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1、第19卷 第4期 桂 林 工 学 院 学 报 Vol. 19No. 4 1 9 9 9年1 0月 JOURNAL OF GUILIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY Oct. 1999旅游促销的Bayes经济决策分析模型秦 立 功(桂林工学院经济管理与旅游系 541004)摘 要 为克服现实的旅游促销缺乏深度定量分析的局限,以对旅游市场信息作出更为准确的分析与判断,通过对搜集来的旅游促销数据的概率测定与时滞效应分析,给出了一个旅游促销的量化分析模型 旅游促销的Bayes经济决策分析模型。用这一分析模型可以在给定旅游促销收益或风险的前提下,作出促销方案的最好选择。关键词 旅游促销
2、; Bayes经济决策;模型分类号 F590181 模型的背景意义知识经济是建立在知识与信息的生产、分配和利用基础之上的经济形式,它以知识、信息和人员素质取代传统的以资本和资源作为经济启动的动力。知识经济带来了新的旅游竞争方式,旅游业从传统的资源竞争、客源竞争将转化为知识竞争、技术竞争、信息竞争。信息在知识经济的体系中居于核心地位,是具有决定性意义的因素,信息的短缺与匮乏或者信息的不充分、不完全将导致旅游经营活动中不确性的增加,最终影响决策的科学性,严重者对经营活动的主体会造成无以弥补的致命后果。这样的例子在我国的经济活动中不胜枚举,旅游经营活动中由于信息的不充分、不完全而造成决策失误的案例报
3、道频频见诸于各种媒体。有见于此,信息的搜集与深度的加工处理在旅游经营活动中必须引起高度重视并采取强有力的措施付诸实施,从经费、人员、物质等方面给予保障。旅游经营中的信息搜集与深度加工是多种多样的,本文就已有的促销方案或市场调查后获取的有关促销方案的资料提取更为深度的信息,建立一个关于旅游促销的Bayes经济决策分析模型。目前,一个城市、区域或一个企业等中观或微经济活动主体的旅游促销方案的确定往往凭借的是历史经济惯性、市场表面现状等的定性分析判断,而对进行市场调查后深度定量分析研究甚少,经调查、搜集资料后的新信息会加深对市场的认识深度,能使市场情况有个更明晰的轮廓,因此我们的决策分析判断必须在新
4、的信息条件下进行,这样的决策分析在理论上说就是Bayes决策分析。旅游促销活动或案例的深度定量分析研究较少的原因大致有两个:一是旅游促销方案的确定其决策往往凭借的是人们的经验;二是旅游市场开发与市场促进等相关部门缺乏可以进行深度定量分析挖掘信息的人员。新信息导入会改变我们对原有市场态势的认识,使决策者摆脱以1999 - 03 - 25收稿, 1999 - 05 - 04改回。作者简介:秦立功,男, 1962年出生,硕士,讲师,统计学专业。往的思维惯性,从而做出更科学、更准确的市场分析与判断,实现旅游促销资源投入的最佳回报。2 建模的条件要建立这样的模型,从理论的角度来说有一套理论自身的方法,难
5、度不是非常大,但这样的模型建立能付诸于实践则需要具备一定的现实条件: 需要一定的经费、办公场地、数据处理设备或设施; 需成立一个由旅游实业家、旅游营销理论专家、统计专家、计算机专家等方面人员组成的市场分析研究小组; 是能够搜集到充分多的、具有可比性的旅游地、市、企业历年旅游促销的资源投入主要是经费投入、成效与市场环境方面的资料。旅游促销的成效如何不是马上可以显现,需要用一些时滞性的指标加以刻划。这里按一年的时滞效应计算(实际计算,有的促销策划其时滞效应还不止一年,但分析问题的方法是一致的) ,得到下面的模型。3 模型将搜集到的具有可比性的促销案例进行统计分组,促销而改变的年旅游收入显著增加视为
6、成功案例,不显著甚至减少者视为失败。如果成功的案例数为f1,失败的案例数为f0,在成功的促销案例中,旅游促销决策时的旅游市场背景认为是对促销有利的案例数为f11,不利的案例数为f0;在失败的促销案例中,旅游促销决策时的旅游市场背景认为是对促销不利的案例数为f00,有利的案例数为f01,把这些数据列为一个分组的统计表得表1。表1 旅游促销案例的分组情况表Table 1 Cases for tourism promotion促销案例数f成功案例数f1 (S)失败的案例数f0 (F)促销时市场背景为有利 的案例数f11( Y)促销时的市场背景为不 利的案例数f10(B)促销时市场背景为有利的 案例数
7、f01( Y)促销时的市场背景为不利 的案例数f00(B)注: Y:表示有利, B:表示不利; S表示成功, F表示失败。促销而改变的年旅游收入=(促销活动结束后的下个月开始连续12个月计算平均每个旅游者在促销主体地花费)(1)(促销活动结束后的下个月开始连续12个月计算促销目的地到促销主体地旅游者人数的改变量)(2)。公式中(1) , (2)两项数据的获取可以借助现有的统计渠道,也可以参照国家旅游局历年公布的抽样调查数据,此时数据(1)要作跨年度的序时平均,经费充足的情况下可以在历年的资料搜集过程中有意识地开展一些具有针对性的抽样调查。促销成功记作事件S、失败记作事件F;促销时的市场背景为有
8、利记作事件Y、不利记事件B。这里需要指出的是现实中的旅游促销并不是市场背景不利就等于没有市场,诚然,从旅游促销主体短期的促销效益来说,应选择促销的效益好的目的地开展促销,但有时除了考虑促销主体近期的促销效益外,还要考虑长远的市场趋势以及较长时期的滞后效应,从市场争夺的意义上说,对你不利的市场背景对别人也许照样不利,为了争夺相对高比率的市场份额,站稳市场,有时在不利的市场背景下仍需开展促销活动,这就是为什么面对东南亚的金融危机仍然有旅游活动的主体要到日本、韩国等地开展促销的原因。383第19卷 第4期 秦立功:旅游促销的Bayes经济决策分析模型根据前述搜集与分组的数据,可以得出下列的经验概率:
9、P( S) = f1/ ( f1+ f0) ,P( F) = f0/ ( f1+ f0) ,P( Y/ S) = f11/ f1, P( B/ S) = f10/ f1P( Y/ F) = f01/ f0, P( B/ F) = f00/ f0现在,如果要开展新的一轮旅游促销,假定开展旅游市场调查,搜集市场资料等的费用是M,现实的市场情况处于两点分布状态,要么在某一地开展旅游促销是有利的,要么是不利的,但需预警的是有利的市场情景并不意味着促销活动的一定成功,对偶地,不利的市场情景也并不意味着促销活动的绝对失败。这时为了能科学地进行决策,使决策建立在较为充分的信息背景下,必须弄清楚对旅游促销有利
10、的情景下,成功与失败的可能性有多大;不利的情景下,成功与失败的可能性有多大进而需要各方案的期望收益值与标准差系数以对各方案的收益与风险进行综合评估,最后再结合目标市场背景中的其它参量进行促销决策确定。综合评估的标准有两种情形,一种为确保一定收益的前提下实现风险最小;另一种为风险一定的条件下实现收益最大化。又要收益最大同时风险又最小这不符合经济系统工程论的各种经济量同时达到最大限度是不可能的基本原理。假设有N个可能的促销方案,方案1在A1地促销,方案2在A2地促销,方案N在AN地促销,从各地搜集到的具有可比性的促销案例数分别用右上角上标标示数字表示,如f(1) 1,f(1) 0分别表示在A1地促
11、销成功与失败的案例数;f(K) 10,f(K) 11分别表示在Ak地促销时成功的促销案例中市场背景为不利和有利的案例数。P ( F/ Y)( K),P ( S/ Y)( K)分别表示在AK地促销时,市场有利的情景下促销失败与成功的可能性。一般地,对于在第K个目标地AK促销,有关AK的数据用下表2表示。表2 方案K的有关数据Table 2 Data for schemesK经验案例数f(K)预期的促销投入I( K)市场调研费M( K)预期的旅游 收入改变量R( K)成功案例数f(1) 1失败案例数f( K) 0 原市场背景 为有利的案例数f( K) 11原市场背景为 不利的案例数f( K) 10
12、原市场背景为 有利的案例数f( K) 01原市场背景为 不利的案例数f( K) 00I( K)M( K)促销 成功R( K)1促销 失败R( K)0( K =1,2, N) ,促销新增长纯旅游收入Q( K)= R( K)- I( K)-M( K), Q( K) 1= R( K) 1- I( K)-M( K); Q( K) 0= R( K) 0-I( K)-M( K)。根据表2给出的数据,可以算出各方案促销效益的期望值( E)( K)与标准差( D)( K)= ( K)( E)( K)= P( S/ Y) + P( S/ B) Q( K) 1+ P( F/ Y) + P( F/ B) Q( K)
13、 0( K)=( D)( K)= Q( K)1- ( E)( K)2 P( S/ Y)( K)+ P( S/ B( K) + Q( K)0- ( E)( K)2 P( F/ Y)( K)+ P( F/ B( K)各方案的标准差系数为V( K) =( K)/ ( E)( K)决策规则:若不考虑风险,则选择( E)(1), ( E)(2), ( E)( N)中最大的对应目标地开展促销。483桂 林 工 学 院 学 报 1999年若要求旅游收入的增量大于某个标准C0,则( E)(1), ( E)(2), ( E)( N)中大于C0所对应的方案是可行的,在可行的这些方案中标准差系数V最小的方案为风险最
14、小的方案,此时应选择与该方案相对应的目标地开展旅游促销。若要求促销的风险在某个水平0%内,那么V(1) , V(2) , V( N) 中小于0%的对应方案 均可行,在这些可行的方案中E最大的方案为风险一定时,新增旅游年收入最大的方案,此时,应选择与该方案的相对应的目标地开展旅游促销。4 应用为了说明问题,展示这个模型的使用方法,下面以一个简化了的仅对决策规则 的情形举例。某信息咨询公司经调查、搜集了123个在香港旅游促销的具有可比性的案例,在这123个案例中有81个成功的案例和42个失败的案例,在成功的案例中,促销时的市场背景是有利的占47个,不利的占34 ;在失败的案例中,促销时的市场背景是
15、有利的占19个;不利的占28个。现在要开展一次旅游促销活动,有2个可供选择的方案,一个方案是在美国的旧金山市开展旅游促销,一个是在香港开展旅游促销,需要在两个方案中选出一个最好的方案。 专家分析测定,当按一年的促销时滞效应计算时,如果在旧金山促销,除去促销与市调后新增旅游纯收入的期望值为320万美元,如果在香港促销成功则可新增旅游纯收入635万美元,如果失败则造成230万美元的相对损失,对此两个方案我们将如何决策选择其中之一,该问题决策树状结构如下图示。对香港市 场有关资 料的调查 搜集分析Y (有利)方案A1:旧金山促销新增旅游纯收入的期望值为320万美元方案A2:香港促销新增旅游纯收入的期
16、望值635P(S/ Y)+( - 230)P(F/ Y)B (不利)方案A1:旧金山促销新增旅游纯收入320万美元方案A2:香港促销新增旅游纯收入的期望值为:635P(S/B)+( - 230)P(F/B)对于香港方案:P ( S/ Y)=P ( S)P ( Y/ S) P ( S)P ( Y/ S)+P ( F)P ( Y/ F)=81 12347 81 81 12347 81+42 12319 42=47 66P ( F/ Y)=P ( F)P ( Y/ F) P ( F)P ( Y/ F)+P ( S)P ( Y/ S)=19 66P ( S/ Y)=P ( S)P ( B/ S) P ( S)P ( B/ S
