服装营销数据报表分析Word文档下载推荐.docx

1、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、服装市场调查问卷依照以上调查目的，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差不多思路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，为了估量平均消费金额，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，如此才可使用分组汇总功能来运算

2、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形，如表7-1（b）所示。从该表能够得到休闲服、其他服装近两年来不同地区的平均消费额、消费次数，依照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。表7-1（a） 市场份额分析语法语法过程说明RECODE q4_1_1 （1=1000） （2=1250） （3=2000） （4=2500） INTO qq411 .VARIABLE LABELS

3、 qq411 休闲服年均消费额.EXECUTE .q4_1_2 （1=500） （2=750） （3=1500） （4=2000） INTO qq412 .VARIABLE LABELS qq412 其他服装年均消费额数据重编码SUMMARIZE /TABLES=qq411 qq412 q4_2_1 q4_2_2 BY year BY dqbh /FORMAT=NOLIST TOTAL /TITLE=Case Summaries /MISSING=VARIABLE /CELLS=MEAN .数据分组汇总说明：假如将这些语法复制到SPSS的语法窗口中，并打开相应的分析数据库，可执行并得到分析结果

4、，以下相同。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，采纳综述运算。分析思路如下：第1题：采纳平行变量频数表的方法，统计第一喜爱品牌、第二喜爱品牌、第三喜爱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，运算各个品牌分年度、分地区的品牌综合心理份额Excel运算过程在此不述。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。从该表能够得到各个品牌近两年来不同地区的心理份额，依照这些数据可进行品牌心理份额的地

5、区对比分析、年度变化对比分析及竞争对比分析。表7-2（a） 品牌倾向分析* Table of Frequencies.TABLES /FTOTAL $t Total /FORMAT BLANK MISSING（.） /TABLES （ year dqbh ） （ q1_1 + q1_2 + q1_3 ） BY （LABELS） （STATISTICS） + $t /STATISTICSCPCT （PCT7.1） % :year dqbh ） /TITLE=表7-2（b） 品牌心理份额分析结果调用平行变量频数表功能。第6题：采纳多变量交叉分组报表的方法，统计各个品牌分年度、分地区的中意度评分的平

6、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中意度，如表7-2（d）所示。从该表能够得到各个品牌近两年来不同地区的品牌中意度，依照这些数据可进行品牌中意度的地区对比分析、年度变化对比分析及竞争对比分析。表7-2（c） 品牌倾向分析* Basic Tables.） /OBSERVATION q6_1 q6_2 q6_3 q6_4 q6_5 q6_6 /TABLES year （q6_1 + q6_2 + q6_3 + q6_4 + q6_5 + q6_6） BY dqbh （STATISTICS） mean（ ）表7-2（d） 品牌中意度分析结果按年份

7、地区交叉分组汇总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，那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，可运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。从该表能够得到消费者近两年来不同地区的选购因素份额，依照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。表7-3 （a） 选购因素分析 （ q2_1 + q2_2 + q2_3 ） BY表7-3（b） 选购因素分析结果假如以该问题的10个答案对消费者进行分类，但答案不计较顺序，可形成C103

8、=120类消费者，而实际上并没有这么多，假如用这三个变量运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，发觉有大约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原那么在那个地点充分表达。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。表7-3 （c） 选购因素组合分析COMPUTE qq2 =max（q2_1,q2_2,q2_3）*100+（sum（q2_1,q2_2,q2_3）-max（q2_1,q2_2,q2_3）- min（q2_1,q2_2,q2_3）*10+ min（q2_1,q2_2,q2_3） .VARI

9、ABLE LABELS qq2 选购因素组合SORT CASES BY year dqbh.SPLIT FILE SEPARATE BY year dqbh.FREQUENCIES VARIABLES=qq2 /FORMAT=DFREQ /ORDER= ANALYSIS . OFF.运算由三个变量形成的选购因素组合变量按年、地区切分文件生成分年度、地区的选购因素变量的频数表。4、购买适应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个问题为多项选择题。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

10、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。表7-4 （a） 购买适应分析* Multiple Response Tables.） /MDGROUP $qq q5_1 q5_2 q5_3 q5_4 q5_5 q5_6 （ 1 ） /GBASE=CASES /TABLE=$qq BY year dqbh cpct（ $qq（ F6.1 ） Column % year dqbh） /TITLE 表7-4（b） 贵宾卡持有情形分析结果按年及地区统计贵宾卡的持有情形。CROSSTABS /TABLES=q3 BY dqbh BY year /FORMAT= AV

11、ALUE TABLES /CELLS= COLUMN .多变量交叉频数表。表7-4 （c） 购买地点统计分析结果5、样本特点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点，与目标顾客特点进行比较，判定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。下面给出了样本特点分析的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） 样本特点数据分析

12、/TABLES=q7 BY q9 BY q8表7-5 （b） 样本特点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，假如不需要分年度或分地区，上述分析结果就会简化，假如需要更多的信息，还可依照分析的目的，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。在对数据结果进行说明时，一方面要能清晰地描述目前市场的情形，指显现在市场的一些特点，另一方面也要注意进行比较分析，包括时刻上的对比，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依照上面给出的分析思路，能够得到专门多预期的分析结果

13、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刻。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觉，关于一些无意义的调查结果不必考虑，调查建议那么是依照调查中发觉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，采纳平铺直叙的方法，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。对销售数据的综述分析有两个差不多的目的，一是将销售现状用综述表的形

14、式表达出来，让经营者了解销售业绩或打算的完成情形，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，以便采取治理措施。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、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，应依照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，对数据爱护与治理的要求也越高。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

15、区、店铺、日期、品种特点、销售额、颜色、尺码、性别等销售特点参数，这些特点参数用来描述市场销售特点，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变量代码变量名称标签order流水号sale销售额地区ncolor颜色nstore店号size尺码date销售日期sex性别product产品货号二、服装销售汇总报表分析销售汇总报表是指企业治理层出于了解整体市场销售情形及打算完成情形，制定治理措施的需要而编制的销售汇总报表，按照时刻的长度分为年报、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

16、治理层了解销售打算完成情形及市场构成特点与变化，制定相应的治理措施和营销措施。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形及销售打算的执行或完成情形，以便制定相应的促销措施或调整地区销售打算。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要紧依据。地区报表有以下三种形式：1）地区销售年报。要紧是汇总各地区年度销售额，以此了解各地区的年度销售打算完成情形，同时可从总量上进行地区销售对比，查找各地区的销售差距和销售潜力。2）地区销售月报。要紧是汇总各地区每月销售额，以此了解各地区的每月销售打算完成情形，同时可从总量上进行地区销售对比，查找各地区的销售差距和销售潜力。3

17、）地区销售日报。要紧是汇总各地区每日销售额，以此了解各地区的每日销售情形，同时可从总量上进行地区销售对比，查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。二是分类汇总采纳的分类标志：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：第一用数据选择功能，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7-7a，执行这些语法

18、，生成三张不同时段的分地区的销售汇总报表，如表7-7b、7-7c、7-7d。表7-7a 地区销售报表分析USE ALL.COMPUTE filter_$=（XDATE.YEAR（date）=2001）.VARIABLE LABEL filter_$ XDATE.YEAR（date）=2001 （FILTER）VALUE LABELS filter_$ 0 Not Selected 1 SelectedFORMAT filter_$ （f1.0）.FILTER BY filter_$. /TABLES=sale BY dqbh表7-7（b） 2001年销售汇总表 /CELLS=SUM SPCT

19、.FILTER OFF.指定年报统计年份为：2001年按地区对销售额分组汇总，并运算不同地区的销售比重。COMPUTE filter_$=（XDATE.MONTH（date）=12）.XDATE.MONTH（date）=12 （FILTER）表7-7（c） 12月销售汇总表指定月报统计的年、月为：2001年12月COMPUTE filter_$=（date = DATE.DMY（27,12,2001）.date = DATE.DMY（27,12,2001） （FILTER）表7-7（d） 12月27日销售汇总表指定日报统计的年、月、日为：2001年12月27日 2、店铺报表店铺的报表也可按照年

20、、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形，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判。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：店铺分类标志。明显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7-8a、7-8b、7-8c。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形，以便及时了解各产品销

21、售变动，对各个产品的市场销路变化进行评判，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：产品编码标志。明显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7-9a、7-9b、7-9c。4、款式报表款式报表可按照年、月、日不同时段分别汇总，旨在了解各个款式在不同时段的销售情形，以便及时了解各款式销售变动，对各个款式的市场销路变化进行评判，以便对不同的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，需要指定以下几个

22、参数：款式分类标志。明显款式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款式变量即可。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7-10a、7-10b、7-10c。5、颜色报表颜色报表可按照年、月、日不同时段分别汇总，旨在了解各个颜色在不同时段的销售情形，以便及时了解各颜色销售变动，对各个颜色的市场销路变化进行评判，以便对不同的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，需要指定以下几个参数：颜色分类标志。明显颜色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颜色变量即可。执行这些语法，生成三张不同时段

23、的分颜色的销售汇总报表，如表7-11a、7-11b、7-11c。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形，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判，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：尺码分类标志。明显尺码不同时段的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。实际上，对尺码数据的分析，时段可长一些，如按月、季进行分析。执行这些语法，生成三张不同时段的分尺码的销售汇总报表，如表7-12a、7-12b、7-12c。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治理层出于了解各个细分市场特点及其差异性，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第一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点参数，然后比较不同子市场在这些特点参数方面的差异，并给出相应的营销建