服装营销数据分析案例40一品智库一品智库课件

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服装营销数据分析案例数据分析是一个创造性的工作，没有完全统一的分析模式，需要数据分析人员能结合企业营销数据的特点及分析需要，灵活选择各种数据分析方法，在营销数据中挖掘数据规律，指导营销实践。在探索服装企业营销数据分析的方法时，案例研究作为一种个体研究的方法，只是起到抛砖引玉的作用。第一节市场问卷调查数据分析案例市场问卷调查主要是从目标消费者的角度来了解市场营销中的一些营销参数，如市场空间的大小、消费品牌倾向、选购因素、促销因素、竞争情况、满意度评价等。在市场问卷调查中，由于问题的设计通常是封闭式问题，因此市场调查问卷的数据以分类数据为主。在进行数据分析时，了解各种营销参数的消费者分布情况是进行数据分析的主要方法，此外，为了进一步研究各种营销参数之间的关系，也会涉及到相关分析。二、市场调查问卷分析数据库本案例数据库的名称为mprobe.sav，数据库中给出了两年的调查数据。调用Spss主菜单中的Utilitiesfile子菜单中的info功能，可生成变量清单表。变量编码如表10-2所示：三、市场调查问卷分析的基本思路1、市场份额的分析对该问题的分析涉及到问卷中的第1、2、3、4四个问题，由于调查问卷给出的数据是分组数据，为了估计平均消费金额，需要使用数据重编码功能，将分组答案代码转化，生成新的、用消费金额表示的变量，这样才可使用分组汇总功能来计算不同地区的平均消费金额。在分组代码转化时，每组取中间值，两头取临界值。为了描述方便，下面给出了该分析过程的Spss语法（操作过程见前面有关章节，以下相同），如表10-3所示。生成的分析结果包括两年分别汇总计算的年均消费情况。根据这些数据可进行市场份额分析、市场份额的地区对比、市场份额的两年来的变化对比。另类计算：如果以新生成的消费金额变量作为权重变量，对地区代码进行频数统计，也可得到以上的结果，不妨试试，了解加权变量的作用。3、选购因素分析对该问题的分析涉及到问卷中的第8个问题，这个问题有三个频数变量。下面给出了该分析过程的Spss语法，如表10-5所示。生成的分析结果包括分年度、分地区频数表。如果以该问题的10个答案对消费者进行分类，但答案不排序，可形成C103=120类消费者，而实际上并没有这么多，如果用这三个变量计算出一个新的变量并代表实际组合，并对该变量进行频数统计，发现有20类消费者类型占了全部消费者的80%，应该说这20类消费者是重点的研究对象，20-80原则在这里充分体现。4、购买习惯分析对该问题的分析涉及到问卷中的第5、9两个问题，这两个问题均为频数变量，但第9个问题为多选题。下面给出了该分析过程的Spss语法，如表10-6所示。生成的分析结果包括分年度、分地区的频数表。5、样本特征数据对该问题的分析涉及到问卷中的第11、12、13、14四个个人资料问题，这些问题对应的变量均为频数变量，一方面可用来了解样本的特征，与目标顾客特征进行比较，判断样本数据所代表的消费者是否反映了目标市场的消费群体。另一方面，它可作为分组变量，来考察不同组在各个调查问题中是否存在差异，这种差异是否需要在营销中采取差别化的策略。下面给出了样本特征分析的Spss语法，如表10-6所示。生成的分析结果包括分年度、分地区的频数表。上面给出了6个方面的分析思路，每方面都有两年及不同地区的对比数据。在实际分析中，如果不需要分年度或分地区，上述分析结果就会简化，如果需要更多的信息，还可根据分析的目的，用原始数据中的变量设计出一些新的、中间分析变量（如上面提到的选购因素组合）。在对数据结果进行解释时，一方面要能清楚地描述目前市场的情况，指出现在市场的一些特征，另一方面也要注意进行比较分析，包括时间上的对比，分地区的对比，以此获得更多有用的信息，为后面的调查结论或建议提供依据。四、市场调查分析报告根据上面给出的分析思路，可以得到很多预期的分析结果或调查结果，最后要以报告的形式将这些结果反映出来。一份市场调查分析报告应包括以下三个部分：1、市场调查概况简明扼要地介绍市场调查的目的，调查任务的承担组织、调查的组织工作（如调研程序、调查线路、工作量分配等）、调查人员的构成及调查时间。2、调查结论和建议这是市场调查最重要的成果，调查结论应能涵盖调查过程重要的发现，对于一些无意义的调查结果不必考虑，调查建议则是根据调查中发现的问题或规律提出的建设性意见。第二节销售数据综述分析对销售数据的综述分析有两个基本的目的，一是将销售现状用综述表的形式表达出来，让经营者了解销售业绩或计划的完成情况，同时通过历史对比、竞争对比、地区对比等比较分析方法，分析销售过程中的优势和差距，以便采取管理措施。二是应用相关分析的方法，研究目标市场中营销参数的常模及其变化，从而为制定营销方案提供依据。一、销售数据库结构建立全面、有效的销售数据库是进行销售数据分析的前提。服装企业的销售数据库的结构，应根据分析的需要和企业的经营实力来定。数据库越复杂，分析的信息量越大，但原始数据的收集成本就越高，对数据维护与管理的要求也越高。本案例分析提供的数据库为detail.sav，数据库中的变量结构如表10-9，共有14个变量，分别记录了每笔销售金额所对应的销售日期、地区、店铺、品种特征、气候因素、店铺大小等销售特征参数，这些特征参数用来描述市场销售特征，在后面的数据分析中将发挥重要作用。二、销售汇总报表分析销售汇总报表是指企业管理层出于了解整体市场销售情况及计划完成情况，制定管理措施的需要而编制的销售汇总报表，按照时间的长度分为年报、月报、日报，按照销售额汇总使用的分类变量不同，分为地区报表、店铺报表、产品报表、款式报表、颜色报表、尺码报表等。通过这些报表的分析，有助于管理层了解销售计划完成情况及市场构成特征与变化，制定相应的管理措施和营销措施。1）地区销售年报。主要是汇总各地区年度销售额，以此了解各地区的年度销售计划完成情况，同时可从总量上进行地区销售对比，寻找各地区的销售差距和销售潜力。2）地区销售月报。主要是汇总各地区每月销售额，以此了解各地区的每月销售计划完成情况，同时可从总量上进行地区销售对比，寻找各地区的销售差距和销售潜力。3）地区销售日报。主要是汇总各地区每日销售额，以此了解各地区的每日销售情况，同时可从总量上进行地区销售对比，寻找各地区的销售差距和销售潜力。2、店铺报表店铺的报表也可按照年、月、日不同时段分别汇总，旨在了解各个店铺在不同时段的销售情况，以便及时了解各店铺销售变动，对各个店铺的销售业绩进行评价。要利用原始销售数据库编制店铺销售报表，同样需要指定以下几个参数：一是汇总变量：销售额或销售量。二是分类汇总采用的分类标志：店铺分类标志。三是汇总时段：指定汇总的年、月、日。显然店铺报表不同时段的汇总报表与地区报表的生成方法完全相同，只是将汇总分组变量改为店铺变量即可（用编辑中的替换功能可将上面的语法变为生成店铺报表的语法），该过程的语汇不再列示。3、产品分类报表产品分类报表可按照年、月、日不同时段分别汇总，旨在了解各个产品在不同时段的销售情况，以便及时了解各产品销售变动，对各个产品的市场销路变化进行评价，以便对不同的产品进行存货决策或促销决策。要利用原始销售数据库编制产品分类销售报表，需要指定以下几个参数：一是汇总变量：销售额或销售量。二是分类汇总采用的分类标志：产品编码标志。三是汇总时段：指定汇总的年、月、日。显然产品分类不同时段的汇总报表与地区报表的生成方法完全相同，只是将汇总分组变量改为产品编码变量即可。6、尺码报表尺码报表可按照年、月、日不同时段分别汇总，旨在了解各个尺码在不同时段的销售情况，以便及时了解各尺码销售变动，对各个尺码的市场销路变化进行评价，以便对不同的尺码进行存货决策或促销决策。要利用原始销售数据库编制尺码销售报表，需要指定以下几个参数：一是汇总变量：销售额或销售量。二是分类汇总采用的分类标志：尺码分类标志。三是汇总时段：指定汇总的年、月、日。显然尺码报表与地区报表的生成方法完全相同，只是将汇总分组变量改为尺码变量即可。三、市场差异性报表分析市场差异性报表是指企业管理层出于了解各个细分市场特征及其差异性，以便制定差异化营销方案的需要而编制的一定时期的（通常用一年、一个季度或一个月）差异性分析报表。进行市场差异化分析首先必须选择合理的市场细分标准及描述这些细分析市场的特征参数，然后比较不同子市场在这些特征参数方面的差异，并给出相应的营销建议。比较常用的确定市场细分参数包括地区、性别、款式、颜色、尺码、销售时段（如季、月、星期等）、气候、店铺面积、开店时间等，下面主要是针对不同地区在款式、颜色、尺码方面的差异、不同颜色在尺码分布方面的差异而编制的市场差异性分析报表1、地区款式差异性分析对地区款式差异性分析可从以下两个方面进行：1）编制地区款式报表。一般按照年或月汇总，旨在了解不同地区在款式销售方面的差异，为企业不同地区的款式差异性配货提供依据。要利用原始销售数据库编制地区款式差异性报表，需要指定以下几个参数：一是汇总变量：销售额或销售量。二是分类汇总采用的分类标志：地区分类标志与款式分类标志。三是汇总时段：指定汇总的年或月。2）方差检验。其目的是比较地区因素、款式因素对销售额影响的大小及相互之间的交互影响是否存在，以此判断销售是否存在地区性分布及款式在不同地区的销售差异。下面给出了利用本案例数据库进行地区款式差异性分析的语法，如表10-11，分析结果为包括地区款式销售报表和单向方差检验表。从地区款式报表表中显示的数据，可以分析同一地区不同款式的销售比重及同一品种在不同地的销售表现，从而了解不同地区的主打品种及各个品种的主要销售地区，这些信息是企业制定差异营销的重要依据。从单向方差检验表中可以了解到：地区因素的主效应明显（sig<=.05）而款式的主效应及交互效应均不明显（sig>0.05），表明该企业地区销售差异明显，而不同地区的款式销售没有太大的差别。2、地区尺码差异性分析对地区尺码差异性分析可从以下两个方面进行：1）编制地区尺码报表。一般按照年或月汇总，旨在了解不同地区在尺码销售方面的差异，为企业不同地区的尺码差异性配货提供依据。要利用原始销售数据库编制地区尺码差异性报表，需要指定以下几个参数：一是汇总变量：销售额或销售量。二是分类汇总采用的分类标志：地区分类标志与尺码分类标志。三是汇总时段：指定汇总的年或月。2）方差检验。该分析过程与地区款式差异分析过程完全相同，只要将款式变量改为尺码变量即可，分析过程的语法不再重复列表。3、地区颜色差异性分析对地区颜色差异性分析可从以下两个方面进行：1）编制地区颜色报表。一般按照年或月汇总，旨在了解不同地区在颜色销售方面的差异，为企业不同地区的颜色差异性配货、服装设计选择颜色要素、提高存货效率及配货效率等方面提供依据。要利用原始销售数据库编制地区尺码差异性报表，需要指定以下几个参数：一是汇总变量：销售额或销售量。二是分类汇总采用的分类标志：地区分类标志与尺码分类标志。三是汇总时段：指定汇总的年或月。2）方差检验。该分析过程与地区款式差异分析过程完全相同，只需将款式变量改为颜色变量即可，分析过程的语法不再重复列表。4、款式、颜色、尺码差异性分析该分析内容与前面相似，也可从以下两个方面进行：1）款式、颜色、尺码报表。一般按照年或月汇总，旨在了解不同款式、尺码、颜色交叉分组后，各组在销售方面的差异，为企业制定款式、尺码、颜色的产品组合提供依据。在编制该报表时，分组变量有三个，可指定一个行显示变量Down、一个列显示变量Across，再一个变量指定为分层显示变量Seperatetables（每次只显示其中一层，通过报表的选择钮，可选择需要层）。从输出的报表中可了解同一尺码不同颜色的销售比重及同一颜色不同尺