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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。
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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。
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二、市场调查问卷分析数据库
,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:
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***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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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