基于购车决策的层次分析模型研究-论文.pdf

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1、杨七九：基于购车决策的层次分析模型研究采购与供应链基于购车决策的层次分析模型研究杨七九(云南大学旅游文化学院，云南丽江674100)[摘要]以17万元落地的4款SUV车型为研究对象，应用层次分析法建立层次结构模型和判断矩阵，结合定性与定量评价，对4款SUV车型综合排序，作出科学、合理的决策。分析表明，层次分析法在购车决策中是一种简便、行之有效的方法。[关键词]层次分析法；购车决策；运筹学[DOI]10．13939／j．cnki．zgsc．2015．24．037随着居民生活水平的不断提高，消费观念发生了较大第一层：目标层。此处为“汽车选择A”。的改变，家用购车已成为汽车消费的一个大热点，SU

2、V第二层：准则层。包括价格B1、安全B2、配置B3、车型因外形时尚、空间舒适、通过性好、视野好等特点，油耗B4、后期保养B5、动力B6、空间等因素B7。既可满足城市代步又可满足节假日野外出游的生活方式，第三层：方案层。以四款17万元落地的SUV车型为使得SUV车型变得炙手可热，而对于喜爱SUV车型的普可供选择的方案，即传祺GD52．0L自动两驱周年增值版通消费者来说，17万元是一个比较理想的预算，更符合c1、别克昂克拉1．4T自动两驱都市领先版c2、铃木锋驭普通家庭的消费特点。而在购车过程中的因素很多，且各1．6LCVT四区尊贵型c3以及长安CS751．8T自动尊贵因素之问又相互制约，若考

3、虑价格因素，则配置、安全性型C4。能、空间又不能满足需求，若只考虑动力，则油耗、价格1．2构造判断矩阵又不能满足需求，现在各车企都纷纷推出自己的SUV车1．21判断矩阵的标度定义型，面对众多的SUV车型，普通消费者不知该如何抉择。本文通过购车中考虑价格、安全、功能配置、油耗经济表1判断矩阵的标度定义性、后期保养、动力操控、空间表现等因素进行分析，利标度含义用层次分析法对l7万元落地的4款SUV进行分析，解决1两个要素相比，同等重要消费者购车难的问题。3两个要素相比，前者比后者稍重要5两个要素相比，前者比后者重要1应用层次分析法进行购车决策7两个要素相比，前者比后者明显重要1_1建立层次结构

4、9两个要素相比，前者比后者绝对重要根据消费者考虑平时家用代步、节假日野外自驾游的2，4，6，8上述相邻判断的中间值特点，对四款l7万元落地的传祺GS52．0L自动两驱周年增值版、别克昂克拉1．4T自动两驱都市领先版、铃木锋1．2．2四款5UV车型数据搜集驭1．6LCVT四区尊贵型以及长安CS751．8T自动尊贵型从专业汽车网站搜集数据，并对通过数据比较、专业四款SUV的价格、安全、配置、油耗、保养、动力、空人员访谈后整理各因素优势得数据如表2所示。间7个因素之间的关系进行充分分析，建立层次结构，如下图所示表2四款车型各因素对比车型传祺GS5昂科拉锋驭长安CS75汽车选择A价格星级★★★★★

5、★★★★★★★★★★★安全星级★★★★★★★★★★★★★★★★价安配油保动空格全置耗养力间配置星级★★★★★★★★★★★★★★★★★B1B2B3B4B5B6B7油耗星级★★★★★★★★★★★★★★保养星级★★★★★★★★★★★★★★★传祺GS52．0L克昂克拉1．4T铃木锋驭长安CS751．8T动力星级★★★★★★★★★★★★★★自动两驱C。自动两驱C1．6LCVT四驱C3自动尊贵型C空间星级★★★★★★★★★★★★★★★购车决策的层次结构2015．6采购与供应链中国市场2015年第24期(总第839期)1．2．3构造准则层对目标层的判断矩阵1根据购车需求对准则层中的7个准则关于目标层的重

6、／2⋯要性进行比较，并对购车过程中的重要程度比较标度，构造两两比较判断矩阵并进行一致性检验，这里元素相对权J＼、。3。241／⋯朦＼、0．4530]，／I重采用几何平均2法计算。0．35170．1320．24120．15961／542A=．0．10401／51／211／60．0678B：lI＼25621卜／l’。：朦lI0oO_．0560572：656]／lI54320．04496443210．03080．127654321可知，所构造判断矩阵均通过一致性检验。2运用层次分析模型进行构成决策在进行综合评价时，利用方案层对准则层的权向量构成的矩阵及准则层对目标层的权重向量，构造方案层中四个备

7、选方案在目标层中所占的比重，模型如下：l／41／(Cl，C2，C，C)=(1，2，3，0)4，5，∞6，(￡J7)X‘l1／4348511／15卜／I1＼0．5129708380j／I=(0．1903，0．1086，0．2107，0．4905)得到方案c4的得分为0．4905，高于c，c：及C。，从层次分析模型可知，最佳购车选择应为c4即长厂131／31／5、f，o．1191、安Cs75。l34㈠／141／3l⋯。I0．