品牌价值构成及灰色评估(2)

2015-05-17 01:06

导读：在构造顾客忠诚的决策层时，本文引入两个新的指标——涨价忠诚指数和降价忠诚指数，分别反映顾客能承受的涨价幅度和顾客能抵制的竞争者降价幅度。

　　在构造顾客忠诚的决策层时，本文引入两个新的指标——涨价忠诚指数和降价忠诚指数，分别反映顾客能承受的涨价幅度和顾客能抵制的竞争者降价幅度。计算公式如下：
　　涨价忠诚指数=品牌价格上涨变动率/市场份额变动率 (3)
　　降价忠诚指数=主要竞争对手降价变动率/市场份额变动率 (4)
　　市场维度
　　品牌价值的形成除了取决于顾客对品牌的偏好，也取决于品牌与其他竞争者的关系，即品牌的市场竞争力，包括其在行业中所处的竞争地位、市场占有率、稳定性等。它是品牌价值实现的保证和外在表现。
　　
　　品牌价值的灰色系统综合评估模型
　　
　　构造样本评估矩阵
　　对品牌资产价值的评估，必须首先保证指标值的真实可靠，企业内部应由专人或专门机构负责按一定期限收集整理各指标值xij，xij表示第i期第j个指标值。根据我国目前企业的实际情况，为了增强评估过程的可操作性和企业之间的横向可比性，这里i取3年为宜。为消除指标间单位、数量级差别对综合评估结果的影响，必须将指标值标准化，即无量纲化。对于趋上优（或趋下优）指标，其标准化方法为：
　　
　　对于中心最优化指标，其标准化方法为：
　　
　　式中，d_ij表示第i期第j个指标的效用系数；x_j^*，x_j^。分别表示预先确定的行业中第j个指标的最优、最劣值；x_j^M=max{x_ij},x_j^m。由此得到效用系数矩阵D=（d_ij）_3×n，同时构造样本矩阵D_L(d_ij^(L))，(L=1,2,...,l；j=1,2,...,n_L)。式中(d_ij^(L))表示第L准则层第i期第j个指标的样本值，l为准则层指标个数（本文中，l=7），n_L为第L准则层的下属指标个数。（科教作文网http://zw.nseAc.com）
　　确定评估灰类及白化权函数
　　设k为统计灰类，预先设定各灰类及对应灰数分别为：k=1时，灰数⊕₁ (0,0.2)；k=2时，灰数⊕₁(0.2,0.4)；k=3时，灰数⊕₁(0.4,0.6)；k=4时，灰数⊕₁(0.6,0.8)；k=5时，灰数⊕₁(0.8,1)。
　　由于对指标样本值进行了无量纲化处理，而且各灰类标准也是按效用系数d_ij确定的，所以各指标属于某一类的标准是一致的，因而各指标的白化权函数也是一致的。设λ⁽¹⁾_jk，λ⁽²⁾_jk分别为各指标所属灰类标准区间的代表值和上限值，如0.2≤dij≤0.4，则λ⁽¹⁾_jk=0.3，λ⁽²⁾_jk=0.4。各评价指标所属各灰类的白化权函数表达式为：
　　
　　计算灰色评估系数
　　对于第L准则层中的评估指标x_ij，待评估品牌属于第k个评估灰类的决策权系数为：
　　
　　被评估品牌各评估指标对于各灰类的灰色统计决策权向量为：
　　
　　取
对应的灰类k^*即为第j个指标所属的灰类，根据k*即可判断各品牌实力指标的优劣。
　　按准则层构造灰色聚类矩阵
　　为了明确被评估品牌各准则层在行业中的相对表现，应按准则层构造灰色聚类评价矩阵。设ω^(L)_jk为准则层L中第j个指标对于第k个灰类的权值，由于各指标对于某一灰类的白化权函数是一致的，所以有：
　　
　　准则层L对应于灰类k的聚类系数为：
　　
　　可以求得准则层L相应的灰色聚类矩阵γ_L(γ_k^(L))。同样可依照最大系数方法，判断各准则层的优劣。
　　品牌实力的灰色综合评估
　　首先确定品牌价值评估指标体系中的准则层对因素层的权重向量。权重向量可以采用层次分析法求得，但由于该方法属于主观评价方法，势必破坏评估的客观性和规范性。因此建议根据标杆企业的实际数据进行测算，即选定标杆企业若干期的实际数据，根据对标杆企业各评价指标值与其品牌价值（即品牌收益×市盈率）的相关分析来确定权重。在此基础上，计算准则层对因素层的权重。