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建商推案行銷策略之研究
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第六章 影響建商新推個案銷售率之行銷策略分析
建商新推個案之行銷策略，包括產品定位策略、推案時機及推案方式策略，
與價格策略，透過前述研究了解，行銷策略主要受到景氣變化、產品特徵及財務 特徵等影響。本章，將透過Kotler（2000）所發展出的行銷策略發展模式之最後 階段46，以加權平均銷售率評估並捕捉對建商最有利之行銷策略模式。
第一節 資料說明及研究設計 一、變數說明及研究設計
從前述章節論述及實證可知，建商新推個案之行銷策略，主要包括產品定位、
銷售時機與方式、及價格策略等三大要素，衡量行銷策略之變數，即為銷售率。
也就是說，本文以銷售率作為依變數，衡量相關之控制變數及行銷策略解釋變數。
本章統整前述各章之變數，將新推個案所位於之行政區、建商特徵、產品特徵及 景氣時機等作為控制變數，並依照第三章至第五章之實證結果，及參考白金安與 張金鶚（1996）、楊宗憲（2003）、鄒欣樺等（2007）論點，以行銷策略中的銷售 時機與方式、產品定位及產品定價策略作為解釋變數，透過次序Logistic 迴歸模 型及分量迴歸模型，探討行銷策略與銷售率的關係。本文之依變數及自變數說明 如下：
（一）銷售率依變數說明
銷售率只存在於新推個案市場，係反應開發商於已實現銷售的程度；中古屋 市場為買賣雙方個別市場，通常以TOM 衡量銷售能力。一般而言，新推個案市 場之銷售率與市場景氣相關，亦與行銷策略相關，指一定時間內，已銷售金額與 總銷售金額之比值或已銷售戶數與可銷售戶數之比值。本文所指銷售率，係以臺
46 Kotler（2000）認為，行銷策略計畫應包含三部分。第一部分應說明目標市場規模、結構與顧 客行為，並進行產品定位等；第二部分則是產品的通路及訂價策略；第三部分則需勾勒銷售率（額）
及利潤目標。
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反應建商新推個案之報酬與風險關係。本文加權平均季銷售率（Weighted Average Sale Rate）之公式如下：‧
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定營收，即併同上市櫃建商，歸類為穩建建商；其餘則為一般建商。上市櫃建商 財務穩定，銀行貸款取得較容易且利率較低，產品較不易降價，通常較無銷售率 壓力；但亦有上市櫃建商以創造營收增加獲利作為經營目標，亦有可能以較低價 格銷售，銷售率反而較高。因此，建商上市櫃無否，對於銷售率高低，並不確定。
3.不動產景氣時機
本文研究時間為2000 年第 1 季至 2019 年第 1 季，總計 77 季。建商新推個 案時機點，反應不同時期政府政策、景氣等總體概況，對於建商行銷策略有不同 影響，通常，不動產景氣佳，銷售率高；不動產若為下跌趨勢，銷售率低。許淑 媛、袁淑媚與張金鶚（2011）指出，景氣除影響建商推案產品定位差異，更影響 價格分散程度及建商訂價策略。房市景氣好，建商信心增加，規劃大坪數產品吸 引投資需求；而在銷售時機及方式上，房市景氣好，建商通常委託代銷公司銷售 預售屋，銷售率應該較高；另外，價格策略亦與景氣有關，景氣好時，議價率通 常較低（價格高），銷售率較高；反之景氣下跌，議價率通常較高（價格低），銷 售率較低。
圖6-1 臺北市新推個案可能成交價格趨勢圖
本文依照國泰房地產指數新推個案可能成交價格，作為臺北市房市景氣之判
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斷指標，如圖6-1。景氣時期為 2006 年第 1 季至 2014 年第 4 季為止；不景氣及 景氣修正時期分別為2000 年至 2005 年第 4 季止，及 2015 年第 1 季至 2019 年第 1 季。景氣時期共計 36 季、不景氣時期共計 41 季。
（二）解釋變數 1.銷售時機與銷售方式
國內新推個案市場之行銷策略，依銷售時機可分為預售屋市場及成屋市場二 大類，依銷售方式可分為建商自建自售及委託代銷公司銷售二種方式。不同於中 南部等市場主要以成屋銷售為主，在臺北市新推個案市場中，由於房價漲幅大，
銷售金額高，促成預售屋市場蓬勃發展。相較中南部不動產市場，臺北市以預售 方式比較符合市場交易行為需求，因此，代銷公司紛紛投入預售屋銷售。另外，
房市景氣時期，建商及消費者預期房價上漲，預售屋投資需求遠大於消費需求，
臺北市新推個案市場以預售屋為主力。甚至在景氣上升段，建商新推個案透過代 銷業者競價搶案，預售屋價格一日三市，臺北市不動產市場漸成為高報酬、高風 險產業。統計2000 年第 1 季至 2019 年第 1 季止，臺北市新推個案市場中，預售 屋推案比重為82.4%，建商委託代銷銷售比重為 73.1%，因此，臺北市新推個案 市場的不動產生態，主要為代銷公司銷售預售屋，預估該種銷售時機與方式，可 以創造較高的銷售率。
2.產品定位
建商產品定位包括主力坪數及面積離散度定位，其中，主力坪數為建商主要 目標市場，代表建商推案大多數產品主要坪數，係為建商報酬主要來源；然建案 須考慮完銷，透過坪數分散顧及次要市場可降低推案風險。因此，本文以建商報 酬來源及風險之角度，將產品定位區分為坪數定位及離散度定位，茲分述如下。
（1）主力坪數定位
本文將建案主力坪數分為小坪數、中坪數及大坪數。國內對於小坪數建案並 無統一定義，主要以各銀行承作小坪數產品限貸措施及利率加碼作為依據。臺灣
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（mean absolute deviation）之概念，計算主力坪數絕對離差，以作為面積離散度 之指標，計算公式如（6-3）：
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於房屋屬性認知的函數（Wilhelmsson, 2008）。國內外相關新推個案銷售率與議價 率之研究並不多。在國外研究中，焦點以中古屋市場買賣雙方之個戶交易時間為 重心，故中古屋市場並無銷售率估算，而是以 TOM 研究為主。本文參照 Song（1995）之定義，議價率公式為：
DR＝1－ SP
LP ….……….………...…..（6-4）
DR：議價率（Discount Rate）
LP：表價（Listing Price）。建商依行銷策略及對產品之認知，所決定之上市價格 SP：成交價（Sale Price）。買賣談判後得到的成交價格
在估計建商新推個案議價率後，將議價率依分配概況，分為高議價率、中議
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另外，在加權平均銷售率與銷售時機（預售屋或成屋銷售）的選擇上，在變 異數同質 （Levene）檢定中，F 檢定結果顯著性 p 值為 0.009＜0.05，表示二組 變異數有顯著差異，在單因子變異數分析中，計算後F 統計值為 8.856，顯著性 p 值為 0.003<0.05，拒絕虛無假說，因此，建商以預售屋或成屋銷售，對於加權 平均銷售率會有顯著不同；在加權平均銷售率與銷售方式（代銷銷售或自建自售）
的選擇上，變異數同質檢定之F 檢定的結果為不顯著，代表二組變異數可能無顯 著差異，而在單因子變異數分析中，計算後F 統計值為 4.101，顯著性 p 值為 0.043
＜0.05，拒絕虛無假說，此即表示建商委託代銷銷售或自建自售，對於加權平均 銷售率可能會有顯著不同。
臺北市 12 個行政區中，以中正區、大安區、內湖區、中山區、北投區及文 山區推案量最多，共占71.3%；松山區及萬華區推案最少，分別占 4.3.%及 3.4%。
推測由於臺北市主要重劃區多集中在內湖區、中山區、北投區及文山區，可開發 面積較多；及自 2007 年以後，臺北市推案以大安區、中正區及中山區等市中心 豪宅產品為主，因此上述六區推案量較大。而近 20 年推案的建商中，上市櫃及 推案穩定之穩健建商，約占33.1%；一案建商及其他建商占 66.7%。
從房市景氣觀察，2000 年至 2019 年間，臺北市不動產市場多頭時間為 2006 年第1 季至 2014 年底，期間約為 9 年，不景氣及修正時間分別為 2000 年至 2005 年第4 季，及 2015 年至 2019 年第 1 季，期間約為 10 年。房市景氣時期，建商 及消費者信心較強，投資需求較多，因此大坪數豪宅及小坪數套房產品較受青睞、
通常以預售屋銷售，銷售率較高；反之，房市不景氣時期，投資需求較少，建商 通常規劃中坪數產品或小坪數產品以成屋銷售，吸引消費需求購屋客層，銷售率 較低。
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圖6-2 加權平均銷售率與主力坪數關係
圖6-3 加權平均銷售率與面積離散度關係
圖6-4 加權平均銷售率與議價率關係
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四、模型說明
本文資料分析包含描述性及類別資料分析，統計模型為次序 Logistic 迴歸
（ordered logistic regression）及分量迴歸（quantile regression）。其中，次序Logistic 迴歸以最大概似法（MLE）校估。本文在控制其他變數後，透過模型分析行銷策 略解釋變數對於銷售率的影響，藉以分析行銷策略成功失敗與否，並再以分量迴 歸將依變數連續變數依10%間距分為 0.9 間距，藉以評估各銷售率間距間（高銷 售率與低銷售率），行銷策略變數及控制變數與依變數之關係。
（一）次序Logistic 迴歸模型
在次序Logistic 迴歸模型中，依變項為順序變項（ordinal variable），將加權 平均銷售率分為3 類，編碼依序為「低銷售率」（1），「中銷售率」（2）及「高銷 售率」（3），以捕捉新推個案行銷策略與銷售率的關係。
次序變項假定用數值型特性（numerical values）代表某一特定屬性的次序，
但排序並不一定反應某一實質尺度的實際大小（actual magnitudes），因此類別變 項間的距離並不絕對相等，透過次序變項，可以知道不同類別間有相對的大小或 高低程度，而非估計不同類別的連續距離。
次序Logistic 模型公式如下：
y*＝βi＋εi ………....（6-5）
y*為潛在變數項（latent variable），不能被直接量測，範圍為-∞至∞，其連續 變數為τ1、τ2及τ3；而分別將y*分成 3 個可觀察的 y 值（低銷售率＝1、中銷售 率＝2、高銷售率＝3）比較 y 與 y*的結果關係如下：
y＝1 if τ0＝-∞≦ y*＜τ1 ………..……...（6-6）
y＝2 if τ1≦ y*＜τ2……….……..…...（6-7）
y＝3 if τ2≦ y*＜τ3＝∞………....（6-8）
整理以上公式，令F 為累積機率密度函數，而其觀察值機率 P（y＝j）如下：
整理以上公式，令F 為累積機率密度函數，而其觀察值機率 P（y＝j）如下：