基于渠道细分的营销资源最优化分配方案

童 佳

（中央财经大学商学院，北京市 100081）

一、引言

多渠道营销（Multi-Channel Marketing）是通过两种或多种不同渠道同时向客户提供信息、产品、服务和支持的行为。对于多营销渠道的细分与构建要考虑三个方面的因素：一是营销渠道细分和布局的合理性；二是营销渠道管理的有效性；三是营销渠道效能评估的科学性。随着市场竞争的日趋激烈，多元化经营和多业务板块的发展要求企业必须采取科学、合理的管理手段进行营销渠道的细分和营销资源的最优化分配。通过细分营销渠道，整合营销手段，合理分配营销资源，充分挖掘市场潜力，提高市场占有率和品牌影响力，提升企业的经营效率、竞争力和利润。［1］

现在多营销渠道的竞争战略越来越受到大型企业的重视，它们通过建立各自的多营销渠道战略模型（图1），可以清楚地看到目前企业内部的营销资源与外部的营销环境是否相匹配，营销管理手段和方法是否符合营销战略的需求，如何根据内外部环境和战略需要合理配置营销资源，以最大化公司利润。

企业采用传统营销方式销售产品时，会面临着一种营销困境，即应采用哪种最佳途径和方法来向特定客户销售产品？现在大多数企业转变了观念，即认为可以同时采取多少种途径才最有利于获得最大利润，打败竞争对手，［2］这其实是一个涉及到营销资源的投入与产出的问题，需要用科学的管理手段对如何优化配置进行研究。本文试图从建立多渠道营销资源分配模型开始，探讨这个问题。

二、营销资源分配模型的建立

1.几点假设

（1）假设公司利润是来自于各个细分营销渠道所产生的利润总和；

（2）每个渠道中的客户都能获取企业的销售信息；

（3）每一细分客户群可以分别选择不同的营销渠道；

（4）每个渠道客户获取销售信息的单位成本不变。

2.资源分配模型的建立

公司的总利润P是各个细分营销渠道利润的总和；Pk表示第k个营销渠道所产生的利润。总利润可以表示为：

其中，nik是指第k个营销渠道中向客户i传递销售信息的数量，是资源分配变量。

拥有k条营销渠道的公司，虽有k条单独的细分渠道，但对于某一细分客户群而言，却可以同时选择k条营销渠道。那么，某一细分客户群的利润Pk可以表示为：

其中，TMik表示k个营销渠道中客户i的利润贡献总和，它是nik的函数；cn是销售信息的单位成本；mk是k条营销渠道中的客户总数量。那么公司从k营销渠道的i客户中所获得的利润总和为：

其中，TGBik是指k营销渠道中i客户所购买的所有商品①的总数量。CMijk是指k营销渠道中i客户购买的j件商品每件商品的利润贡献平均值，可以表示为：

其中，CMijk是k营销渠道中i客户购买j件商品的利润贡献，可以表示为：

pj是指j商品的价格，cj是指j商品的成本，dijk是指k营销渠道中i客户购买j商品所享受的折扣。每件商品的价格和成本均不相同，并且折扣也将会根据不同的客户以及不同的商品有所区别。换而言之，客户可以选择在促销时机购买商品，也可以选择不在促销时机购买商品，因此就导致了不同客户购买同一商品的利润贡献不同。

k营销渠道中i客户购买商品的总数量可以表示为：

其中，NPPik是指k营销渠道中i客户每次购买的商品数量，NRPPik是指k营销渠道中i客户每次退回的商品数量，NPik是指k营销渠道中i客户的购买次数。

那么，对于一个拥有mk客户数量的k条营销渠道来说，公司的总利润可表示为：

进一步分析公司总利润公式，可以看出，它其实是由四个不同的子模型构成，即

（1）购买次数模型（NPik）。通常客户初次购买后的体验是决定客户是否继续购买的关键性因素，如果客户感觉很好，会继续购买，购买频率将增加；如果客户第一次（或者以后）购买后感觉不好，将会退出购买。

（2）购买数量模型（NPPik）。购买数量经常与购买频度结合起来进行分析。如果企业单独考虑客户购买数量的问题，重点应放在对商品运输成本、仓储成本以及对促销和优惠政策的研究上。

（3）每次购买退回商品模型（NRPPik）。如果不考虑这个因素，将会高估客户每次购买数量以及渠道和客户的利润贡献。企业应重点研究客户在退回有问题商品后是否再次购买，这个行为会对渠道利润产生较大的影响。

（4）利润贡献模型（CMijk）。该模型实际上是前述三个模型的综合。前述三个模型只考虑某一单一渠道中的客户购买行为，而该模型是要将所有渠道、所有客户的利润贡献进行综合分析。

对于这四个子模型的建立，本文不再详细介绍模型推导过程，下面的实证研究部分会涉及相关内容。

3.最优化方案

根据公司总利润公式，我们进一步假设：

（1）客户的购买频率与每件商品的利润贡献相互独立；②

（2）商品的购买数量、退回数量与购买频率密切相关；

（3）每次购买量大的客户群的购买频率小于每次购买量小的客户群的购买频率；

（4）购买频率越大，退回商品的可能性越大。

目标函数即公司营销资源投入函数包括两个变量：总利润变量和成本变量。要得出最优营销资源方案，也就是要求解每一条营销渠道的最大Pk值以及对公司整体而言的所有营销渠道的最大 P值。

因此，最大化公司总利润的营销资源的最优分配公式OAR可以表示为：

通过公式（1），还可以总结出三个不同类型的营销工具，即营销信息投放、促销折扣以及价格。这三类营销工具有不同的弹性。但是，从资源分配的角度来分析，我们只需要最优化分配至每一个营销渠道的营销信息资源，这个假设其实与实际操作是一致的。如公司通常会在某一阶段集中优势资源用于这一阶段最可能为公司创造价值的渠道中。同样假设价格和促销折扣在这个模型是外生变量，我们的目标是研究如何优化分配至每一个营销渠道的营销资源，因此，没有必要追求营销资源在每一营销渠道中每一个客户的分配最优方案。

三、实证分析

假设某公司产品销售有三条营销渠道：网络渠道、店面渠道和直销人员。笔者利用该公司从2002年1月至2003年8月期间客户交易数据共243061条来建立并验证模型。

第一步，对这些数据进行统计分析，计算出关键变量的平均值和标准方差，计算结果如表1所示。

第二步，通过分解公式（1），我们要先分别求得购买次数模型、购买数量模型、购买后退回模型以及利润贡献模型四个子模型的解，表2和表3分别是购买次数模型和利润贡献模型的解。

第三步，根据四个子模型的解以及公式（1），求最优解，计算结果如表4所示。

从表4的最优模型解中，我们可以得出以下

表1 关键变量的平均值和标准方差

表2 购买次数模型解

表3 利润贡献模型解

表4 最优模型解

结论：

1.预算分配情况

如果对客户的资源投入预算增加16.89%，整个客户群的利润将提高15.37%。营销资源预算应更多地分配给“仅网络销售渠道”以及“多渠道销售”，目前这两个渠道预算占比为9.39%和4.14%。但最优的结果显示，这两个渠道的预算占比应分别提高至11.25%和5.85%。资源重新分配后，这两个渠道的预算金额将分别提高40.08%和65.27%。最优模型结果能清晰反映出细分市场对营销资源投入的影响情况，特别是对购买次数和购买数量的影响情况。在所有的营销渠道中，“仅网络销售渠道”和“多渠道销售”对企业营销资源投入的响应最大。最优模型同时还建议分配给“仅通过直销人员销售”渠道的预算占比应从8.32%减少至5.59%，这将导致此渠道的预算分配金额减少21.47%。对“仅通过店面销售”渠道而言，营销资源投入的预算占比应从78.15%降低到77.31%，这将使预算金额增加15.62%，低于总预算金额增加比率（16.89%）。最优模型结果表中的每个渠道的建议分配预算实际上是对企业营销资源的分配。

2.利润改变情况

预算改变后，所有客户群的利润从383.7万元增加到442.7万元，每位客户增加贡献了2.43元的利润。利润占比中，“仅通过网络渠道销售”的利润占比从6.74%增加到8.64%，“多渠道销售”的利润占比从6.62%上升至8.84%。这两个渠道利润占比的变化使这两个渠道的利润额分别上升了47.93%和54.09%。尽管“仅通过店面渠道销售”和“仅通过直销人员销售”的利润额只增加了10.01%和8.13%，但是，这两个渠道的利润额占总利润的比例却是76.56%和5.95%。并且“仅通过直销人员销售”渠道的利润增加的前提是预算投入的减少。从最优模型解中，我们还可以得出结论，营销投入预算每增加1元，“仅通过多渠道销售”、“仅通过网络渠道销售”以及“仅通过店面渠道销售”增加的利润贡献分别是8.46元、5.48元和4.20元。

总之，通过建立最优化营销资源分配模型，公司可以根据营销资源的拥有情况、各营销渠道的发展现状以及公司的营销战略目标随时调整营销资源的分配，使公司的营销利润得以改善。

注释：

①这里指的商品是广义的商品，还包括服务和信息资料等。

②事先假设是因为大多数人认为只有那些低收入的消费者才会频繁购买低利润贡献的商品。但是，我们也应该看到，既便是高收入的消费者，他们也有可能会购买低利润贡献的商品，只不过可能不会像低收入消费者那样频繁的购买。因此，就整体消费人群而言，购买频率与每件商品的利润贡献可能并没有太大的相关性。

［1］多米尼克·夏代尔.多渠道营销：新的赢利手段[J].网际商务，2001（1）：54.

［2］Achabal D D，M Badgett J，Chu，K.Kalyanam.Cross-Channel Optimization：A Strategic Roadmap for Multichannel Retailers[C].White Paper,IBM Consulting Services，2005.