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服装营销数据的来源
第一章服装营销数据的来源
在服装企业经营过程中，会产生大量的与服装营销有关的信息，这些信息是服装企业研究服装市场营销规律，制定营销策略和经营计划，调整经营措施的基本依据。
随着资讯科技的发展，服装企业对营销数据的归集、整理、分析能力将不断增强。
加强营销数据源的组织与管理，形成有效的、完整的营销数据分析库，有助于服装企业逐渐克服经验营销导致的局限性或对经验营销者的过度依赖性，形成科学营销的新理念，提升企业的市场认识能力、市场管理能力和市场适应能力。
第一节服装营销数据的涵义与分类
一、服装营销数据的涵义及特点
1、服装营销数据的涵义
服装营销数据是指服装企业在生产经营过程中产生的，与服装营销有关的，以规范的或标准的格式记录的，用电子文档或纸介质保存的文字、数字、图表等资料的总称。
服装企业营销数据的内容、结构、表达形式往往会因企业的经营规模、企业管理的需要不同而有所差异。
通常情况下，服装企业会根据市场研究或分析的需要，结合企业的实际情况，有组织、有计划地收集整理企业经营过程中形成的各种营销数据。
原始的服装营销数据经过加工处理，赋予一定的意义之后，就成为可用于管理控制或经营决策的数据信息。
因此数据信息是原始数据更高级的表现形式，它是根据经营管理者的需要对原始数据浓缩整理之后形成的，是对原始数据的价值挖掘和发现，是创造性数据分析活动的成果。
2、服装营销数据的特点
服装营销数据反映了服装市场的最新变化及特征，也反映了服装企业经营过程中的各种情报、指令和营销方案及其执行结果，因此服装营销数据是一个动态的数据集合，具有以下几个方面的特点：
1）可扩充性。
服装营销数据会随着企业持续经营而不断增加，因此服装营销数据具有时间上的可扩充性。
同时服装企业规模的扩大与管理水平的提高，对服装营销数据的需求也增加，服装营销数据所描述的对象也会相应增加，从而使服装营销数据的内容不断扩充。
2）可压缩性。
服装企业对营销数据的组织包括两个层面：
一是原始数据的记录，二是原始数据的分析与利用。
对原始数据分析与利用过程实际上就是数据的压缩过程，这一过程需要专门的数据分析人员，应用特定的数据库管理功能来实现。
3）可传递性。
尽管服装营销数据的形成可能需要很大的投入，但复制只需要低廉的载体成本，而且可以大量地复制，广泛地传播。
4）时效性。
一般来讲，用于管理控制和营销决策的服装营销数据具有较强的时效性，在需要知道的时候，会非常有价值，但过了这一时刻，这一数据的价值就会大大降低。
5）可分享性。
服装营销数据来源于企业内部的各个职能部门，但这些数据纳入到数据管理系统之后，能被各个部门分享，提高数据利用率，减少数据处理过程中的重复工作。
二、服装营销数据源
1、企业内部的营销数据
服装企业营销数据通常是在企业运用人、资金、物资、设备、技术等资源要素进行生产、经营、管理的过程中产生的，这些数据统称为企业内部的营销数据。
企业内部的营销数据描述的对象通常包括以下三个方面：
1）企业的生产资源，如人员、设备、存货、材料。
2）生产过程，如生产流程、生产计划、作业规范。
3）生产经营成果，如各种销售报表、成本报表、财务报表等。
产生内部营销数据的职能部门一般包括：
董事会、营销、计划、生产、技术、财务、资料、仓库、品管、行政、后勤等部门。
2、企业外部的营销数据
服装企业仅组织、管理和利用企业内部经营数据是不够的，通常需要从外部获取一些有价值的经营信息，这些信息统称为企业外部的营销数据。
如国家的宏观经济运行数据、行业发展数据、竞争对手的经营数据、市场中顾客数据等。
企业外部的营销数据描述的对象通常包括以下三个方面：
1）企业的竞争对手信息，如竞争对手的产品组合、市场策略、竞争实力等。
2）宏观的经营环境信息，如服装行业发展信息、国家产业政策调整等。
3）顾客消费信息，如消费者的消费意向、消费习惯、对企业的评价等。
企业的外部数据可以委托专业市场咨询公司来收集，也可成立专门的市场研究部门，对这些外部的环境信息进行跟踪或监测，为企业经营决策提供服务。
三、服装营销数据的构成要素
服装营销数据是以数据集合的形式表达出来的，研究或分析的目的不同，数据集合所反映的内容就不相同，但数据的组织形式或数据的结构是相同的。
每一类营销数据集合都由以下四个方面构成：
1、数据对象
数据对象是指数据反映或描述的客观事物，数据对象实际上构成了数据研究分析的总体（CollectivityorPopulation），一个营销数据的集合通常以数据对象命名，如描述产品销售的数据，通常命名为产品销售数据库。
2、数据属性或变量（Characteristics&Variable）
数据属性是指描述或界定数据对象的若干特征的集合，在数据库中表现为反映数据对象的特征指标或变量。
如描述产品销售的数据中，包括销售流水号、款式、销售金额等反映产品销售的特征值，在所有的这些属性中，销售金额是最基本的属性，其他属性都为分析服务的。
当然在确定数据对象的特征时，可以很详细，也可选择最重要的几种属性，根据企业需要和数据收集成本而定。
3、数据元素（Elements）
数据元素是指数据集合中的最小数据单元，又称为变量值（Value）或数据（Data），在数据库中表现为一个单元格的数据，全部的数据元素构成一个完整的数据集合。
每一个数据元素都表达数据对象特定的含义，如反映企业资源存量的数据、增减变动数据、经营计划、经营计划的执行结果、企业组织或职能部门的运作情况、企业经营成果等。
4、个案或观测（IndividualOrCase）
数据的收集过程实际上是对数据对象及其各种属性进行的不间断的观测记录。
每一次观测所记录的数据对象的全部属性，构成一个数据元素集合，称为一次观测、一个个案或一条记录，全部的个案构成数据对象的总体。
此外，在进行数据分析时，通常会将数据对象的几个属性而不是全部属性作为分析对象，这些变量称为全部分析变量的一个子集（Variablesets）。
四、服装营销数据的作用
1、有助于服装企业正确快速做出市场决策
服装市场变化快，销售时段相对较短。
在服装营销的过程中，只有及时掌握了服装销售及市场顾客需求情况及其变化规律，才能根据消费者对营销方案的反应，迅速调整产品组合及存货水平，调整产品价格水平、改变促销策略，抓住商机，提高商品周转速度，减少产品积压。
2、有助于企业制定正确的采购计划
在服装企业营销过程中，采购是成功经营的重要环节，服装销售商在选择采购产品组合时，往往会遇到许多不确定性的问题。
通过对服装销售数据的分析，有助于采购人员确定采购规模、品种数量、款式、尺码、颜色组合等，减少盲目性。
3、有助于企业及时了解营销计划的执行结果
详细全面的销售计划是服装企业经营成功的保证，而对销售计划执行结果的分析是调整销售计划，确保销售计划顺利实现的重要措施。
通过对服装销售数据的分析，可及时反映销售计划完成的情况，有助于营业人员分析销售过程中存在的问题，为提高销售业绩及服务水平提供依据。
4、有助于提高服装企业营销组织运行的效率
数据的产生与交换是组织正常运作的标志，服装营销经营过程中的每一个环节都是通过数据的交换而融为一体的，缺少数据交流，往往会出现经营失控，如货品丢失、服务水平下降、士气低落等。
五、服装营销数据的类型
为了全面了解不同类型数据的特点及要求，提高数据的识别能力、应用能力，在进行数据的组织、管理和利用时，应能对服装营销数据进行正确的分类，在此基础上对数据进行科学的分类管理。
服装营销数据按不同的划分标准有不同的分类，以下是几种基本的分类方法：
1、按数据的来源可分为内部数据、外部数据。
内部数据是指企业在经营过程中，内部各个环节或职能部门产生的数据，外部数据是指非企业内部的经营环节或职能部门产生的数据。
从企业管理者利用信息的角度来看，通常内部数据较外部数据更真实可靠，而从企业外部利益集团的角度来看，外部数据更真实可靠。
如果内部数据和外部数据可以相互佐证，其分析结果的可靠程度将大大提高。
2、按数据是否导致相应的管理或控制行为分为状态数据、行动数据。
状态数据是指记录营销过程的，并作为档案保存以备查的数据，行动数据是指经营过程中可产生预警的数据，这些数据通常会指引管理当局采取应变控制措施。
在营销过程中，由于行动数据会直接影响经营过程，因此要求行动数据具有较强的针对性、可操作性及可靠性。
对状态数据，主要强调数据的完整性、可检索性及保存的安全性。
3、按数据是否不断更新分为重复数据、更新数据。
重复数据通常是不变的数据，是状态数据，它可以提高数据的组织与管理效率，更新数据则是随着经营过程的延续而需要不断更新的数据，是动态数据，包括增加个案和增减变量。
更新数据是了解服装营销最新变化情况及其规律的基础性数据。
在进行服装营销数据的组织、管理与利用的过程中，要善于区分数据库中各种数据属性是否为重复数据或更新数据，寻找数据管理的规律，提高重复数据的利用效率，从而提高数据组织、管理与利用的效率。
4、按数据反映的时间分为历史数据、预测数据。
历史数据是事后数据，是在营销过程中已经发生的数据，是数据分析的基础。
预测数据是在历史数据基础上对未来预测而形成的数据。
预测数据是制定营销方案的基础，也是对历史数据分析的成果。
一般来讲，历史数据要求客观、精确，而预测数据的精确度要求相对较低，但需要根据市场情况而不断更新调整，以减少预测数据与市场实际情况的偏差。
5、按数据是否规范或组织统一的要求划分为正式数据、非正式数据。
正式数据是为了组织沟通需要而建立的规范格式的数据，因此又称组织数据。
非正式数据通常是为了满足个人分析需要而自己建立的数据，有助于提高个人分析数据的效率或能力，因此又称个人数据。
6、按数据获得途径划分为企业经营数据、市场调查数据
企业经营数据是企业在生产经营过程中收集的、与企业生产经营有关的数据，市场调查数据包括市场观察数据、市场访问数据、市场问卷调查数据等。
数据获得途径不同，数据组织、管理、取得成本等也不相同。
7、按数据产生过程中是否受到控制分为观察数据和实验数据。
观察数据是在自发状态下产生的数据，实验数据是在一定的实验条件下（又称控制条件）下产生的数据。
如促销前后的销售数据对比就是一组观察数据和实验数据的对比。
第二节服装市场问卷调查数据
服装市场问卷调查是服装企业从外部获取数据的基本方法，问卷调查通常包括问卷设计、问卷派发、问卷回收、数据编辑与整理、编写问卷调查报告五个环节。
一、问卷市场调查的含义
问卷调查是指企业按照预定的目标，通过一定的组织程序，采用科学的方法设计问卷，对目标市场的供求情况进行全面或局部的了解，搜集市场信息，掌握市场动态，揭示市场变化规律，为企业调整或制定营销组合方案提供依据的过程。
根据企业需要，问卷调查可选择定期问卷调查或临时问卷调查。
1、问卷调查的内容
1）公共关系：
包括企业形象、人员培训、宣传咨询、售后服务、竞争对手等方面。
2）广告推广：
包括广告效果、广告管理、推广方式、时间、效果等方面。
3）消费行为：
包括购买力、购买者、购买习惯等方面。
4）销售渠道：
包括中间商、市场容量、配售路线、经营指导、销售支援、市场开发等方面。
5）产品分析：
包括品牌、质量、效用、寿命、款式、用料、加工方式等方面。
6）价格分析：
包括价格水平、价格组合、价格调整空间、价格合理性、利润等方面。
7）实体分销：
包括仓库管理、包装、运输等方面
8）营销环境：
包括宏观环境与微观环境等方面。
2、问卷调查的类型
根据问卷调查的目的不同，问卷调查可分为以下四个类型：
1）探索性调查：
回答“可以做什么”的问题，属于市场机会调查，主要任务是发现市场机会。
2）描述性调查：
回答“是什么”的问题，主要任务是对机会或市场位置进行全面描述，确定是否进入市场。
3）因果性调查：
回答“为什么”的问题，主要任务是发现营销过程中存在的问题及其形成的根源以确定对策，通常采用有求同法、求异法、因素分析法等分析方法。
4）预测性调查：
回答“将来怎样”的问题，主要任务是对市场趋势的进行估算与预测。
在问卷调查实践中，一份问卷调查通常包含多个目标，有些问题的调查可能是探索性的，有些问题的调查可能是描述性的，有些问题的调查可能是因果性的，有些问题的调查可能是预测性，在进行数据分析时，需要根据问题调查的目的确定分析思路与分析方法。
二、问卷调查程序
1、准备阶段
准备阶段的工作主要包括以下几个方面：
1）确定调查的主题与目的。
2）设计所需的资料及指标体系。
3）设计调查问卷。
4）选择调查方法及调查方案。
5）预算开支。
6）准备调查所需材料物资。
7）确定调查工作的起始时间、地点、线路，知会有关部门协作。
8）挑选与培训调查研究人员。
2、调查阶段
调查阶段的工作主要包括以下几个方面：
1）成立调查小组，分析调查工作的环境、条件、难度、可能的问题及应变措施。
2）选定具体的调查范围、地点、对象。
3）展开调查，注意抽样、重点、典型调查的代表性。
4）对调查过程的监督管理。
需要强调的是在选择调查对象时，一定要根据目标市场顾客的特点，按照样本设计要求选择被试，否则获得的调查数据不能反映目标市场的特点，也就达不到调查设计的目标。
3、总结阶段
总结阶段的工作主要包括以下几个方面：
1）整理资料，包括调查数据的审核、分类、分析、评价、统计、制表。
2）编写报告，包括对调查情况的概述、调查结论、调查建议。
3）总结调查过程中存在的问题及改进意见。
4、跟踪调查
核实调查数据的真实性、准确性、建议的有效性，根据市场变化对原有的调查报告进行修改或补充。
三、问卷的构成及要求
1、问卷的构成
1）问卷的基本结构：
问卷通常包括标题、开头语、主体三个部分。
2）问卷总体设计（框架）：
通常市场调查问卷包括个人资料、消费经历、购买行为、营销环境等几个大的方面，根据研究分析的需要，确定每一方面的具体内容。
2、问卷的基本要求：
1）概念要具体、易理解，避免诱导性问题、易引起歧议的问题、模糊不可比的问题。
2）开放式的问题不能太多，并放在问卷的后面。
3）封闭式的问题，答案设计要合理，全面，相互排斥。
4）问题及答案的编号要合理，方便数据的统计与分析。
5）问卷回收之后应排除无效问卷。
四、问题类别
1、开放式问题和封闭式问题
1）开放式问题。
只设计问题而不设计答案，这类问题的优点是能让被试充分发挥，但开放式问题容易引起被试的敏感反应，而且对被试素质要求较高，也会占用被试较多时间，对于一些定性的问题，答案的控制及统计分析难度较大。
因此在进行问卷设计时不能有太多的开放式问题。
2）封闭式问题。
在设计问题的同时也设计了答案。
这类问题的优点是能让被试在有限的答案中选择，快速作答，答案的控制及统计分析容易，但不利于被试充分发挥，因此在进行问卷设计时通常以封闭式问题为主。
表1-1（a）给出了以上二种问题的设计例子：
需要指出的是，如果选择答案比较多时，或者多道问题的答案重复时，为了减少问卷长度，可设计答案卡片，由调查员向被试出示答案卡，注意答案编码统一使用数字编号，不要使用字母编号，否则在数据录入时，需要数据转换，导致录入速度下降或增加出错率。
表1-1（a）开放式问题与封闭式问题
问题
类型
请问您最近半年购买服装的金额是多少？
开放式问题
请问您最近半年购买服装的金额是多少？
（1）300元以下
（2）301-500元（3）501-700元（4）700元以上
封闭式问题
2、单选题、多选题、排序题、跳转问题
1）单选题。
在设计问题答案时，要求被试只能选择一个答案，具有强制性，对这类问题的设计通常需要严密。
2）多选题。
在设计问题答案时，被试可选择几个答案，较单选题更容易被接受。
但为了对被试的答案进行控制，或者数据分析的需要，往往会限制选择的最多个数。
3）排序题。
要求被试在选择答案时按优先顺序排序。
有两种情况，一是从多个答案中选择几个排序，二是对全部的答案进行排序。
一般选择第一种情况。
4）跳转问题。
指被访者在回答了某些特定问题之后，才能回答另外一些相关的问题。
以上四类问题的设计例子如表1-1（b）所示：
表1-1（b）单选题、多选题、排序题、跳转问题
问题
类型
请问您最近半年购买服装的金额是多少？
（1）300元以下
（2）301-500元（3）501-700元（4）700元以上
单选题
在以下品牌中，请说出您所知道的品牌？
（1）班尼路
（2）真维斯（3）佐丹奴（4）堡师龙（5）苹果（6）U2（7）其它
多选题
在购买品牌休闲服时，您最重视的三个因素？
（1）___
（2）___（3）___
（1）品质
（2）价格（3）服务水平（4）款式（5）推广方式（6）舒适合体（7）体现个性（8）品牌形象（9）流行性（10）其他
排序题
你是否拥有贵宾卡？
（1）无
（2）有
你持有以下哪些品牌的贵宾卡？
（1）班尼路
（2）真维斯（3）佐丹奴（4）堡师龙（5）苹果（6）U2（7）其它
跳转问题
3、单一问题与复合问题
1）单一问题。
指一个问题设计一道题，并设计相应答案。
2）复合问题，指将若干个平行问题（问题不同但答案设计相同的问题）用一张表格表达出来，所有的问题共用一个答案选项。
设计复合式问题的目的是简化问卷设计，缩短问卷长度，当然会增加问卷的理解难度。
表1-1（c）给出了以上两种问题的设计例子：
表1-1（c）单一问题与复合问题
问题
类型
请问您最近半年购买服装的金额是多少？
（1）300元以下
（2）301-500元（3）501-700元（4）700元以上
单一问题
您认为以下各属性，哪一个休闲服品牌最优（请从卡片中选择）?
属性
款式
品质
广告
服务
价格
裤类
T恤
外套
整体
选择
品牌
复合式问题
4、直接问题、间接问题、假设问题
直接问题是指调查什么问什么，开门见山，多数问题都采用直接问题。
对于一些敏感性问题，为了避免被试在调查过程中产生抵触而采用间接性的问题。
假设问题是一种强迫性的问题，即给出一个前提，不管被试是否接受，都必须按设定的条件来做答，主要分析被试的选择倾向。
表1-1（d）直接问题、间接问题、假设问题
问题
类型
你的服装消费态度是：
（1）新潮
（2）保守（3）豪华（4）实用
直接问题
你目前的工作职位是：
（1）没有工作
（2）一般职员（3）中级管理人员（4）高级管理人员（5）其它
间接问题：
该问题可间接了解被访者收入层次
如果你购买了一件质量有问题的服装，你会：
（1）回到购买点要求换货
（2）回到购买点要求退货（3）没时间处理，但会降低对该店或品牌的评价并告知朋友（4）自认倒霉，不再购买该品牌服装（5）会通过公司热线电话寻找处理办法
假设问题
五、问卷数据编码技巧
在进行问卷设计时，要考虑问卷编码及数据录入的便利性。
为了充分利用问卷中的调查数据，提高问卷的录入效率及分析效果，需要对问卷中的数据进行科学的编码，数据编码包括变量编码与变量值编码。
对变量编码，通常是在构建分析数据库时进行的，但在问卷设计与编排时，也会考虑后续变量编码的便利性。
在数据分析实践中，变量编码往往会根据问题类型与数据分析的需要，采用适当的编码方法。
对变量值编码，通常是在问卷设计时完成的，一般采用统一的阿拉伯数字编码，可以保证后续的原始数据录入速度较快，不易出错。
变量值编码一般不要字母、数字混编码，这样不仅会降低数据录入速度，也会导致录入错误。
下面给出了不同类型变量编码的一些技巧：
1、问卷标识变量编码
问卷标识变量是指表征问卷本身属性的变量，不是问卷中所涉及的调查问题，可直接用英文缩写编码。
一般包括以下几个变量：
1）问卷序号变量。
问卷序号变量可以唯一标识每一份问卷，在检查数据录入的正确性时，问卷序号变量可确保数据库的每条记录与实际调查问卷一一对应，以便抽查与核对。
2）调查地点变量。
通常问卷是按调查地点归集的，为了分析调查数据的地区差异，需要对每份问卷的调查地点进行记录，这样就可对不同地区的被访者进行比较分析。
3）时间变量。
企业的调查调查往往是定期进行的，可能每年进行一次，如果有了调查时间变量，就可对不同时间的调查结果进行比较，分析调查数据的变化规律。
4）其他属性变量。
根据分析的需要，还可增加其他一些问卷属性变量，如调查方式、调查的城市或省份等。
2、单选单一问题编码
这类问题只需要一个变量即可记录全部的数据信息，变量名称编码可由字母和数字组成，字母描述变量属性，数字描述变量所对应问题的题号，如Q1。
这样编码，有助于数据的录入与数据的核对。
3、多选单一问题变量
由于数据库是一个简单的二维表格，只能直接记录单选单一问题的数据信息，对于多选单一问题，通常要将其分解为单选单一问题，有以下两种分解方法：
1）多重二分编码法（Dichotomics）。
其具体方法是：
将多选题中的每一个备选答案设计成为一个单选单一问题，其答案设计为选中或没选中两个（可用1或0表示）。
如表1-2中的多选题可分解为以下7个单选题，其问题形式为：
你知道×××品牌吗？
答案选项：
用1或0分别表示知道或不知道。
采用这种方法，多选题的备选答案数量，等于分解出来的问题个数或变量个数。
这种编码方法简单，但在数据录入时需要进行一次0、1转换，导致录入速度下降或错误率较高。
2）多重分类编码法（Categories）。
其具体做法是：
将多选题设计成为要求被试进行多次选择，每次只能选择一个答案的单选题，每次选择的答案与原问题的答案设计是相同的。
如表1-2中的多选题可分解为以下7个单选题，其问题形式为：
在下列品牌中你知道的第一个牌子是哪一个？
答案选项：
与原多选题相同。
在下列品牌中你知道的第二个牌子是哪一个？
答案选项：
与原多选题相同。
依此类推，共设计7个连续追问的问题。
每个问题的答案选项与多选题选选项一样，但消费者可能只能回答前几个问题，也可能回答全部问题。
采用这种方法，多选题的备选答案数量，等于分解出来的问题个数或变量个数但实际上，多选题分解出来的变量个数等于多选题最大可能选择的答案个数。
由于分解出来的单选问题的答案选项与多选题一样，在数据录入时不需要进行数据转换，数据录入速度会比较高，错误率也会降低。
在设计问题时，如果限制选择答案个数，采用这种编号法可减少变量个数，提高数据录入速度及正确率。
4、复合问题编码
这类问题，通常是为了使问卷简洁，而将由若干答案相同的单一问题（或称为平行问题）以表格的形式，复合成一个问题。
在进行变量设计时，要将这些问题重新分解为单一问题，按单一问题进行变量编码，变量编码可由字母与数字组成，字母代表问题属性，数字代表大题号与小题号，大题号与小题可用下划线分开，如Q1-1、Q1-2。
5、跳转问题编码
跳转问题实际上是若干个递进式的问题，其编码方法与复合问题编码方法类似。
6、排序题编码
排序题编码与复合问题编码相似，每一个等级可设计成为一个单选单一问题，进行编码。
7、开放式问题
对于定性的开放式问题，SPSS难以处理，对于定量的开放式问题，可按单一问题来设计变量和编码。
由于数据连续性，为了便于类别分析，通常需要应用SPSS数据重新编码的功能进行必要的数据转换。
问卷中所涉及的全部问题的变量编码完成后，就可建立相应的分析数据库。
在数据库中的变量排列顺序，最好根据问题的排列顺序及数据在问卷中的顺序排列，以便于数据的快速录入和检查。
数据录入完成后，变量的排序可根据需要
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