网络营销绩效评价方法的文献综述与述评

网络营销绩效评价的方法是指在网络营销绩效评价指标体系建立后，对收集到的指标数据进行分析和处理，最终得到网络营销绩效数值的数学方法。因此，网络营销绩效评价方法的选择除了要考虑评价方法本身所具有的优缺点外，还要综合考虑到网络营销绩效评价指标体系的特点，选择最适合的评价方法才能最真实有效地获得评判结果。随着网络营销绩效评价指标体系的发展变化，网络营销绩效评价方法也在不断地发展变化。

目前，国内外学者大多是在通过问卷调查获取相应数据的基础上进行网络营销综合绩效评价的，主要的评价方法包括以下几个：模糊综合评价法、层次分析法、数据包络法、BP神经网络法、因子分析法、多项式拟合、结构方程、多元回归分析等。

2.7.2.1　模糊综合评价法

目前最广泛使用的网络营销绩效评价方法之一就是模糊综合评价法（FCA，Fuzzy Comprehensive Assessment），如苏航（2008）、张英奎（2010）、Rian（2011）、Thompson（2012）、毕卫华（2012）、Ya（2013）、张志坚（2017）等提出了基于多层次模糊集的电子商务评价指标模型。模糊综合评价法分别建立评价目标集、各指标模糊隶属度和评价指标集合，独立地对各个评价指标进行评价，结合模糊映射方法，从而计算得到相应的电子商务绩效评价结果。FCA的优点：①适用于定性指标较多的复杂系统评价；②在评价中能较好地反映各评价指标的模糊性、实时性和动态性。FCA的缺点：在各评价指标模糊隶属度确立时和隶属函数定义过程中的绝对化计算方法时硬性太强，难以满足复杂系统评价中各指标实时动态性特征需求。

2.7.2.2　层次分析法

层次分析法（简称AHP，Analytic Hierarchy Process）和模糊综合评价法是目前网络营销评价指标体系中运用得最多的两种方法。如赵达薇（2010）、田亚明（2010）、侯振兴（2011）、Wayne（2012）、刘亚斐（2013）、Sung（2014）、申静（2016）根据电子商务的动态性、多目标性等绩效特征，构建了网络营销绩效评价模型。AHP方法利用层次化分解评价对象的各个评价指标，依据事先制定的评价准则，对各个评价指标因素进行两两判断和比较，分别计算得到各评价指标的作用权重，最后根据最大权重原则得到最优的评价方案。AHP评价方法的优点如下：①绩效评价结果与评价主体的主观感受一致，能较好地反映评价主体在评价过程中所进行的判断评价思维；②能较好地对评价主体的复杂评价判断过程进行定量地数字化。AHP评价方法的缺点包括：①生成判断矩阵时主要依赖于评价主体的个人主观偏好和感受；②各个评价要素（指标）之间的关联性在系统绩效（电子商务绩效）评价中难以回避，但AHP方法却很容易忽视这种评价指标之间的关联性；③两两指标之间相互比较和判断的评价方法使AHP在评价多指标的复杂系统时难以保证评价精度。

2.7.2.3　BP神经网络评价法(www.xing528.com)

BP神经网络评价法以系统变量形式输入评价指标集合，结合BP神经网络算法自身强大的线性和非线性曲线模拟能力，利用足够量的训练样本进行循环迭代计算，从而当输入不同的变量时能够得到各自的期望输出值，据此保留BP模型的各层节点的阈值集合和权重系数集合，从而进行网络营销综合绩效评价。如许月恒（2008）、傅建华（2012）、Melitz（2015）、Jung（2017）等分别利用该方法建立网络营销绩效评价模型。BP神经网络评价法的优点：容错性强、自适应性强、自学习性高、评价精度高。过学习性、操作专业性，在具体评价时极易陷入局部极小值等缺点限制了BP神经网络评价法的运用。

2.7.2.4　数据包络法

数据包络法（DEA，Data Envelopment Analysis）进行系统评价时，利用数学规划模型进行计算，得到各评价要素（指标）之间的相对权重（作用强度），从而进行各网络营销综合绩效的系统评价。如王岩（2009）、Michael（2012）、王洪鹏（2017）等采用了数据包络法进行了网络营销综合绩效评价研究。该方法的优点：①能评价单指标输出，也能对多指标输出输入系统进行评价；②借助于综合分析输出变量、输入变量，可以得到各评价指标的作用强度值（量化权重），从而对各个评价指标进行优先级别排序，最终得到确立有效的网络营销绩效评价方案。该方法的缺点包括：仅以绩效评价结果的得分对评价对象进行最终单元的决策，实际上这个评价得分通常都是利用两两比较得到的相对值，而不是实际的绝对值，故而有可能会导致某评价对象有较高的评价得分，但其本身的本身综合绩效并不是很好。

2.7.2.5　其他方法

Sangjae（2010）结合因子分析法、Juan（2013）结合因子分析和多项式拟合法、Abdolmotalleb（2014）结合多元回归分析法、Mateh（2014）结合结构方程法、Sher（2014）结合描述统计和因子分析法分别对网络营销绩效进行了评价。这些方法为了便于数学分析和处理，往往通过量化人为主观判断，故导致这些方法人为主观性较强，或是因非此即彼地硬性评价导致评价误差相对较大，因此以上方法都不大适用于评价动态指标数量较多的复杂系统。