基于马尔可夫链的手机市场份额的预测及销售策略
马尔柯夫链在预测商品零售价格指数中的应用

马尔柯夫链在预测商品零售价格指数中的应用1. 引言马尔柯夫链是一种常用的数学模型,可以用于描述一系列随机事件之间的转移概率。
在商品零售行业中,价格指数是衡量商品价格波动的重要指标。
通过使用马尔柯夫链模型,我们可以预测商品零售价格指数的变化趋势,为企业的经营决策提供有价值的参考。
2. 马尔柯夫链基本原理马尔柯夫链是一种随机过程,具有马尔柯夫性质。
其基本原理是当前状态只与前一个状态相关,与其他状态无关。
这可以用一个转移矩阵来表示,其中每个元素都是表示从一个状态到另一个状态的概率。
在预测商品零售价格指数中使用马尔柯夫链的基本步骤包括:•数据收集:收集商品零售价格指数的历史数据,包括不同时间点的价格指数。
•数据预处理:对收集到的数据进行清洗和转换,确保数据的准确性和一致性。
•创建转移矩阵:根据数据预处理的结果,创建一个转移矩阵,其中每个元素表示从一个价格指数状态到下一个价格指数状态的转移概率。
•模型训练:使用历史数据和转移矩阵,训练马尔柯夫链模型以确定转移概率。
•预测未来价格指数:基于训练得到的马尔柯夫链模型,可以预测未来一段时间内的商品零售价格指数。
3. 优势和局限性3.1 优势马尔柯夫链在预测商品零售价格指数中具有以下优势:•简单易懂:马尔柯夫链模型的数学基础较简单,易于理解和实现。
•数据驱动:马尔柯夫链模型基于历史数据训练,可以利用大量数据进行准确预测。
•可解释性强:马尔柯夫链可以通过转移矩阵直观地描述各个状态之间的转移概率,使得模型预测结果更具可解释性。
3.2 局限性马尔柯夫链在预测商品零售价格指数中也存在一些局限性:•假设限制:马尔柯夫链模型假设当前状态只与前一个状态相关,而与其他状态无关。
这在某些实际情况下不一定成立,可能会影响预测的准确性。
•数据要求:马尔柯夫链模型需要大量的历史数据进行训练,如果数据量不足或者数据质量较差,可能会影响模型的预测效果。
•时间变化:马尔柯夫链模型在预测商品价格指数时假设价格指数的变化是稳定的,不考虑外部因素的影响。
马尔科夫预测法完整

一步转移概率矩阵 本月市场占有率
0.4 0.3 0.3
P
0.6
03.
0.1
0.6 0.1 0.3
(1) (0)P 0.3
0.2
0.5
0.4 0.6
0.3 0.3
0.3 0.1
0.6 0.1 0.3
0.54 0.20 0.26
下月占有率情况
2 (0)P2 0.492 0.248 0.26
也就是该地区农业在2006年有53.8%的概 率处于丰收状态,15.4%的概率处于平收 状态,30.8%的概率处于欠收状态。
4、终极状态概率预测。 设终极状态的概率为 即
,则
即可求出
马尔可夫链在经济预测方面的应 用案例
例4 公司A、B、C产品销售额的市场占有率分别 为50%,30%,20%。由于C公司实行了改善销售与服务 方针的经营管理决策,使其产品销售额逐期稳定上升, 而A公司却下降。通过市场调查发现三个公司间的顾客 流动情况如表所示。其中产品销售周期是季度。问题: 按照目前的趋势发展下去,A公司的产品销售额或客户 转移的影响将严重到何种程度?更全面的,三个公司 的产品销售额的占有率将如何变化?
B 0.1 0.8 0.1 C 0.05 0.05 0.9
(0) (0.5 0.3 0.2)
未来各期的市场占有率:
1 0 P
0.7 0.1 0.2
0.5,
0.3,
0.2
0.1
0.8
0.1
0.05 0.05 0.9
0.39,0.3,0.31
未来各期的市场占有率:
1 0 P
0.7 0.1 0.2
S1
S2
S3
当
前
S1
马尔可夫链理论及其在经济管理领域的应用研究

马尔可夫链理论及其在经济管理领域的应用研究一、本文概述本文旨在深入探索马尔可夫链理论及其在经济管理领域的应用研究。
马尔可夫链,作为一种重要的随机过程,具有描述事物状态转移特性的独特优势,广泛应用于众多领域。
本文首先将对马尔可夫链的基本理论进行系统的梳理和阐述,包括马尔可夫链的定义、性质、分类以及常见的求解方法。
在此基础上,本文将重点分析马尔可夫链在经济管理领域的应用,包括但不限于风险管理、市场预测、库存管理、决策优化等方面。
通过实例分析和实证研究,本文将展示马尔可夫链理论在经济管理实践中的有效性,为相关领域的研究和实践提供新的视角和思路。
本文还将对马尔可夫链理论的应用前景进行展望,以期推动该理论在经济管理领域的进一步发展和应用。
二、马尔可夫链理论基础马尔可夫链(Markov Chn)是一种数学统计模型,它描述了一个随机过程在给定现在状态的情况下,其未来状态的演变不依赖于过去状态。
这种特性使得马尔可夫链在多个领域,包括经济管理领域,具有广泛的应用。
马尔可夫链的基本假设是“未来只与现在有关”,也就是说,给定现在的状态,过去的状态对未来的影响就可以忽略不计。
这个假设大大简化了复杂系统的分析,使得我们能够通过研究当前状态来预测未来的可能变化。
马尔可夫链由一系列状态和转移概率组成。
状态是随机过程所处的位置或条件,而转移概率则是从一个状态转移到另一个状态的可能性。
这些转移概率通常表示为状态转移矩阵,它反映了随机过程在任意两个状态之间的转移规律。
马尔可夫链的一个重要性质是它具有平稳性,也就是说,无论初始状态是什么,经过足够长的时间后,状态转移的概率分布将趋于稳定,这个稳定的分布被称为平稳分布。
这个性质使得我们可以通过分析平稳分布来预测马尔可夫链的长期行为。
马尔可夫链的另一重要性质是可遍历性,它表示从任意一个状态出发,经过有限步的转移,都有可能到达其他任何一个状态。
这个性质保证了马尔可夫链的遍历性,使得我们可以通过观察和分析马尔可夫链的行为来推断其整体特性。
马尔柯夫预测法 PPT课件

3
在自然界和人类社会生活中普遍存在着两类现 象:
(1)确定性现象(在一定条件下必然出现);
(2)随机现象(掷硬币、射手打靶等)。
随机现象的统计规律性:
同一随机现象在大量重复出现时,其每种可能 的结果出现的频率却具有稳定性,从而表明随 机现象也具有其固有的规律性。
马尔柯夫预测法:
应用概率论中马尔柯夫链的理论和方法来研究 有关经济现象变化规律并藉以此预测未来状况 的一种方法。
6月份,甲厂有400户原来的顾客,上月的顾客有 50户转乙厂,50户转丙厂;乙厂有300户原来的顾 客,上月的顾客有20户转甲厂,80户转丙厂;丙厂 有80户原来的顾客,上月的顾客有10户转甲厂, 10户转乙厂。
试计算其状态转移概率。
2020/3/31
8
6月份顾客转移表
从到
甲
乙
丙
合计
甲
400
50
记为: P(xn j | x0 i) Pij (n)
并令
P11 (n) P12 (n)
P(n)
P21 (n)
PN1 (n)
P22 (n)
PN 2 (n)
则称P(n)为n步转移概率矩阵。
P1N (n)
P2N (n)
PNN (n)
当n=2时,为2步转移概率,P(2)为2步转移概率矩阵。
0.1
P32 100 0.1
P33
0.8 100
10
基本概念
3、状态转移概率矩阵
状态转移概率具有如下特征: 0 Pij 1 i, j 1,2, , N
N
Pij
1
i 1,2 , N
j1
并且,在一定条件下,系统只能在可能出现的状态 E1,
基于马尔可夫链的市场营销预测模型

基于马尔可夫链的市场营销预测模型
陆强
【期刊名称】《福建电脑》
【年(卷),期】2007(000)007
【摘要】本文通过建立产品的状态转移概率矩阵,利用马尔可夫链进行分析和计算,给出产品的市场营销预测的数学模型,从而给经济预测提供切实可靠的理论依据,并且运用Excel软件实现马尔可夫预测技术.设计的程序使用方便,操作简单,大大提高了工作效率,具有一定的实用和推广价值.
【总页数】2页(P116-117)
【作者】陆强
【作者单位】景德镇陶瓷学院信息工程学院,江西,景德镇,333403
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.美国州内与州际阿片危机预测模型——基于马尔可夫链模型的预测分析 [J], 李碧璇;朱可馨;陈宣霖;王访;;
2.基于齐次马尔可夫链的径流预测模型——以黄河花园口监测站为例 [J], 焦建利; 李伟; 李梦涛; 刘畅
3.基于加权马尔可夫链的降水量预测模型研究 [J], 胡鑫
4.基于加权马尔可夫链修正的ARIMA预测模型的研究 [J], 郑卓;曹辉;高鹤元;刘如
磊
5.基于加权马尔可夫链的试运行软件缺陷预测模型 [J], 潘长安
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利用马尔可夫链预测用户行为

利用马尔可夫链预测用户行为马尔可夫链是一种随机过程,被广泛应用于许多领域,包括自然语言处理、金融市场分析和预测等。
在个性化推荐系统中,利用马尔可夫链可以预测用户行为,提高推荐算法的准确性和效果。
本文将介绍利用马尔可夫链预测用户行为的原理和应用。
一、马尔可夫链基础概念及原理解释马尔可夫链是一种随机过程,具备"马尔可夫性"。
所谓"马尔可夫性"指的是,某一时刻状态的转移只依赖于前一时刻的状态,而与过去的状态序列无关。
如下所示:P(Xn+1 = x | X0, X1, ..., Xn) = P(Xn+1 = x | Xn)其中,Xn表示第n个时刻的状态,P(Xn+1 = x | X0, X1, ..., Xn)表示在X0, X1, ..., Xn的条件下,第n+1个时刻的状态为x的概率。
利用马尔可夫链预测用户行为的基本假设是用户的行为具备马尔可夫性,即用户在当前时刻的行为只依赖于前一时刻的行为。
例如,用户在某个电商平台上的购买行为可能与其之前的点击、加购物车等行为有关,而与更久远的历史行为无关。
二、基于马尔可夫链的用户行为预测方法1. 数据预处理在利用马尔可夫链预测用户行为之前,需要对原始数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、特征提取等步骤。
具体来说,可以根据用户行为数据构建状态空间和状态转移矩阵。
2. 构建状态空间状态空间是指用户行为的所有可能状态的集合。
例如,在一个电商平台上,用户的行为可以包括浏览商品、加购物车、下订单、支付等。
因此,状态空间可以包括"浏览商品"、"加购物车"、"下订单"、"支付"等状态。
3. 构建状态转移矩阵状态转移矩阵描述了用户行为在不同状态之间的转移概率。
具体来说,对于状态空间中的每一个状态,计算用户从该状态转移到其他状态的概率。
例如,对于状态"浏览商品",可以统计用户在浏览商品后转移到"加购物车"、"下订单"或其他状态的概率。
第9章马尔可夫预测方法
p00 (n)
P1
p10 (n)
pk
0
(n)
p01(n) p11(n)
pk1(n)
p0k (n)
p1k
(n)
pkk
(n)
首页
(4)齐次马氏链
如果马氏链的一步转移概率 pij (n) 与 n 无关,
即 P{X n1 j | X n i} pij
则称此马氏链为齐次马氏链(即关于时间为齐次)
i0
则称 ( j) 为平稳分布 。
9.1.2马尔可夫链预测原理 1.马氏链近期预测原理
9.1.2马尔可夫链预测原理 1.马氏链近期预测原理
定理1 设{Xn}为一个齐次马氏链,其状态空间为I,
绝对概率为 P(n) ( p1(n), p2 (n),L , pN (n)}
n步转移概率为
p(n) ij
,则有:
到 从
甲乙丙
甲
480 120 160
乙
90 360 130
首页
丙
120 180 800
解 (1) 根据市场调查,确定1月份的初始概率分布
P(0) ( p1, p2 , p3 )
A=[760 580 1100];
P0=A./sum(A)
%初始分布
%结果为P0 = 0.3115 0.2377 0.4508
(2) pij (n) 1 , i I jI
(3)一步转移矩阵 如果固定时刻n T
则由一步转移概率为元素构成的矩阵P1 :
称为在时刻n的一步转移矩阵
首页
即 有
p00 (n)
p10
(n)
p01(n)
p11 (n)
P1
pn0 (n)
股票成交量的马尔科夫链分析与预测
股票成交量的马尔可夫链分析与预测【摘要】成交量是判断股票走势的重要依据,投资者对成交量异常波动的股票应当密切关注。
股票的成交量对于投资者操作股票具有至关重要的参考意义,关系到投资者的切身经济利益。
文章对股票成交量引入马氏链预测模型,通过研究发现,在短期里,该模型可以比较准确地预测成交量的变化趋势。
一、马尔可夫链预测方法马尔可夫过程是以俄国数学家Markov的名字命名的一种随机过程模型,它在经济预测、管理决策、水文气象等领域应用广泛。
许多学者也将该方法应用于股价预测并建立预测模型,但很少有人用马氏链的理论和方法来对股票成交量进行分析与预测。
股价之所以产生各种各样的波浪形态,主要是由于成交量变化引起的,成交量是股价各种走势的形成原因,所说的“量在价先”即是这个道理,成交量往往能先于股价预示出形态的未来发展方向或运行区间。
所以如果我们理解了成交量各种变化过程及其对应K 线走势的本质含义,就能动态地掌握成交量的分布变动状况,预测股价的未来走势,从而找到短线或中线的操作机会。
股票成交量受诸多随机因素的影响,而这种影响常使股票成交量波动很大,不容忽略。
本文运用马氏链理论建立股票成交量的数学预测模型,并以此来分析与预测股票成交量的波动,希望能使投资者避免盲目和不理性的投资行为,采取科学的投资策略。
1.马尔科夫分析法的基本原理如果把所有研究的事物统称为系统,马尔可夫分析方法是建立在系统“状态”和“状态转移”概念上的一种动态模型。
所谓状态,是表示系统的最小一组变量。
当确定了一组变量值的时候,就说系统处于一个状态。
所谓状态转移,是表示系统的变量从一个特定值变化到另一个特定值时,就表示系统由一个状态转移到另一个状态,实现了系统状态的转移。
系统由一个状态转移到另一个状态完全是随机的。
有关概念如下: (1)马尔可夫链假设马尔可夫过程},{T n X n ∈的参数集是T 离散的时间集合,即T={0,1,2,····}其相应t X 可能取值的全体组成的状态空间是离散的状态集123{,,,}I i i i =⋅⋅⋅。
案例九马尔科夫预测
案例九 马尔科夫预测一、 市场占有率的预测重点例1:在北京地区销售鲜牛奶主要由三个厂家提供。
分别用1,2,3表示。
去年12月份对2000名消费者进行调查。
购买厂家1,2和3产品的消费者分别为800,600和600。
同时得到转移频率矩阵为:3202402403601806036060180N ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭其中第一行表示,在12月份购买厂家1产品的800个消费者中,有320名消费者继续购买厂家1的 产品。
转向购买厂家2和3产品的消费者都是240人。
N 的第二行与第三行的含义同第一行。
(1) 试对三个厂家1~7月份的市场占有率进行预测。
(2) 试求均衡状态时,各厂家的市场占有率。
解:(1)用800,600和600分别除以2000,得到去年12月份各厂家的市场占有率,即初始分布0(0.4,0.3,0.3)p =。
用800,600和600分别去除矩阵N 的第一行、第二行和第三行的各元素,得状态转移矩阵:0.40.30.30.60.30.10.60.10.3P ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭于是,第k 月的绝对分布,或第 月的市场占有率为:00()(1,2,3,,7)k k P p P k p P =⋅=1k =时,()()10.40.30.30.40.30.30.60.30.10.520.240.240.60.10.3p ⎛⎫⎪== ⎪ ⎪⎝⎭2k =时,()()()220.40.30.30.520.240.240.4960.2520.252p P P ===3k =时,()()()330.40.30.30.4960.2520.2520.50080.24960.2496p P P === 类似的可以计算出4p ,5p ,6p 和7p 。
现将计算结果绘制成市场占有率变动表,如表所示:从表中可以看到,厂家1的市场占有率随时间的推移逐渐稳定在50%,而厂家2和厂家3的市场占有率随都逐渐稳定在25%.由于转移概率矩阵P 是正规矩阵,因此P 有唯一的均衡点μ。
马尔科夫分析法
特殊预测法:马尔可夫分析法定义:马尔可夫分析法是应用俄国数学家马尔可夫发现系统状态概率转移过程规律的数学方程,通过分析随机变量的现时变化情况,预测这些变量未来变化趋势及可能结果,为决策者提供决策信息的一种分析方法。
•单个生产厂家的产品在同类商品总额中所占的比率,称为该厂产品的市场占有率。
在激烈的竞争中,市场占有率随产品的质量、消费者的偏好以及企业的促销作用等因素而发生变化,企业在对产品种类与经营方向做出决策时,需要预测各种商品之间不断转移的市场占有率。
•市场占有率的预测可采用马尔可夫分析法,也就是运用转移概率矩阵对市场占有率进行市场趋势分析的方法。
俄国数学家马尔可夫在20世纪初发现:一个系统的某些因素在转移中,第N次结果只受第N-1次结果影响,只与当前所处状态有关,与其他无关。
例如:研究一个商店的累计销售额,如果现在时刻的累计销售额已知,则未来某一时刻的累计销售额与现在时刻以前的任一时刻的累计销售额都无关。
•在马尔可夫分析中,引入状态转移这个概念。
所谓状态是指客观事物可能出现或存在的状态;状态转移是指客观事物由一种状态转移到另一种状态的概率。
•马尔可夫分析法的一般步骤为:•1、调查目前的市场占有率情况;•2、调查消费者购买产品时的变动情况;•3、建立数学模型;•【•4、预测未来市场的占有率。
例一:一个800户居民点,提供服务的A、B、C三家副食品店,从产品、服务等方面展开竞争,各自原有稳定的居民户购买者开始出现了变化。
经过调查获得上月与本月三家商店的居民资料如表1;两个月中三商店都失去一些客户,同时也都赢得了一些客户,其转移变化资料如表2。
用马尔科夫法预测稳定状态下三商店的市场占有率。
表1表2例二:假定某小区有1000户居民,每户居民每月用一块香皂,并且只购买A牌、B牌、C牌。
8月份使用A牌香皂居民有500户,使用B 牌居民有200户,使用C牌居民有300户。
据调查9月份使用A牌香皂仍在使用的有360户,50户表示要改买B牌,90户表示要改买C牌;在使用B牌的用户中,120户仍在使用B牌,表示改买A牌的有40户,改买C牌的有40户;在使用C牌的用户中,表示仍在使用的有230户,有30户表示改买A牌,有40户表示改买C牌。
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第11卷第2期2010年3月j洛商母院母辗
JournalShangha,Business.%hool
No.2VoI”Mar.2010
【操作实务】基于马尔可夫链的手机市场份
额的预测及销售策略
赵小玲(上海电机学院,中国上海200093)
摘要:马尔可夫链预测法是以随机过程理论为基础,建立随机教学模型,分析现实活动变化发展过程中数量关系的一种定量分析方法。通过转移概率矩阵研究在未来不同的时段随机变量的分布规律。文章运用马尔可夫链预测法,研究了不同手机品牌的市场占有份额和未来的趋势,为销售商确定预期的销售策略。关键词:马尔可夫链;转移概率矩阵;市场份额;销售策略中图分类号:0211.62文献标识码:A文章编号:1637—324X(2010)-02—98-100-03
一、引言近年来,随着我国国民经济的迅速发展,市场繁荣,商品丰富,曾经是极少数人代表身份的手机已然成为大众商品。各种不同品牌手机的厂商不遗余力,纷纷制订各种销售策略,加大销售力度,试图增加自己的品牌在手机市场中占有的份额。本文通过马尔可夫链模型对手机市场占有份额进行预测,从而为预想达到一定市场占有份额的手机品牌制订有效的市场销售策略。马尔可夫链预测法是以随机过程理论为基础,建立随机数学模型,分析现实活动变化发展过程中数鼍关系的一种定量分析方法。在建立随机数学模型时,时间变量被离散化,离散参数T={0,1,2,…}=No,状态空间S={1,2,3,…}为可列集。马尔可夫链预测法在气象预报、地质研究、生产销售、质量控制等领域都有着广泛的应用,但是在手机市场占有份额方面的研究还是一个空白点。我们希望通过建立两个相邻时刻市场上手机品牌占有份额的概率转移之间的联系来研究其变化规律,为各品牌的手机市场前景提供一个有效的实证分析。通过调查,分析消费者现时所拥有的手机品牌对于他选择下一个手机品牌的影响,以及在具有竞争力的新产品问世和有效的广告宣传销售策略的攻势下,消费者转而选择其他品牌手机的转移概率,从而通过转移概率矩阵研究在未来不同的时断,不同手机品牌的市场占有份额,为销售商确定预期的销售策略。二、马尔可夫链与转移概率矩阵定义1.1如果随机序列{墨,咒≥o)对任意的i。,i1,i2,…,厶,厶+1∈S,/'/∈No及收稿日期:20LO-3-1作者简介:赵小玲,上海人,硕士,上海电机学院讲师,研究方向:运筹学与控制论。电子信箱:zhaoxlll07@126.com.·98·P{Xo=io,x1=i1,X2=i2,…,墨=i。)>0,有P{墨+1=i川Ixo=io,X1=i1,X2=i2,…,兄=i。}=P{墨+,=厶+tJ墨=厶),则称其为“马尔可夫链”。定义1.2Vi,J∈S,称P(冠+1=JI墨=i)=
P。(咒)为1"/时刻的一步转移概率。若对Vi,J∈S,p,j(押)三九,即P。与咒无关,则称{咒,聍≥0}为时齐马尔可夫链。记P=(A),称之为{墨,n≥0)的一步转移概率矩阵。记兀(n)=P(j‘=i),开(咒)=(m(行),他(咒),弼(,1),…,兀(行),…),则兀(,1)为九时刻墨的概率分布向量,称{雨(0),iES}为马尔可夫链的初始分布。由于码(珂+1)=P(xl+1=J)=∑P(X=i,X+l=J)=ZP(咒=i)P(X=iX+,=_『)=∑疋(竹)锄,写成
向量形式,即为丌(挖+1)=霄(卵)P。重复利用此公式,可得,兀(n)=冗(0)p-。由此可见,一个马尔可夫链的特性完伞由它的一步转移概率矩阵P及初始分布向量丌(o)所决定。三、实例分析2009年下半年的一次网上调查显示(参与此次调查的消费者人数为11340左右),在手机消费的主力军一中青年
网民中,各种品牌的手机的市场占有率如表1所示:表12009年各品牌手机的市场占有率
手机苹果诺纂三星索爱摩托夏酱LG黑莓宏达联想多普其{电罗拉品牌1巫23467891¨达1112
5
市场占有6%48%9%11%4%8%3%2%3%1%3%2%窒
我们依次以上述表格中的各品牌作为状态空间S={1,2,3,…,12),此次调查所得作为手机的市场占有
http://www.虹.edu.∞万方数据第11卷第2期2010年3月赵小玲
ZHAOXiaoling
No2VoI”Mar2010
率的初始分布,则丌(0)=(尢1(o),他(0),尬(0),7【4<0),鹅(O),砸(O),幻(O),硇(()),舾<0),7【10(0)。而1(0),m2(0))其中雨(O)=P(Xo=i),i=1。2,…,12,由上表即有氕(O)=(0.06。0.48,0.09,0.11,0.04,0.08,0.03,o.02,0.03,0。01。0.03,0.02)。根据滑费者的消费习惯,如果没有特殊情况,在更换手机的过程中,其保持原有品牌的概率比较大。但是,如果在其他6&牌出现更有吸引力的新型号以及更强有力的广告攻势和促销手段下,选择其他品牌手机的概率则会随之而上升。我们以三星品牌手机作为研究对象,在不考虑其他品牌销售策略影响的理想状态下,预测它将来的市场占有率以及预想达到更高的市场占有率所要做的销售策略。从此次调查中可以发现,三星品牌在中国的消费者中有一定的影响,但是由于进入我同市场的时间和时机等各种因素的影响,它的市场占有率还比不上诺基亚、索尼爱立信等晶牌。以现有的9%作为初始的市场占有率,在适当的品牌销售策略和适时的广告攻势引导下,我们来预测未来一定时间段内它的市场占有率的变化情况,以及以15%作为目标市场占有率所需要的时间跨度。通过对消费者的调查我们发现,手机消费主力军中的大多数入以一到两年更换一部手机为多,我们以平均的一年半做为离散参表2更换手机品牌意向的转移概率表数丁的计量单位,丁={0,1,2。…)。由于从圣诞、元旦到春节的一段时间是手机消费的黄金时节,则应该在此之前的一段时间作好品牌推介准备。包括从平面到视听的广告、各种促销手段等等。当然最重要的是从企业内部开始全方位树立起自己的晶牌形象。由于品牌反映着顾客的独特性。具有人性化的特征,闵此。应从品牌属性,品牌对消费者所产生的利益,品牌的知名度、认同度、美誉度,品牌的文化内涵,品牌的气质、个性、形象,品牌使用者的类型等方面与消费者产牛强烈的共鸣。由于手机消费的普遍性特征,多层次品牌的策略具有较强的灵活性,能够适应市场的差异性。消费者的需求千差万别,不同层次的人士具有不间的审美习惯、不同的爱好追求。考虑推出不同档次的产品,采用不同的价格水平,.形成不同的品牌形象,抓住不同偏好的消费者,有利于提高产品的巾.场占有率(诺基亚的高市场占有率也验证f这一点)。而从成本的角度考虑,在元宵过后的一段平稳时期,则应适当减低促销的力度,但要保持一定的广告密度。企业此时需要在市场调查的前提下对新产品的开发下功夫,为下一时间段的市场转移做准备。基于以卜的策略,我们针对原有的不同的消费群体,虚拟了不同的新的i星手机产品以及对应的广告宣传、促销手段,对这些消费者在更换手机品牌时的意向进行了调查,得到了如下的转移概率表(表2)。
苹果1诺摹亚2三星3索爱4摩托罗拉5夏普6LG7黑簿8宏达9联想1I)多普达11其他12苹果1I】9260.()311)¨151).1J()30.()020031)f}031)()05lJ04111)2{J()I)5l103
诺基亚20【)D50.9300.023{).I)060.0050.IM)3(1【M140.【J050.005(J()030.0060.005
三星3(1《)030.0250952().()03f).(}020.002().003()f)030.f)03(J.0020.001
索爱4().0050.0300.03(J0.9110.fl【)30.0(J3(}.I)0200040.(10611t)2O.(m30()02摩托罗拉50.o(J60.0530.0250.{)0408850.(MJ40(104I).()040(J(J4IJ{JIl2f).0050.I)1)5夏普6(J.(m2O.059【J.(}28(1.(1020.()030.88(J(1.(H如0.001O.【m4f’.(H}70.IJ04LG7(1‘)050.052IJ.I)29【1.()030.(H)30.002H91l0.()040004().()IJ2().【)040003黑莓80.0050045U.(¨()0.州13一f1.{)D30.0020.00292()0.002O.(J(】1(1.IH}40()03宏达90.()020.0170.(1290.(}()1f).(J(110.0010.001I)《)02().9420001fJ(1030001联想100.fJ(鹇00520.()4I0(1040.0030()()3{).()1)7(J()040.871(J(I(14()f)02多普达110.111130.f】2()0.1132《J.I)02I】.(N110.0010(H11(1.I)02(J(1(140.001().9330.f)f】1
其他120[Jlt30.{}700{,5{)0{)04f)05Ij{,08i).tm8O.()03I}埘'60.835
假设在各时段我们所做的销售取得了同样满意的效果,令Po(挖)=P{X+1=jX=i},i,J=1,2,…12,砣=P=(加)=http://www.虹.幽.∞0,1,2,…其中i,J分别代表表2中所指的品牌。由此,我们得到它在各时刻的一步转移概率矩阵(与时间无关)
().(102(J.()030.()010.()020.I)020.()04().()020.{)f)10.()(110.8710.()()10.0030.0050.()06().()02IJ.()030.()050.()070.()040.【)050.()030.f)04().933().(H)60.0030.11050.f)010.{)f)20.()050.()04(J.()03().()010.0010.I)02O.0()10.835·99·45364442244800O0000O4OO00OOO000O000055344140272800O0OOO20O0OO0000OO9000OO0OOO0O000O034324602131500O0OO9O0OOOO00DO0800OOO00OO0OO00OO033234O22131500O0080OO00O000¨O8000OO000O0OO0O0OOO25235333141400OO80O0OO¨O00OO8000000UOOOO000O0O0O363,42331424OOO,OO0O00OO0O090OO0O00O00O000000OO0532058909O20125322212435OO9O0O000O0OO0OOO0000OO01050392572O03323555415270900O000000000000O0O000O65356255263320OO00O0000O90O000O0000OO0O