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摘 要：随着互联网技术的发展，国内电子商务市场规模的不断扩大，网络购物已经逐渐成为消费者的部分生活习惯。如何运用最新的理论和技术为用户分析如何有效选取心仪商品以及为卖家分析如何提高销量将成为一个研究热点。采用灰色关联度分析，能够比较客观、准确地确定参评因素与销量之间的关联度，从而为网购销量评价工作的开展提供参考意义。
关键词：灰色关联度 电子商务 销量 影响因素
一、研究背景
随着互联网技术的发展和普及，国内电子商务市场规模正在不断扩大。2014年，中国网络购物市场交易规模达到2.8 万亿，增长48.7%，仍然维持在较高的增长水平。2015年中国网络购物市场交易规模为3.8万亿元，较去年同期增长36.2%。根据国家统计局提供的全年社会消费品零售总额数据，2014 年网络购物交易额大致相当于社会消费品零售总额的10.7%；2015年我国社会消费品零售总额达到30.1万亿元，网络购物在社会消费品零售总额中的占比为12.6%，较2014年提高2%。在这个信息化的时代，网络商店作为一种全新的销售模式已经逐渐被越来越多的消费者接受，消费者消费观念随之转变，网络购物已经逐渐成为部分消费者的生活习惯。
以淘宝网为例，用户在有网购意向进入淘宝网后，会选择搜索自己感兴趣的商品或是漫无目的的浏览主页并找到自己感兴趣的商品进行浏览。但是不论是哪种方式，用户在购买之前都会进行筛选，而筛选的条件可能因人而异，但是所有用户在相同一个页面上所能看到的信息是相同的，比如在手机这个商品中用户可以看到手机品牌、价格、产地、店铺信誉度、商品评价等等，上述因素对商品交易额的影响各有不同，且与商品交易额也没有明确的函数关系，但又确确实实地相互影响、相互关联，明显有“灰色”信息的特征。对于这种相关程度不明确、信息又不完整的系统因素，采用灰色关联分析方法以确认各因素影响力强弱比较有效。该理论由邓聚龙教授首创，已在社会学、管理学、经济学等诸多领域得到了广泛应用。
二、灰色关联度理论
灰色理论是由邓聚龙教授在1982年提出的，它是系统思想的一种深化和发展。主要用于研究一些内部信息部分确知、部分信息不确知的系统。灰色系统分析方法针对不同问题性质有几种不同做法，灰色关联度分析（Grey Relational Analysis）是其中的一种。基本上灰色关联度分析是依据各因素数列曲线形状的接近程度做发展态势的分析。灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定的方法，去寻求系统中各因素之间的数值关系。
灰色关联分析不仅仅是灰色系统理论的重要组成部分，也是灰色系统分析、预测和决策的基石。随着灰色理论在生产生活中各方面的应用、推广，人们对灰色关联度理论的关注也越来越大。本文将其应用于分析天猫手机销售量的影响因素，从侧面反映了灰色关联度理论的实用性。
按照灰色关联度的定义，计算步骤如下：
下面利用通過“集搜客”捕捉的2016年10月天猫手机数据中的部分数据进行计算。
三、实证研究
1.研究数据如下表：
2.在研究手机销量的时候，考虑其他因素相同情况下，手机价格、评价数因素对手机月成交量的影响。取月成交量的数据列X0为参考序列，手机价格数据列X1、评价数数据列X2均为比较数列。依据实验数据有：
X0=（674，10000，475，9963，12000，5073，2570，451，……）
X1=（6388，2798，2748，1799，1099，5938，2498，4788，……）
X2=（170，15000，5355，3723，57000，1816，4481，1622，……）
按照灰色关联度模型，计算得：
则对月成交量影响程度：评价数X2 >手机价格X1，说明了评价数对月成交量的影响最大，与实际经验相符，说明了灰色关联度分析具有一定的实用性。
四、结语
通过以上实证分析主要得到以下几点结论：
1.销量的多少与评价数的多少、价格的高低都有关系。
2.评价数对销量的影响要大于价格对销量的影响。
在电商市场中，由于同种商品的价格基本趋于稳定，上下浮动不大，消费者在做出选择时，对价格因素考虑不多，故商家想通过降低很小的价格以获取更大利润的做法效果甚微，这也与实际经验中出现的商家不断刷好评率的现象相符，因为评价数更大程度上决定了销量，而这种“经验”在本文中以灰色关联度所定义的模型通过计算展示了出来。随着电子商务的涌现与成熟，灰色关联度分析技术将定量的分析影响因素对销量影响程度的大小。满足各个群体对于商品选择的要求，从而推动电子商务的发展，灰色关联度将会成为电子商务新的生长点，并为其带来勃勃生机。
参考文献：
[1]王东峰.基于灰色关联度的电子商务交易额影响因素分析.郑州航空工业管理学院学报，2014，32（6）：53-55.
作者简介：史晓（1989—），男，汉，云南财经大学信息学院在读研究生，主要从事大数据、信息管理与信息系统研究。
关键词：灰色关联度 电子商务 销量 影响因素
一、研究背景
随着互联网技术的发展和普及，国内电子商务市场规模正在不断扩大。2014年，中国网络购物市场交易规模达到2.8 万亿，增长48.7%，仍然维持在较高的增长水平。2015年中国网络购物市场交易规模为3.8万亿元，较去年同期增长36.2%。根据国家统计局提供的全年社会消费品零售总额数据，2014 年网络购物交易额大致相当于社会消费品零售总额的10.7%；2015年我国社会消费品零售总额达到30.1万亿元，网络购物在社会消费品零售总额中的占比为12.6%，较2014年提高2%。在这个信息化的时代，网络商店作为一种全新的销售模式已经逐渐被越来越多的消费者接受，消费者消费观念随之转变，网络购物已经逐渐成为部分消费者的生活习惯。
以淘宝网为例，用户在有网购意向进入淘宝网后，会选择搜索自己感兴趣的商品或是漫无目的的浏览主页并找到自己感兴趣的商品进行浏览。但是不论是哪种方式，用户在购买之前都会进行筛选，而筛选的条件可能因人而异，但是所有用户在相同一个页面上所能看到的信息是相同的，比如在手机这个商品中用户可以看到手机品牌、价格、产地、店铺信誉度、商品评价等等，上述因素对商品交易额的影响各有不同，且与商品交易额也没有明确的函数关系，但又确确实实地相互影响、相互关联，明显有“灰色”信息的特征。对于这种相关程度不明确、信息又不完整的系统因素，采用灰色关联分析方法以确认各因素影响力强弱比较有效。该理论由邓聚龙教授首创，已在社会学、管理学、经济学等诸多领域得到了广泛应用。
二、灰色关联度理论
灰色理论是由邓聚龙教授在1982年提出的，它是系统思想的一种深化和发展。主要用于研究一些内部信息部分确知、部分信息不确知的系统。灰色系统分析方法针对不同问题性质有几种不同做法，灰色关联度分析（Grey Relational Analysis）是其中的一种。基本上灰色关联度分析是依据各因素数列曲线形状的接近程度做发展态势的分析。灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定的方法，去寻求系统中各因素之间的数值关系。
灰色关联分析不仅仅是灰色系统理论的重要组成部分，也是灰色系统分析、预测和决策的基石。随着灰色理论在生产生活中各方面的应用、推广，人们对灰色关联度理论的关注也越来越大。本文将其应用于分析天猫手机销售量的影响因素，从侧面反映了灰色关联度理论的实用性。
按照灰色关联度的定义，计算步骤如下：
下面利用通過“集搜客”捕捉的2016年10月天猫手机数据中的部分数据进行计算。
三、实证研究
1.研究数据如下表：
2.在研究手机销量的时候，考虑其他因素相同情况下，手机价格、评价数因素对手机月成交量的影响。取月成交量的数据列X0为参考序列，手机价格数据列X1、评价数数据列X2均为比较数列。依据实验数据有：
X0=（674，10000，475，9963，12000，5073，2570，451，……）
X1=（6388，2798，2748，1799，1099，5938，2498，4788，……）
X2=（170，15000，5355，3723，57000，1816，4481，1622，……）
按照灰色关联度模型，计算得：
则对月成交量影响程度：评价数X2 >手机价格X1，说明了评价数对月成交量的影响最大，与实际经验相符，说明了灰色关联度分析具有一定的实用性。
四、结语
通过以上实证分析主要得到以下几点结论：
1.销量的多少与评价数的多少、价格的高低都有关系。
2.评价数对销量的影响要大于价格对销量的影响。
在电商市场中，由于同种商品的价格基本趋于稳定，上下浮动不大，消费者在做出选择时，对价格因素考虑不多，故商家想通过降低很小的价格以获取更大利润的做法效果甚微，这也与实际经验中出现的商家不断刷好评率的现象相符，因为评价数更大程度上决定了销量，而这种“经验”在本文中以灰色关联度所定义的模型通过计算展示了出来。随着电子商务的涌现与成熟，灰色关联度分析技术将定量的分析影响因素对销量影响程度的大小。满足各个群体对于商品选择的要求，从而推动电子商务的发展，灰色关联度将会成为电子商务新的生长点，并为其带来勃勃生机。
参考文献：
[1]王东峰.基于灰色关联度的电子商务交易额影响因素分析.郑州航空工业管理学院学报，2014，32（6）：53-55.
作者简介：史晓（1989—），男，汉，云南财经大学信息学院在读研究生，主要从事大数据、信息管理与信息系统研究。