线性回归理论解决售后服务问题
摘要
在当今社会,具有竞争力的销售商提供给顾客的决不仅仅应是优质产品,还因包括完美的服务。商家不仅要在售前、售中提供优质服务,还要在售后提供优质服务,最大程度地满足顾客的需求。这时,我们用这学期学的现代管理方法来解决该问题就显得很有意义。
本文以题目中给出的数据为分析基础,通过对各使用软件的分析后,我们决定应用软件Eviews3.1和SPSS,通过这两软件的应用,得出了一致的线性回归方程和相关系数,为商店售后管理提供了有力的决策依据。此问题模型较为典型,经过对题目中给定的60对数据的整理,首先将问题简化,运用回归分析思想,把注意力集中在对售出自行车的售后维修费用的均值与送回商店进行校验次数之间的定量关系上,其中用到了六组数据,最终得出了总体回归,为回归分析奠定列基础。
经过一定的论证,我们得出了这样的结论:回归方程
=51.60-3.41
,从而能说明售出自行车的售后维修费用的均值x与送回商店进行校验次数y之间存在较为密切的线性关系(r=0.97)。理论结合实际,我们分析到,在售后服务问题上我们应把大力气放在鼓励顾客将自行车送回商店校验,对于此问题我们已得出相关的销售策略,从而为商店的长期发展提供了对策。
回归分析思想概要
相关与回归分析是统计中研究变量间关系的最常用也是最实用的方法,通过回归分析我们可以得出自变量与银边变量间的相互的变动关系,这些分析在研究中很有用。不论是在自然科学还是在社会科学中,回归分析都有着广泛的应用。回归分析的一般过程包括变量的筛选、理论模型的建立、模型参数估计、模型的检验和模型的应用。
回归分析所要解决的主要问题:(1)确定被解释变量与解释变量之间的回归模型,并依据样本观测值对回归模型中的参数进行估计,给出回归方程。(2)对回归方程中的参数和方程本身进行显著性检验。(3)评价解释变量对被解释变量的贡献并对其重要性进行判别。(4)利用所求得的回归方程,并根据解释变量的给定值对被解释变量进行预测,对解释变量进行控制。
回归分析一般都假设解释变量是确定性的,在重复抽样中取固定的值;被解释变量是随机的,它有一个概率分布。回归分析的目的就是要通过给定解释变量的值来预测或控制被解释变量的总体均值或个别值。一元线性回归分析的假设条件:在回归分析中,我们把被预测或被解释的变量称为因变量(dependent variable),用Y表示;把用来预测或用来解释因变量的一个或多个变量称为自变量(independent variable),用X表示。当只涉及一个自变量时称为一元回归,若因变量Y与自变量X之间为线性关系时称为一元线性回归。描述因变量Y如何依赖于自变量X和误差项?的方程称为回归模型。
一元线性回归模型可表示为:
。 ? 被称为误差项的随机变量,
和
称为模型的参数
给定的数据
校验次数
保修费用
校验次数
保修费用
校验次数
保修费用
校验次数
保修费用
校验次数
保修费用
校验次数
保修费用
0
46.25
1
49.56
2
43.73
3
38.21
4
36.79
5
38.21
0
55.14
1
44.67
2
50.37
3
42.16
4
31.09
5
35.43
0
48.76
1
48.94
2
48.69
3
39.97
4
37.73
5
37.48
0
49.95
1
43.35
2
43.72
3
38.05
4
43.52
5
34.57
0
52.77
1
45.87
2
44.85
3
43.48
4
34.22
5
36.49
0
51.18
1
46.7
2
48.28
3
40.47
4
32.36
5
37.68
0
57.03
1
46.69
2
40.79
3
37.44
4
37.14
5
29.13
0
56.42
1
49.56
2
51.94
3
42.89
4
34.28
5
35.51
0
54.57
1
48.73
2
47.65
3
27.41
4
39.77
5
42.01
0
51.36
1
46.66
2
45.64
3
44.92
4
44.93
5
31.71
分析步骤
1、制作散点图,并求出回归方程,确定相关系数;
应用EVIEW分析如下:
? 所有点的散点图:
? 均值的散点图:
2、求回归方程,确定相关系数:
? 应用EVIEW分析如下:
? 应用SPSS分析如下:
拟合效果评价指标:Model Summary b
由两个软件的分析结果得出:回归方程:
=51.60-3.41
因为相关系数r=0.97(>0.8),所以,送回商店进行校验次数X与售出自行车的售后维修费用y高度相关,r2=0.94说明我们得到的回归直线与观察间的拟合较好。此商店积累的历史6大组数据资料,合理地避免由于不同校验次数的数据个数不同造成的偏向。
3、做出专业化的回归分析
报告
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:
第一步、变量的选择问题:
根据研究的目的和内容确定被解释变量Y和解释变量X,选择的原则:既要与被解释变量Y有密切的联系,又要考虑变量资料的可得性,还要兼顾模型简洁。据此,我们通过对变量(送回商店进行校验次数与售出自行车的售后维修费用)间关系的分析得出,送回商店进行校验次数x与售出自行车的售后维修费用y在数量上的确定性关系,即一个变量在数量上的变动就会引起另一变量在数据上的确定性变动。
第二步、模型的设定:
在经济理论的指导下,我们采用的回归模型:一元回归。在回归分析中,我们把被预测或被解释的变量称为因变量(dependent variable),用Y表示;把用来预测或用来解释因变量的一个或多个变量称为自变量(independent variable),用X表示。当只涉及一个自变量时称为一元回归,若因变量Y与自变量X之间为线性关系时称为一元线性回归。描述因变量Y如何依赖于自变量X和误差项?的方程称为回归模型。在此现实情况中,送回商店进行校验次数为x, 售出自行车的售后维修费用为y。
第三步、参数估计:
根据设定的模型,利用已经收集到的样本数据,应用最小二乘法对模型中的参数进行估计。
根据一元线性回归关于Eviews3.1输出结果的解释可以得到参数的估计值:
0=51.60,
=-3.41
这是操作过程的截图:
:
第四步、模型的检验和修正:
常用的检验有经济理论上的检验(如系数的正负和大小是否符合有关的经济理论)、统计检验(如F检验。t检验)、计量检验、拟合优度检验、异方差检验、自相关检验以及残差图检验等。
从Eviews输出的结果可以看出:变量之间线性关系检验的F值为75.89,其对应的检验概率为0.009845,小于一般的显著性水平
=0.05,说明回归方程变量之间关系显著。解释变量X1的检验概率小于0.05,说明这个解释变量通过了t检验,所以不需要对此做出调整。
从图形的角度我们可以看一下模型的拟合情况:
运行SPSS,评价指标的SPSS的输出结果如下:
R2接近1,表明回归平方和占总平方和的比例越大,回归直线与各观测点越接近,用送回商店进行校验次数为解释售出自行车的售后维修费用y变差的部分很少,因此回归直线的拟合程度好。可以说通俗的看成:
第五步、模型的运用(主要用于预测):
4、由回归方程及回归分析报告提出的商店的销售策略:
由以上的回归分析,我们可以得出,送回商店进行校验次数X与售出自行车的售后维修费用y高度线性相关,也就是说,我们可以在制定销售策略时应考虑制定适当的政策来鼓励顾客将自行车送回商店校验,这样维修费用就会降低,以便使企业更好地盈利。
现就我们搜集、整理、总结的销售策略作如下陈述:
1) 市场服务要到位、保证自行车产品质量过关、经营者意识要强、加大宣传力度、大力宣传产品知名度,从而得到消费者的认可。强化形象塑造,特别要根据目标人群的喜好,特别是扩大在中青年妇女中的知名度。
2) 做好公共关系,形成良好形象。通过参加社会公益活动,支持体育文化事业,维护良好的社会形象,并制定危机管理
预案
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,妥善处理各种突发事件,在周边形成很好的口碑效应。
3) 完善客户服务
流程
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在商店店设置服务维修区,在户外停放售后服务汽车,用公告告知消费者我们建立了1小时服务圈和24小时不间断服务,使消费者有安全感,购买生产厂家自行车没有后顾之忧,从而鼓励消费者前来校验。
4) 或者可以建设维修中心,配备足够的资源;同时通过建立统一的服务
标准
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规范员工的行为,树立良好的形象
5) 建立抽查
制度
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:商店管理人员应定期对各地消费者进行电话回访,抽查售后服务的执行程度,其中包括:①查看校验记录②定期免费维护;③定期电话回访;④保修期内的免费维修执行率;⑤快修服务的到达率; ⑥24小时内上门服务的到达率
6) 如果条件允许的话,设立消费者投诉电话,听取消费者对售后服务的意见和建议。
7) 为鼓励校验者的前来,可以考虑采用相应的激励策略:有奖竞猜、或为之办理会员卡或积分卡。
8) 宣传安全的重要性,提示校验的好处。
参考文献
【1】 管理科学与工程学院 现代管理方法的理论和实践
【2】 贾俊平,何晓群,金勇进,统计学(第二版),中国人民大学出版社,2007年7月
【3】 严忠,岳朝龙,刘竹林,计量经济学,中国科学技术大学出版社,2005年6月
【4】 达莫达尔N,古亚拉提(Damodar N.Gujarati)经济计量学精要(第二版),机械工业出版社
【5】 张文璋,计量经济学在E-VIEW中的应用
【6】 刘春英,应用统计学,中国金融出版社
【7】 郭力文《电动自行车销售策略》访问时间:10年06月26日21:03