数据案例分析服装行业

服装营销数据分析案例资料起源于网络1/40服装营销数据分析案例数据分析是一种发明性工作，没有完全统一分析模式，需要数据分析人员能结合公司营销数据特点及分析需要，灵活选择多种数据分析办法，在营销数据中挖掘数据规律，指导营销实践。在摸索服装公司营销数据分析办法时，案例研究作为一种个体研究办法，只是起到抛砖引玉作用。2/40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角度来理解市场营销中某些营销参数，如市场空间大小、消费品牌倾向、选购原因、促销原因、竞争情况、满意度评价等。在市场问卷调查中，由于问题设计一般是封闭式问题，因此市场调查问卷数据以分类数据为主。在进行数据分析时，理解多种营销参数消费者分布情况是进行数据分析主要办法，另外，为了深入研究多种营销参数之间关系，也会包括到有关分析。3/40一、市场调查目在本案例提供数据库中，其调查目标主要包括下列四个方面：1、理解服装市场空间大小，与之有关问题包括：服装消费金额、休闲服消费金额、购买次数、每次购买金额。2、理解消费者品牌倾向与之有关问题包括：上次购买品牌、最喜欢三个品牌、品牌满意度打分。3、理解消费者购买服装时选购原因。4、理解消费者购买习惯，与之有关问题包括：购买地点、持有来宾卡情况。为了配合数据分析工作，也包括某些个人资料，如性别、年纪、收入、教育水平等。根据以上调查目标，设计调查问卷如表10-1所示：4/40二、市场调查问卷分析数据库本案例数据库名称为mprobe.sav，数据库中给出了两年调查数据。调用Spss主菜单中Utilitiesfile子菜单中info功能，可生成变量清单表。变量编码如表10-2所示：5/40三、市场调查问卷分析基本思绪1、市场份额分析对该问题分析包括到问卷中第1、2、3、4四个问题，由于调查问卷给出数据是分组数据，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、用消费金额表达变量，这样才可使用分组汇总功能来计算不一样地域平均消费金额。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Spss语法（操作过程见前面有关章节，下列相同），如表10-3所示。生成分析成果包括两年分别汇总计算年均消费情况。根据这些数据可进行市场份额分析、市场份额地域对比、市场份额两年来变化对比。6/40另类计算：假如以新生成消费金额变量作为权重变量，对地域代码进行频数统计，也可得到以上成果，不妨试试，理解加权变量作用。7/402、品牌倾向分析对该问题分析包括到问卷中第6、7、10三个问题，这三个问题有两个是频数变量，有一种是综述变量，采取平行频数表格办法，描述第6、7两个问题频数分布，第10个问题采取综述计算。对于品牌满意度打分，还可使用下列两种比较简单分析办法：一是均值检查法。先计算6个品牌满意度平均分，然后以某一品牌得分作为对比检查值，判断各个品牌是否显著高于该品牌得分或低于该品牌得分。二是方差分析法。计算某一品牌评分在各个地域进行比较，看看是否存在显著差异，哪些地域偏高、哪些地域偏低。下面给出了该分析过程Spss语法，如表10-4所示。生成分析成果包括分年度、分地域频数表和分年度按地域综述表。对分析成果应从两个方面描述，一是当年调查成果，二是与上年数据对比。8/403、选购原因分析对该问题分析包括到问卷中第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Spss语法，如表10-5所示。生成分析成果包括分年度、分地域频数表。假如以该问题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，而事实上并没有这样多，假如用这三个变量计算出一种新变量并代表实际组合，并对该变量进行频数统计，发觉有20类消费者类型占了所有消费者80%，应当说这20类消费者是重点研究对象，20-80标准在这里充足体现。9/404、购买习惯分析对该问题分析包括到问卷中第5、9两个问题，这两个问题均为频数变量，但第9个问题为多项选择题。下面给出了该分析过程Spss语法，如表10-6所示。生成分析成果包括分年度、分地域频数表。10/405、样本特性数据对该问题分析包括到问卷中第11、12、13、14四个个人资料问题，这些问题对应变量均为频数变量，一方面可用来理解样本特性，与目标顾客特性进行比较，判断样本数据所代表消费者是否反应了目标市场消费群体。另一方面，它可作为分组变量，来考查不一样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异化策略。下面给出了样本特性分析Spss语法，如表10-6所示。生成分析成果包括分年度、分地域频数表。11/406、非参数检查分析非参数检查分析取决于分析者对分析问题取向。假如比较关注性别是否在某些主要调查问题上存在差异，可进行非参数检查分析办法。如想理解性别不一样在选购原因上是否存在差异？第一喜欢品牌上是否存在差异？下面给出了这两个问题分析Spss语法，如表10-8所示。生成非参数检查分析表。根据显著性水平来判断差异是否存在（显著水平不大于0.05才被以为是存在在差异），从本例子成果来看，性别不一样，第一喜欢品牌、第一选购原因总体上没有差异，但不一样地域体现不相同。12/40上面给出了6个方面分析思绪，每方面都有两年及不一样地域对比数据。在实际分析中，假如不需要分年度或分地域，上述分析成果就会简化，假如需要更多信息，还可根据分析目标，用原始数据中变量设计出某些新、中间分析变量（如上面提到选购原因组合）。在对数据成果进行解释时，一方面要能清楚地描述目前市场情况，指出目前市场某些特性，另一方面也要注意进行比较分析，包括时间上对比，分地域对比，以此取得更多有用信息，为背面调查结论或提议提供根据。13/40四、市场调查分析报告根据上面给出分析思绪，能够得到很多预期分析成果或调查成果，最后要以报告形式将这些成果反应出来。一份市场调查分析报告应包括下列三个部分：1、市场调查概况简要扼要地介绍市场调查目标，调查任务承当组织、调查组织工作（如调研程序、调查线路、工作量分派等）、调查人员组成及调查时间。14/402、调查结论和提议这是市场调查最主要成果，调查结论应能涵盖调查过程主要发觉，对于某些无意义调查成果无须考虑，调查提议则是根据调查中发觉问题或规律提出建设性意见。15/403、调查成果调查成果是按照调查问卷成果或调查目标，采取平铺直叙办法，将调查成果展现出来，也包括某些扩展分析：如有关分析等。16/40第二节销售数据综述分析对销售数据综述分析有两个基本目标，一是将销售现状用综述表形式体现出来，让经营者理解销售业绩或计划完成情况，同步通过历史对比、竞争对比、地域对比等比较分析办法，分析销售过程中优势和差距，方便采取管理措施。二是应用有关分析办法，研究目标市场中营销参数常模及其变化，从而为制定营销方案提供根据。17/40一、销售数据库构造建立全面、有效销售数据库是进行销售数据分析前提。服装公司销售数据库构造，应根据分析需要和公司经营实力来定。数据库越复杂，分析信息量越大，但原始数据搜集成本就越高，对数据维护与管理要求也越高。本案例分析提供数据库为detail.sav，数据库中变量构造如表10-9，共有14个变量，分别统计了每笔销售金额所对应销售日期、地域、店铺、品种特性、气候原因、店铺大小等销售特性参数，这些特性参数用来描述市场销售特性，在背面数据分析中将发挥主要作用。18/40二、销售汇总报表分析销售汇总报表是指公司管理层出于理解整体市场销售情况及计划完成情况，制定管理措施需要而编制销售汇总报表，按照时间长度分为年报、月报、日报，按照销售额汇总使用分类变量不一样，分为地域报表、店铺报表、产品报表、款式报表、颜色报表、尺码报表等。通过这些报表分析，有助于管理层理解销售计划完成情况及市场组成特性与变化，制定对应管理措施和营销措施。19/401、地域报表地域报表作用是及时理解不一样地域销售情况及销售计划执行或完成情况，方便制定对应促销措施或调整地域销售计划。地域报表也是公司划分解重点销售区或非重点销售，制定有区分销售战略主要根据。地域报表有下列三种形式：20/401）地域销售年报。主要是汇总各地域年度销售额，以此理解各地域年度销售计划完成情况，同步可从总量上进行地域销售对比，寻找各地域销售差距和销售潜力。21/402）地域销售月报。主要是汇总各地域每个月销售额，以此理解各地域每个月销售计划完成情况，同步可从总量上进行地域销售对比，寻找各地域销售差距和销售潜力。22/403）地域销售日报。主要是汇总各地域每日销售额，以此理解各地域每日销售情况，同步可从总量上进行地域销售对比，寻找各地域销售差距和销售潜力。23/40要利用原始销售数据库编制以上各类报表，需要指定下列几个参数：一是汇总变量：销售额或销售量。二是分类汇总采取分类标志：地辨别类标志。三是汇总时段：指定汇总年、月、日。在SPSS中，以上几个参数指定通过下列指令完成：首先用数据筛选功能，选出符合指定年、月、日销售数据，其次，应用数据综述统计功能，指定汇总变量和汇总地辨别类变量，选择输出汇总sum统计指标。下面给出了利用本案例数据库生成以上多种报表语法（详细操作见前面有关章节，下列相同），如表10-10，分析成果包括三张不一样步段分地域销售汇总报表。24/402、店铺报表店铺报表也可按照年、月、日不一样步段分别汇总，意在理解各个店铺在不一样步段销售情况，方便及时理解各店铺销售变动，对各个店铺销售业绩进行评价。要利用原始销售数据库编制店铺销售报表，同样需要指定下列几个参数：一是汇总变量：销售额或销售量。二是分类汇总采取分类标志：店铺分类标志。三是汇总时段：指定汇总年、月、日。显然店铺报表不一样步段汇总报表与地域报表生成办法完全相同，只是将汇总分组变量改为店铺变量即可（用编辑中替代功能可将上面语法变为生成店铺报表语法），该过程语汇不再列示。25/403、产品分类报表产品分类报表可按照年、月、日不一样步段分别汇总，意在理解各个产品在不一样步段销售情况，方便及时理解各产品销售变动，对各个产品市场销路变化进行评价，方便对不一样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，需要指定下列几个参数：一是汇总变量：销售额或销售量。二是分类汇总采取分类标志：产品编码标志。三是汇总时段：指定汇总年、月、日。显然产品分类不一样步段汇总报表与地域报表生成办法完全相同，只是将汇总分组变量改为产品编码变量即可。26/404、款式报表款式报表可按照年、月、日不一样步段分别汇总，意在理解各个款式在不一样步段销售情况，方便及时理解各款式销售变动，对各个款式市场销路变化进行评价，方便对不一样款式进行存货决策或促销决策。要利用原始销售数据库编制款式销售报表，需要指定下列几个参数：一是汇总变量：销售额或销售量。二是分类汇总采取分类标志：款式分类标志。三是汇总时段：指定汇总年、月、日。显然款式不一样步段汇总报表与地域报表生成办法完全相同，只是将汇总分组变量改为款式变量即可。27/405、颜色报表颜色报表可按照年、月、日不一样步段分别汇总，意在理解各个颜色在不一样步段销售情况，方便及时理解各颜色销售变动，对各个颜色市场销路变化进行评价，方便对不一样颜色进行存货决策或促销决策。要利用原始销售数据库编制颜色销售报表，需要指定下列几个参数：一是汇总变量：销售额或销售量。二是分类汇总采取分类标志：颜色分类标志。三是汇总时段：指定汇总年、月、日。显然颜色不一样步段汇总报表与地域报表生成办法完全相同，只是将汇总分组变量改为颜色变量即可。28/406、尺码报表尺码报表可按照年、月、日不一样步段分别汇总，意在理解各个尺码在不一样步段销售情况，方便及时理解各尺码销售变动，对各个尺码市场销路变化进行评价，方便对不一样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，需要指定下列几个参数：一是汇总变量：销售额或销售量。二是分类汇总采取分类标志：尺码分类标志。三是汇总时段：指定汇总年、月、日。显然尺码报表与地域报表生成办法完全相同，只是将汇总分组变量改为尺码变量即可。29/40三、市场差异性报表分析市场差异性报表是指公司管理层出于理解各个细分市场特性及其差异性，方便制定差异化营销方案需要而编制一定期期（一般用一年、一种季度或一种月）差异性分析报表。进行市场差异化分析首先必须选择合理市场细分标准及描述这些细分析市场特性参数，然后比较不一样子市场在这些特性参数方面差异，并给出对应营销提议。比较常用确实定市场细分参数包括地域、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，下面主要是针对不一样地域在款式、颜色、尺码方面差异、不一样颜色在尺码分布方面差异而编制市场差异性分析报表30/401、地域款式差异性分析对地域款式差异性分析可从下列两个方面进行：1）编制地域款式报表。一般按照年或月汇总，意在理解不一样地域在款式销售方面差异，为公司不一样地域款式差异性配货提供根据。要利用原始销售数据库编制地域款式差异性报表，需要指定下列几个参数：一是汇总变量：销售额或销售量。二是分类汇总采取分类标志：地辨别类标志与款式分类标志。三是汇总时段：指定汇总年或月。31/402）方差检查。其目标是比较地域原因、款式原因对销售额影响大小及互相之间交互影响是否存在，以此判断销售是否存在地域性分布及款式在不一样地域销售差异。32/40下面给出了利用本案例数据库进行地域款式差异性分析语法，如表10-11，分析成果为包括地域款式销售报表和单向方差检查表。从地域款式报表表中显示数据，能够分析同一地域不一样款式销售比重及同一品种在不一样地销售体现，从而理解不一样地域主打品种及各个品种主要销售地域，这些信息是公司制定差异营销主要根据。从单向方差检查表中能够理解到：地域原因主效应显著（sig<=.05）而款式主效应及交互效应均不显著（sig>0.05），表白该公司地域销售差异显著，而不一样地域款式销售没有太大差异。33/402、地域尺码差异性分析对地域尺码差异性分析可从下列两个方面进行：1）编制地域尺码报表。一般按照年或月汇总，意在理解不一样地域在尺码销售方面差异，为公司不一样地域尺码差异性配货提供根据。要利用原始销售数据库编制地域尺码差异性报表，需要指定下列几个参数：一是汇总变量：销售额或销售量。二是分类汇总采取分类标志：地辨别类标志与尺码分类标志。三是汇总时段：指定汇总年或月。34/402）方差检查。该分析过程与地域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，分析过程语法不再反复列表。35/403、地域颜色差异性分析对地域颜色差异性分析可从下列两个方面进行：1）编制地域颜色报表。一般按照年或月汇总，意在理解不一样地域在颜色销售方面差异，为公司不一样地域颜色差异性配货、服装设计选择颜色要素、提升存货效率及