基于決策樹算法的卷煙零售終端價(jià)值評(píng)估研究

摘要：文章結(jié)合E市卷煙零售終端發(fā)展情況，依次確立經(jīng)營(yíng)能力（規(guī)模）、位置匹配性、局部可達(dá)性、全局可達(dá)性和經(jīng)營(yíng)業(yè)態(tài)五個(gè)零售終端價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)，利用決策樹算法建立動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)模型，對(duì)E市零售終端的當(dāng)前價(jià)值和潛在價(jià)值進(jìn)行識(shí)別與等級(jí)評(píng)定，并引入資源投放作為決策變量，預(yù)測(cè)投放效果，為E市卷煙零售終端管理決策提供支持。

關(guān)鍵詞：卷煙零售終端；價(jià)值評(píng)估；決策樹

中圖分類號(hào)：F274文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1005-6432（2024）36-0105-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.36.027

1引言

隨著新零售終端的加入、現(xiàn)有零售終端的退出，以及零售終端自身規(guī)模、經(jīng)營(yíng)環(huán)境、業(yè)態(tài)等的變化，各零售終端的價(jià)值也隨之改變，需要建立科學(xué)的價(jià)值動(dòng)態(tài)評(píng)估模型。文章利用構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)E市卷煙零售終端的當(dāng)前價(jià)值和潛在價(jià)值進(jìn)行計(jì)算，確定所屬類型，通過(guò)不斷調(diào)整給予不同零售終端合理的資源投放，達(dá)到零售終端整體優(yōu)化的目的。

2決策樹算法應(yīng)用介紹

卷煙零售終端系統(tǒng)積累了大量的歷史銷售數(shù)據(jù)，其銷售狀況受到人口流動(dòng)、政策調(diào)控、城市規(guī)劃等的影響，一般可通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘方法將銷售數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律挖掘出來(lái)，應(yīng)用于煙草公司對(duì)其零售終端系統(tǒng)的管理中。當(dāng)前E市煙草公司零售終端系統(tǒng)管理中亟待解決的兩個(gè)主要問(wèn)題是合理確定零售終端評(píng)級(jí)和識(shí)別異常零售終端。

決策樹分析是研究數(shù)據(jù)分類的一種數(shù)據(jù)挖掘方法，可將數(shù)據(jù)在沒有“先驗(yàn)”知識(shí)的情況下進(jìn)行科學(xué)分類。因此，可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)將零售終端的多個(gè)適配性指標(biāo)作為其屬性，研究各屬性和零售終端銷售額/量之間的關(guān)系，從而獲得合理的分類標(biāo)準(zhǔn)，為零售終端評(píng)級(jí)提供依據(jù)。同時(shí)還可對(duì)新加入的零售終端進(jìn)行初步評(píng)估，為零售終端系統(tǒng)調(diào)整提供決策參考?；谶@些優(yōu)點(diǎn)，文章在對(duì)E市煙草公司零售終端進(jìn)行價(jià)值評(píng)估時(shí)采用決策樹算法。

3基于ID3算法的零售終端價(jià)值分析

3.1零售終端價(jià)值的影響因素分析

ID3算法運(yùn)行時(shí)間短，算法描述簡(jiǎn)單，構(gòu)造的決策樹平均深度小，分類速度快，適用于數(shù)據(jù)量大、屬性較少的情況?；诋?dāng)前收集到的E市煙草公司零售終端數(shù)據(jù)，采用ID3算法對(duì)其零售終端價(jià)值進(jìn)行評(píng)價(jià)，選擇的指標(biāo)包括局部可達(dá)性、全局可達(dá)性和位置匹配性三個(gè)終端空間適配性指標(biāo)，以及經(jīng)營(yíng)能力（規(guī)模）、經(jīng)營(yíng)業(yè)態(tài)兩個(gè)表征其狀態(tài)的指標(biāo)，對(duì)五個(gè)指標(biāo)進(jìn)行離散化處理（見表1）。

“經(jīng)營(yíng)能力（規(guī)模）”對(duì)零售終端的影響最顯著。規(guī)模較大的零售終端通常所售商品品類更齊全，更容易成為消費(fèi)者購(gòu)物的首選渠道，吸引消費(fèi)者的能力更強(qiáng)，在局部終端分布密度較高的情況下，規(guī)模大小成為影響終端業(yè)績(jī)的最重要因素。

“位置匹配性”對(duì)零售終端的影響排在第二位。這個(gè)指標(biāo)一方面能夠反映出零售終端覆蓋市場(chǎng)容量的大小，另一方面終端局部分布密度過(guò)高會(huì)導(dǎo)致匹配性降低。當(dāng)前E市卷煙零售終端的空間分布過(guò)于密集的問(wèn)題已經(jīng)影響到零售終端業(yè)績(jī)的表現(xiàn)，匹配性對(duì)于零售終端購(gòu)進(jìn)額影響顯著。

“局部可達(dá)性”對(duì)零售終端的影響排在第三位。這個(gè)指標(biāo)的影響與卷煙消費(fèi)強(qiáng)調(diào)便利性的行為特征一致，結(jié)合卷煙消費(fèi)的場(chǎng)景，購(gòu)買通常發(fā)生在空閑時(shí)間，就近步行購(gòu)買成為主要方式。

“全局可達(dá)性”對(duì)零售終端的影響排在第四位。雖然交通便利性、多種業(yè)態(tài)組合優(yōu)勢(shì)對(duì)零售終端存在一定的影響，但在卷煙消費(fèi)的就近、便利場(chǎng)景需求下，其影響相對(duì)較弱。

“經(jīng)營(yíng)業(yè)態(tài)”對(duì)零售終端的影響最弱。一方面是由于在E市卷煙零售終端中便利店業(yè)態(tài)類型占比達(dá)到89%，使得該指標(biāo)的影響不明顯；另一方面是由于卷煙消費(fèi)者行為特點(diǎn)，超市、商場(chǎng)等業(yè)態(tài)并不具備相比便利店業(yè)態(tài)類型的顯著規(guī)模、信譽(yù)等方面的優(yōu)勢(shì)。在E市卷煙零售終端存續(xù)分析上，有47.3%的超市業(yè)態(tài)終端無(wú)法實(shí)現(xiàn)五年存續(xù)，這也從另一個(gè)角度說(shuō)明卷煙零售終端的業(yè)態(tài)屬性影響并未得以顯現(xiàn)。

3.2零售終端價(jià)值的分析結(jié)果

選擇E市城區(qū)存續(xù)達(dá)到五年及以上、地址信息完整的2523個(gè)零售終端作為訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練模型得到合理的指標(biāo)體系，將各零售終端的購(gòu)進(jìn)金額2022年增長(zhǎng)率作為結(jié)果變量并處理成離散值，以五年及以上存續(xù)零售終端2022年增長(zhǎng)率均值10.56%為離散化基準(zhǔn)，高于10.56%則為潛在價(jià)值高，取值1；低于10.56%為潛在價(jià)值低，取值2。利用2019年新加入并存續(xù)達(dá)到四年、信息完整的840個(gè)零售終端作為測(cè)試樣本，11.38%（843個(gè)終端2022年增長(zhǎng)率均值）為結(jié)果變量增長(zhǎng)率的劃分基準(zhǔn)。樣本訓(xùn)練匯總見表3。

選擇存續(xù)時(shí)間五年及以上的零售終端作為訓(xùn)練樣本點(diǎn)，主要是考慮到零售終端的培育需要時(shí)間，E市煙草公司渠道管理的政策實(shí)施效果也能在這些節(jié)點(diǎn)屬性上得到更充分的體現(xiàn)，能夠更好地挖掘哪些零售終端屬性具備重要價(jià)值。同時(shí)，卷煙銷售一般是零售終端銷售的其中一類商品，選擇存續(xù)時(shí)間長(zhǎng)的終端能夠有效去除經(jīng)營(yíng)方面與卷煙銷售無(wú)關(guān)的因素影響。

由于樣本數(shù)據(jù)集合數(shù)據(jù)量比較大，文章將不采用K次交叉驗(yàn)證的方法，而是根據(jù)實(shí)際情況分設(shè)訓(xùn)練樣本集合和測(cè)試樣本集合，樣本集合中潛在價(jià)值“高”和“低”的終端分布情況如表4和表5所示，可以看出訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本分布特性和總樣本保持一致。

在基于ID3算法的分析模型中，輸入零售終端的屬性值，可以對(duì)其潛在價(jià)值進(jìn)行計(jì)算并分類，分為一般價(jià)值終端和較高價(jià)值終端，結(jié)合依據(jù)購(gòu)進(jìn)額和毛利率給出的現(xiàn)有價(jià)值評(píng)估，則可進(jìn)一步將零售終端劃分為現(xiàn)代功能提升店、全功能示范店、基礎(chǔ)功能店和標(biāo)準(zhǔn)功能店，為E市煙草公司零售終端管理提供決策支持。表6為根據(jù)2022年數(shù)據(jù)進(jìn)行零售終端價(jià)值分析的部分結(jié)果。

4基于CART算法的零售終端價(jià)值趨勢(shì)預(yù)測(cè)

ID3算法無(wú)法處理連續(xù)型變量，應(yīng)用僅局限于對(duì)屬性分類。在完成零售終端價(jià)值分析的基礎(chǔ)上，文章進(jìn)一步采用CART算法，探索E市煙草公司資源投入、促銷策略等對(duì)其新增零售終端銷售情況的影響，模型的變量取值見表7。

模型以2022年的數(shù)據(jù)為分析基礎(chǔ)，其中5493個(gè)零售終端信息完整，隨機(jī)選擇其中2500個(gè)終端作為學(xué)習(xí)樣本，1000個(gè)作為測(cè)試樣本。購(gòu)進(jìn)金額設(shè)置單位為萬(wàn)元，然后保留兩位小數(shù)來(lái)簡(jiǎn)化計(jì)算。

由于無(wú)法實(shí)際追蹤、計(jì)算2018—2022年單個(gè)零售終端具體的資源投入量，同時(shí)為與E市煙草公司當(dāng)前的渠道策略保持一致，模型以優(yōu)質(zhì)現(xiàn)代終端、標(biāo)準(zhǔn)現(xiàn)代終端、普通終端、直營(yíng)終端代表資源投入的四個(gè)等級(jí)。根據(jù)前述ID3算法的結(jié)論，經(jīng)營(yíng)業(yè)態(tài)、全局可達(dá)性對(duì)零售終端購(gòu)進(jìn)額的影響較小，針對(duì)購(gòu)進(jìn)額的預(yù)測(cè)模型中僅保留局部可達(dá)性、位置匹配性、經(jīng)營(yíng)能力（規(guī)模）。

基于CART算法的結(jié)果，輸入測(cè)試樣本達(dá)到的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度為87%，說(shuō)明模型有較好的適用性。其中資源投放對(duì)購(gòu)進(jìn)額的影響最顯著，說(shuō)明E市煙草公司當(dāng)前的渠道策略收效明顯，但現(xiàn)代終端的劃分標(biāo)準(zhǔn)和終端購(gòu)進(jìn)額相對(duì)于該分析結(jié)果也存在一定影響，建議公司對(duì)渠道資源投放進(jìn)行跟蹤記錄，后期可以對(duì)資源投放的量化方式進(jìn)行修正。終端經(jīng)營(yíng)能力（規(guī)模）、位置匹配性、局部可達(dá)性對(duì)購(gòu)進(jìn)額的影響顯著，其影響程度排序和前述ID3算法模型分析結(jié)果一致。以上CART算法模型采用的是2022年數(shù)據(jù)進(jìn)行的訓(xùn)練和測(cè)試，經(jīng)訓(xùn)練得到的模型可用于對(duì)未來(lái)年份的運(yùn)算，為后續(xù)零售終端資源投入提供決策支持。

5結(jié)語(yǔ)

文章結(jié)合E市卷煙零售終端發(fā)展情況，引入局部可達(dá)性、全局可達(dá)性和位置匹配性三個(gè)指標(biāo)，結(jié)合經(jīng)營(yíng)能力（規(guī)模）、經(jīng)營(yíng)業(yè)態(tài)，構(gòu)建零售終端價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)E市零售終端的現(xiàn)有價(jià)值和潛在價(jià)值進(jìn)行識(shí)別與等級(jí)評(píng)定，對(duì)新加盟點(diǎn)當(dāng)前能力和未來(lái)發(fā)展水平進(jìn)行預(yù)測(cè)評(píng)估，為公司零售終端優(yōu)化提供決策支持。

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［基金項(xiàng)目］湖北省煙草公司鄂州市公司2023年度科技創(chuàng)新項(xiàng)目“卷煙零售終端資源的適配性及優(yōu)化研究：模型與應(yīng)用”（項(xiàng)目編號(hào)：2023EZ4CGJCYX2B001）。

［作者簡(jiǎn)介］江明珠（1991—），女，湖北鄂州人，碩士研究生，中級(jí)會(huì)計(jì)師，研究方向：財(cái)務(wù)審計(jì)、工商管理；徐立偉（1987—），男，湖北黃石人，本科，卷煙營(yíng)銷中心主任，研究方向：卷煙營(yíng)銷、營(yíng)銷轉(zhuǎn)型、營(yíng)銷信息化。