商洛市山核桃工艺品营销策略研究

来源:期刊VIP网所属分类:市场营销发布时间:2020-08-21浏览:

  摘要:基于536份问卷调查数据,运用Logistic模型实证分析了大学生消费群体对商洛山核桃工艺品的消费心理,探讨了秦巴山区商洛市山核桃工艺品的市场营销策略。研究表明,消费者的产品认知、品质认知、品牌偏好、猎奇偏好、方式偏好、文化偏好、营销推荐和广告效应等对购买行为具有显著的正向影响;价格偏好对购买行为具有正向影响但不显著;产地认知、体验偏好和亲友推荐对购买行为具有负向影响但不显著。基于此,提出了建立完善的质检体系以保障产品质量、设计兼顾传统与时尚以提开文化内涵、多渠道开展营销宣传以扩大产品影响的建议。

  关键词:山核桃工艺品;Logistic模型;消费心理;营悄策略;商洛市

营销论文发表

  陕西省商洛市地处集中连片特困地区——秦巴山区,是全国优质核桃的最佳适生区和重要产区,享有“中国核桃之都”和“核桃产业强市”的美誉,核桃产业已经覆盖到全市95%以上的农户,是商洛市覆盖面最广、优势最突出的脱贫产业。习近平同志指出“发展产业是实现脱贫的根本之策,要因地制宜,把培育产业作为推动脱贫攻坚的根本出路”[1]。在加快推进产业扶贫和核桃全产业链发展过程中,商洛市统筹技术和文化资源优势,以秦岭野生山核桃为原料,经过手工加工制作程序,开发出了风格古朴、自然优美、绿色环保、高附加值的山核桃工艺品文旅产品,将核桃产业发展与旅游业、文化产业发展深度融合,有效地推动了贫困农户减贫增收。然而,商洛山核桃工艺品在市场推广中还存在营销方式单一、品牌效应不强、市场认可度不高等发展短板,产业竞争力还有待进一步提升。山核桃工艺品作为具有丰富文化内涵的高附加值文旅产品,需要消费者具有一定的审美和鉴赏能力。大学生作为一个特殊消费群体,拥有对文化产品较高的理解力、鉴别力和接受力,是未来文化消费市场的主力军。在全面建成小康社会的决胜期,深入研究大学生消费群体对商洛山核桃工艺品的消费心理,从而探讨秦巴山区商洛市山核桃工艺品的市场营销策略,对于助力脱贫攻坚、巩固脱贫成果、推动产业升级、实现乡村振兴具有理论价值和现实意义。

  1 文献回顾

  学术界关于山核桃及工艺品的研究成果以技术工艺居多,关于消费心理及营销策略偏少。在山核桃工艺品的研究方面,杨建等[2]以恒丰公司为例介绍了山西省研发核桃工艺品的思路与方法。李录林[3]从机械配置、加工流程等方面对山核桃工艺品的制作方法进行了详解。在传统工艺品营销的研究方面,王意通[4]以河南商丘“画虎村”为例说明了现代营销模式应用于传统手工艺品的必要性和可行性。朱宇等[5]从产品和消费者需求两个方面分析了东北陶人手工艺品的市场状况,并从官网、广告、微信、网店和微店5个方面提出了营销传播推广策略。在工艺品消费心理的研究方面,朱利峰[6]调查分析了手工艺品的消费及发展趋势。洪亮等[7]以国外传统手工艺品为例,采用计量方法实证检验了怀旧强度、自我概念联结和购买意愿之间的关系。李艳娇等[8]对昆明大学生DIY手工艺品的消费需求情况进行分析,提出了针对投资者的对策建议。综合学术界的主要研究成果,专家学者对山核桃工艺品的消费心理和营销策略研究成果相对较少,对特定区域和特定人群的研究更是匮乏。本研究以当代大学生消费群体为研究对象,深入探讨商洛山核桃工艺品的市场消费心理和营销策略,研究成果可以为同类地区、类似产业的发展提供借鉴和参考。

  2 模型构建

  2.1 Logistic模型

  Logistic模型适用于被解释变量为分类变量的回归分析,是分析微观个体意愿及其影响因素的分析模型[9]。本研究的被解释变量是大学生购买商洛山核桃工艺品的意愿,是一个定性的二分类变量。设某事件发生的概率为P9影响因素有k个,分别为x1,x2,…,xk,则Logistic回归方程为

  式中,β0为未暴露各影响因素对事件的影响,为常数;βj为影响因素对应的系数。

  2.2 变量选择

  将大学生是否购买商洛山核桃工艺品设为因变量,0代表“不愿意购买”,1代表“愿意购买”。通过参考专家学者的主要观点,结合深度访谈和问卷调查情况,将影响大学生购买商洛山核桃工艺品的主要因素概括为3类:消费认知、消费偏好和营销方式。其中消费认知包括产品认知(X1)、产地认知(X2)和品质认知(X3);消費偏好包括品牌偏好(X4)、猎奇偏好(X5)、方式偏好(X6)、价格偏好(X7)、文化偏好(X8)和体验偏好(X9);营销方式包括营销推荐(X10)、亲友推荐(X11)和广告效应(X12)。变量说明如表1所示,各变量的原始数据来源于536个有效样本的调查问卷。

  3 结果与分析

  3.1 模型参数估计

  Logistic回归模型是非线性模型,不能使用最小二乘法进行参数估计,可使用最大似然法解决估计和检验问题。运用SPSS 20.0中的二元Logistic回归分析模块,采用后向逐步筛选法进行变量筛选。从模型的检验情况来看,Hosmer-Lemeshow检验的卡方值9.747<15.507(卡方临界值),显著性概率0.283远大于5%的显著水平,表明模型拟合效果良好;模型总预测正确率为84.1%,似然比卡方检验值为524.579,伴随概率为0.000,小于1%的显著水平。参数估计结果如表2所示。

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