本发明涉及营销效益评价方法领域，更具体地，涉及一种基于多维度数据分析的效益评价方法。
背景技术：
当前的营销效益评价方式主要以定性总结的方式作为评价的主要手段，对于评价结论的优良具有较大的主观性。在定量分析维度，则由于缺乏相对应的模型及方法，因此暂时无法开展相关评价。
由于营销效益定量分析中，效益的组成涉及多种投入与产出数据的复合影响，无法采用人工进行量化分析，因此在当前的效益评价中主要以组织方对营销活动的执行情况进行的定性分析作为评价的主要结论。但由于评价者的主观诉求与评价结论相关，致使在定性分析中结果主观性较强，无法客观体现活动中的效益结果。
技术实现要素：
本发明提供一种基于多维度数据分析的效益评价方法，该方法通过与历史数据间的趋势变化值进行对比，从而判断单个营销活动效益的优劣。
为了达到上述技术效果，本发明的技术方案如下：
一种基于多维度数据分析的效益评价方法，包括以下步骤：
s1：评价指标体系建立：通过营销效益组成分析，基于营销效益关键影响数据构建营销效益评价指标体系；
s2：营销活动受众主观感受评价方法建立：为将营销活动受众主观感受纳入营销效益评价维度中，通过调研问卷的形式向受众进行感受调查，采用广告效果传播学理论，以传播效果、心里效果、品牌效果三个维度，对问卷问题以层次分析法进行权重划分，并以此进行感受评价计算；
s3：营销效益评价模型使用方式构建：在使用microsoftexcel的规划求解功能，将数据包络分析法中的c2g模型进行实现，并将营销效益评价作为其数据的计算要素。
进一步地，所述步骤s3中将数据包络分析法中的c2g模型进行实现的过程是：
其中ε为阿基米德无穷小，且e＝(1,1,…,1)t∈em,
当目标函数取得最优值θ＝1，s-＝0，s+＝0时，表明某决策时期的营销综合效益相对最优，即规模比(α)和结构比(β)同时相对最优；当θ＜1，s-≠0，或s+≠0时，表明某个决策时期营销综合效果尚未达到最优，即或者是α非dea有效或者是β非dea有效；在这种情况下，若一旦证明α和β之中的一个为dea有效，则另一个一定为非dea有效，若只知道一个为非dea有效，则另一个可能是dea有效，也可能是非dea有效；
上述公式以不同活动的营销数据作为决策单元，即决策时期，这样公式(1)中的xj和yj分别表示第j个决策单元的投入和产出向量，即
xj＝(x1j，x2j,…,xij)t
yj＝(y1j，y2j,…,yij)t
j＝1,2,……n
xij表示第j个决策单元第i种类型投入的投入总量，xij＞0；yij表示第j个决策单元第i种类型产出发的产出总量，yij＞0；
对于非dea有效的情况，可设(xj0，yj0)为第j0决策单元的投入与产出量，则其在有效前沿面上的投影(θxj0-s-，yj0+s+)为对应的相对有效点，θ为相应最优目标函数值，从而计算出最优情况下的营销效益的相关投入与产出结果。
进一步地，通过microsoftexcel的vba编程功能编写营销效益评价过程的数据读取、公式设定、计算及结果输出功能。
进一步地，营销效益评价的原始数据录入过程包括：
1)调研问卷问题重要程度录入；
2)调研问卷结果录入；
3)受众感受评价结果获得；
4)人力成本单价数据录入；
5)人力投入情况录入；
6)人力成本结果获得；
7)活动费用、礼品费用、人力成本、受众人数、受众感受评价数据录入。
进一步地，营销效益评价的历时活动情况评价过程包括：
1)选择需进行评价的营销活动形式；
2)点击项目评价按钮；
3)系统对对应活动形式的营销活动数据进行筛选；
4)系统将筛选后的营销活动数据组成数据包络分析决策单元；
5)系统进行数据包络分析的公式设定；
6)系统对设定的公式进行数据规划求解并获得对应变量的运算结果；
7)系统将运算结果写入评价表格中对应的决策单元的评价单元格中。
进一步地，营销效益评价的未来营销活动评价结果预测过程包括：
1)将需进行预测的营销活动的相关数据信息录入表格中；
2)点击项目评价；
3)系统将根据营销活动的活动形式将历史数据中的营销活动数据进行筛选；
4)系统将筛选后的营销活动数据组成数据包络分析决策单元；
5)系统进行数据包络分析的公式设定；
6)系统对设定的公式进行数据规划求解并获得对应变量的运算结果；
7)系统将运算结果依据数据包络分析法的调整规则，对历史数据中的决策单元数据进行调整；
8)系统将调整后的决策单元作为新的运算决策单元录入在数据包络分析法矩阵中；
9)系统在新的数据包络分析法矩阵最后插入需预测营销活动的数据作为新增决策单元；
10)系统进行数据包络分析的公式设定；
11)系统对设定的公式进行数据规划求解并获得对应变量的运算结果；
12)系统根据变量数据结果，依据数据包络分析法的调整规则，对预测决策单元数据进行调整；
13)系统将运算结果写入预测表格中对应的决策单元的评价单元格中。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明方法通过对营销活动投入及产出数据进行指标体系设计，采用数据包络分析方法(dataenvelopmentanalysis,dea)的多元数据处理手段，对营销活动中所设计的多维度投入及产出数据进行回归趋势分析。通过与历史数据间的趋势变化值进行对比，从而判断单个营销活动效益的优劣。
附图说明
图1为本发明方法的流程图；
图2为本发明方法中营销效益评价的原始数据录入过程流程图；
图3为本发明方法中营销效益评价的历时活动情况评价过程流程图；
图4为本发明方法中营销效益评价的未来营销活动评价结果预测过程流程图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
如图1所示，一种基于多维度数据分析的效益评价方法，包括以下步骤：
s1：评价指标体系建立：通过营销效益组成分析，基于营销效益关键影响数据构建营销效益评价指标体系；
s2：营销活动受众主观感受评价方法建立：为将营销活动受众主观感受纳入营销效益评价维度中，通过调研问卷的形式向受众进行感受调查，采用广告效果传播学理论，以传播效果、心里效果、品牌效果三个维度，对问卷问题以层次分析法进行权重划分，并以此进行感受评价计算；
s3：营销效益评价模型使用方式构建：在使用microsoftexcel的规划求解功能，将数据包络分析法中的c2g模型进行实现，并将营销效益评价作为其数据的计算要素。
步骤s3中将数据包络分析法中的c2g模型进行实现的过程是：
其中ε为阿基米德无穷小，且e＝(1,1,…,1)t∈em,
当目标函数取得最优值θ＝1，s-＝0，s+＝0时，表明某决策时期的营销综合效益相对最优，即规模比(α)和结构比(β)同时相对最优；当θ＜1，s-≠0，或s+≠0时，表明某个决策时期营销综合效果尚未达到最优，即或者是α非dea有效或者是β非dea有效；在这种情况下，若一旦证明α和β之中的一个为dea有效，则另一个一定为非dea有效，若只知道一个为非dea有效，则另一个可能是dea有效，也可能是非dea有效；
上述公式以不同活动的营销数据作为决策单元，即决策时期，这样公式(1)中的xj和yj分别表示第j个决策单元的投入和产出向量，即
xj＝(x1j，x2j,…,xij)t
yj＝(y1j，y2j,…,yij)t
j＝1,2,……n
xij表示第j个决策单元第i种类型投入的投入总量，xij＞0；yij表示第j个决策单元第i种类型产出发的产出总量，yij＞0；
对于非dea有效的情况，可设(xj0，yj0)为第j0决策单元的投入与产出量，则其在有效前沿面上的投影(θxj0-s-，yj0+s+)为对应的相对有效点，θ为相应最优目标函数值，从而计算出最优情况下的营销效益的相关投入与产出结果。
进一步地，通过microsoftexcel的vba编程功能编写营销效益评价过程的数据读取、公式设定、计算及结果输出功能。
如图2所示，营销效益评价的原始数据录入过程包括：
1)调研问卷问题重要程度录入；
2)调研问卷结果录入；
3)受众感受评价结果获得；
4)人力成本单价数据录入；
5)人力投入情况录入；
6)人力成本结果获得；
7)活动费用、礼品费用、人力成本、受众人数、受众感受评价数据录入。
如图3所示，营销效益评价的历时活动情况评价过程包括：
1)选择需进行评价的营销活动形式；
2)点击项目评价按钮；
3)系统对对应活动形式的营销活动数据进行筛选；
4)系统将筛选后的营销活动数据组成数据包络分析决策单元；
5)系统进行数据包络分析的公式设定；
6)系统对设定的公式进行数据规划求解并获得对应变量的运算结果；
7)系统将运算结果写入评价表格中对应的决策单元的评价单元格中。
如图4所示，营销效益评价的未来营销活动评价结果预测过程包括：
1)将需进行预测的营销活动的相关数据信息录入表格中；
2)点击项目评价；
3)系统将根据营销活动的活动形式将历史数据中的营销活动数据进行筛选；
4)系统将筛选后的营销活动数据组成数据包络分析决策单元；
5)系统进行数据包络分析的公式设定；
6)系统对设定的公式进行数据规划求解并获得对应变量的运算结果；
7)系统将运算结果依据数据包络分析法的调整规则，对历史数据中的决策单元数据进行调整；
8)系统将调整后的决策单元作为新的运算决策单元录入在数据包络分析法矩阵中；
9)系统在新的数据包络分析法矩阵最后插入需预测营销活动的数据作为新增决策单元；
10)系统进行数据包络分析的公式设定；
11)系统对设定的公式进行数据规划求解并获得对应变量的运算结果；
12)系统根据变量数据结果，依据数据包络分析法的调整规则，对预测决策单元数据进行调整；
13)系统将运算结果写入预测表格中对应的决策单元的评价单元格中。
本发明方法通过对营销活动投入及产出数据进行指标体系设计，采用数据包络分析方法(dataenvelopmentanalysis,dea)的多元数据处理手段，对营销活动中所设计的多维度投入及产出数据进行回归趋势分析。
相同或相似的标号对应相同或相似的部件；
附图中描述位置关系的用于仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。