非常重要SPSS语法服装营销数据的报表分析DOC 18页.docx
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服装营销数据的报表分析
第一节服装市场调查数据报表分析
一、服装市场调查目的
二、服装市场调查问卷
三、服装市场调查问卷分析数据库
四、服装市场调查问卷分析的基本思路
五、服装市场调查分析报告
第二节服装销售数据综述分析
一、服装销售数据库结构
二、服装销售汇总报表分析
三、服装销售分类报表差异分析
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第第七七章章服装营销数据的报表分析
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。
报表分析是利用SPSS中的图表统计工具进行的服装营销数据初步分析,主要是利用SPSS的图表功能,对服装营销中的原始数据进行频数分析、综述分析、交叉分析,并用图表将分析结果表达出来,供分析者使用。
第第一一节节服装市场调查数据报表分析
服装市场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。
下面将以一个服装市场调查案例,对调查数据进行报表分析。
一、服装市场调查目的
本案例的调查目的主要包括以下四个方面:
1)了解服装市场的空间大小,与之相关的问题包括:
休闲服消费金额及购买次数,其他服装消费金额及购买次数。
2)了解消费者的服装消费的品牌倾向,与之相关的问题包括:
最喜欢的三个休闲服品牌、6个休闲服品牌满意度打分。
3)了解消费者购买服装时的选购因素,与之相关的问题是消费者购买休闲服时最重视的三个选购因素。
4)了解消费者的购买习惯,与之相关的问题包括:
购买地点、持有贵宾卡的情况。
5)个人资料包括:
年龄、性别、收入,用于部分调查问题的相关分析。
6)问卷标识包括:
年份、地区、问卷编号,用于年度、地区对比分析。
二、服装市场调查问卷
根据以上调查目的,设计的调查问卷见第一章表1-2所示。
三、服装市场调查问卷分析数据库
本案例提供的分析数据库的名称为“服装市场调查数据库sav”,数据库中给出了两年的调查数据样本。
调查问卷的变量编码见第一章表1-3所示。
四、服装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4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7-1(a)所示。
生成的分析结果包括分年度、分地区的年均消费情况,如表7-1(b)所示。
从该表可以得到休闲服、其他服装近两年来不同地区的平均消费额、消费次数,根据这些数据可进行市场份额分析、市场份额的地区对比分析、市场份额的两年来的变化对比分析。
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表7-1(a)市场份额分析语法
2、品牌倾向分析
对该问题的分析涉及到问卷中的第1、6二个问题,这第1题是一个排序题,使用频数分析,第6题是一个复合题,采用综述计算。
分析思路如下:
第1题:
采用平行变量频数表的方法,统计第一喜欢品牌、第二喜欢品牌、第三喜欢品牌的分年度分地区的心理份额即频率,然后将这些数据复制到Excel中,按0.5、0.3、0.2的权重,计算各个品牌分年度、分地区的品牌综合心理份额(Excel计算过程在此不述)。
该分析过程的Spss语法如表7-2(a)所示,执行结果包括各品牌分年度分地区的心理份额,如表7-2(b)所示。
从该表可以得到各个品牌近两年来不同地区的心理份额,根据这些数据可进行品牌心理份额的地区对比分析、年度变化对比分析及竞争对比分析。
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表7-2(a)品牌倾向分析
第6题:
采用多变量交叉分组报表的方法,统计各个品牌分年度、分地区的满意度评分的平均值。
该分析过程的Spss语法如表7-2(c)所示,执行结果包括各品牌分年度分地区的品牌满意度,如表7-2(d)所示。
从该表可以得到各个品牌近两年来不同地区的品牌满意度,根据这些数据可进行品牌满意度的地区对比分析、年度变化对比分析及竞争对比分析。
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3、选购因素分析
对该问题的分析涉及到问卷中的第2个问题,这个问题有三个频数变量。
其分析思路与品牌心理份额的统计分析相似,可计算选购因素综合份额进行分析。
下面给出了该分析过程的Spss语法,如表7-3(a)所示。
生成的分析结果包括分年度、分地区频数表,如表7-3(b)所示。
从该表可以得到消费者近两年来不同地区的选购因素份额,根据这些数据可进行选购因素心理份额的地区对比分析、年度变化对比分析。
10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,发现有大约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。
该分析过程的语法如表7-3(c)所示,由于分析结果较长,在此不在列出。
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4、购买习惯分析
对该问题的分析涉及到问卷中的第3、5两个问题,这两个问题均为频数变量,但第5个问题为多选题。
下面给出了该分析过程的Spss语法,如表7-4(a)所示。
生成的分析结果包括分年度、分地区的贵宾卡持有率,如表7-4(b)所示,分年度、分地区的消费者选购地点的频数表,如表7-4(c)所示。
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表7-4(c)
购买地点统计分析结果
5、样本特征数据
对该问题的分析涉及到问卷中的第7、8、9三个个人资料问题,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7-5(a)所示。
生成的分析结果包括分年度、分地区的频数表,如表7-5(b)所示。
表7-5(a)样本特征数据分析
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表7-5(b)样本特征数据分析结果
上面给出了5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。
五、服装市场调查分析报告
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。
3、调查结果
调查结果是按照调查问卷的结果或调查目的,采用平铺直叙的方法,将调查的结果展现出来,也包括一些扩展的分析:
如相关分析等。
第第二二节节服装销售数据综述分析
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,
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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、服装销售数据库结构
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名称为“明细销售数据库.sav”,数据库中的变量结构如表7-6,共有9个变量,分别记录了每笔销售金额所对应的销售地区、店铺、日期、品种特征、销售额、颜色、尺码、性别等销售特征参数,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。
表7-6销售数据库变量清单
二、服装销售汇总报表分析
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、地区报表
地区报表的作用是及时了解不同地区的销售情况及销售计划的执行或完成情况,以便制定相应的促销措施或调整地区销售计划。
地区报表也是企业划分重点销售区或非重点销售,制定有区别的销售战略的主要依据。
地区报表有以下三种形式:
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。
要利用原始销售数据库编制以上各类报表,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。
三是汇总时段:
指定汇总的年、月、日。
在SPSS中,以上几个参数的指定通过以下指令完成:
首先用数据筛选功能,选出符合指定年、月、日的销售数据;
其次,应用数据综述统计功能,指定汇总变量和汇总地区分类变量,选择输出汇总统计指标。
下面给出了利用本案例数据库生成以上各种报表的语法(具体操作见前面有关章节,以下相同),如表7-7(a),执行这些语法,生成三张不同时段的分地区的销售汇总报表,如表7-7(b)、7-7(c)、7-7(d)。
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表7-7(a)地区销售报表分析
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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“dqbh”改为店铺变量“nstore”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。
执行这些语法,生成三张不同时段的分店铺的销售汇总报表,如表7-8(a)、7-8(b)、7-8(c)。
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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。
执行这些语法,生成三张不同时段的分产品类别的销售汇总报表,如表7-9(a)、7-9(b)、7-9(c)。
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%11.3%6.4%1580475256.4%100.0%56.4%
华中
248521439.9%22.1%8.9%125892640.8%11.2%4.5%597405540.6%53.1%21.3%31529335.5%2.8%1.1%121781039.2%10.8%4.3%1125129840.1%100.0%40.1%
西西
销销销
长长
销销销
牛牛
销销销
外套
销销销
GroupTotal
SumRowSum%ColSum%TableSum%
2、按地区款款款类的销销款表及款款性款款该类款表一般按照年或月汇总对销销销按地区、款款两个款类指标交叉款类汇总,旨在了解不同地区在款款销销方面的款款,为企业不同地区的款款款款性配货提供依据。
要利用原始销销数据库编制地区款款款款性款表,需要指定以下几个参数:
一是汇总变量:
销销销或销销量。
二是款类汇总采用的款类标志:
地区款类标志与款款款类标志。
三是汇总时段:
指定汇总的年或月。
显然按地区款款款类的销销款表及款款性款款与按地区款款款类的销销款表及款款性款款的生成方法完全相同,只是将汇总款组变量“sty”改为款款“size”即可(用编辑中的替换功能可将上面的语法变为生成店铺款表的语法),该过程的语汇不再列示。
执行这些语法生成一张地区款款销销款款款表,如表7-14所示。
该款表给出了不同款款、不同地区横向与纵向对比数据。
根据这些数据,可以款款同一地区不同款款的销销比重及同一款款在不同地区的销销表现,从而了解不同地区的款款款配情况,这些信息是企业制定地区配货方案的重要依据。
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表7-14地区款款款款款款款表城市华华
38311.7%.4%.0%1816473.3%18.6%.6%474373.7%4.9%.2%1158034.0%11.9%.4%GroupTotal220351100.0%.8%.8%5545989100.0%19.8%19.8%1299390100.0%4.6%4.6%2929435100.0%10.5%10.5%
华华款款
27
华中
9322142.3%.8%.3%215752638.9%19.2%7.7%53043340.8%4.7%1.9%115569939.5%10.3%4.1%
销销销
28
销销销
29
销销销
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销销销
SumRowSum%ColSum%TableSum%SumRowSum%ColSum%TableSum%SumRowSum%ColSum%TableSum%SumRowSum%ColSum%TableSum%
12330056.0%.8%.4%320681557.8%20.3%11.4%72152055.5%4.6%2.6%165793356.6%10.5%5.9%
3、按地区款款款类的销销款表及款款性款款该类款表一般按照年或月汇总对销销销按地区、款款两个款类指标交叉款类汇总,旨在了解不同地区在款款销销方面的款款,为企业不同地区的款款款款性配货、服西设计选择款款要素、提高存货效率及配货效率等方面提供依据。
要利用原始销销数据库编制地区款款款款性款表,需要指定以下几个参数:
一是汇总变量:
销销销或销销量。
二是款类汇总采用的款类标志:
地区款类标志与款款款类标志。
三是汇总时段:
指定
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三、服装销售分类报表差异分析
服装销售分类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)差异性分析分类报表。
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、按地区款式分类的销售报表及差异性分析
该类销售报表是按照年或月汇总对销售额按地区、款式两个分类指标交叉分类汇总,旨在了解不同地区在款式销售方面的差异,为企业对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。
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7-13(a)。
执行这些语法生成一张地区款式销售差异报表,如表7-13(b)所示。
该报表给出了不同款式、不同地区横向与纵向对比数据。
根据这些数据,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区的销售表现,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。
表7-13(a)按地区款式分的销售报表及差异分析14
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2、按地区尺码分类的销售报表及差异性分析该类报表一般按照年或月汇总对销售额按地区、尺码两个分类指标交叉分类汇总,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。
显然按地区尺码分类的销售报表及差异性分析与按地区款式分类的销售报表及差异性分析的生成方法完全相同,只是将汇总分组变量“sty”改为尺码“size”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。
执行这些语法生成一张地区尺码销售差异报表,如表7-14所示。
该报表给出了不同尺码、不同地区横向与纵向对比数据。
根据这些数据,可以分析同一地区不同尺码的销售比重及同一尺码在不同地区的销售表现,从而了解不同地区的尺码分配情况,这些信息是企业制定地区配货方案的重要依据。
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4、按款式、颜色、尺码分类的销售报表及差异性分析
该类报表一般按照年或月汇总对销售额按款式、颜色、尺码三个分类指标交叉分类汇总,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,可采用混合报表的方法对数据进行分析。
从输出的报表中可了解款式、颜色、尺码方面的销售表现差异,从而了解款式、尺码、颜色销售比重,为企业制定款式、尺码、颜色产品组合提供依据。
下面给出了利用本案例数据库进行款式、颜色、尺码差异性分析的语法,如表6-20。
执行这些语法生成一张款式颜色尺码销售差异报表,如表7-16所示。
该报表给出了不同颜色、不同款式、不同尺码横向与纵向对比数据。
根据这些数据,可以分析颜色、款式、尺码之间的关系,为设计或产品规格组合提供重要依据。
表20按款式、颜色、尺码分类的销售报表及差异性分析
以上各个方面的分析,对于一个企业来讲是很重要的,如果一个企业在一个目标市场经营了很长时间,其目标顾客群体的消费特征往往通过以上各种分析报表反映出来,而且保持相对稳定,这样就形成了企业目标市场中相关营销参数特征的常模,为企业制定精确的产品组合提供依据。
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