服装营销数据分析案例（ppt40）课件

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1、服装营销数据分析案例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。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，

2、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。一、市场调查目的在本案例提供的数据库中，其调查的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：服装消费金额、休闲服消费金额、购买次数、每次购买金额。2、了解消费者的品牌倾向与之相关的问题包括：上次购买的品牌、最喜欢的三个品牌、品牌满意度打分。3、了解消费者购买服装时的选购因素。4、了解消费者的购买习惯，与之相关的问题包

3、括：购买地点、持有贵宾卡的情况。为了配合数据分析工作，也包括一些个人资料，如性别、年龄、收入、教育水平等。根据以上调查目的，设计的调查问卷如表10-1所示：二、市场调查问卷分析数据库本案例数据库的名称为mprobe.sav，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：三、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1、2、3、4四个问题，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

4、，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10-3所示。生成的分析结果包括两年分别汇总计算的年均消费情况。根据这些数据可进行市场份额分析、市场份额的地区对比、市场份额的两年来的变化对比。另类计算：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

5、量的作用。2、品牌倾向分析对该问题的分析涉及到问卷中的第6、7、10三个问题，这三个问题有两个是频数变量，有一个是综述变量，采用平行频数表格的方法，描述第6、7两个问题的频数分布，第10个问题采用综述计算。对于品牌满意度的打分，还可使用以下两种比较简单的分析方法：一是均值检验法。先计算6个品牌满意度的平均分，然后以某一品牌的得分作为对比检验值，判断各个品牌是否显著高于该品牌的得分或低于该品牌的得分。二是方差分析法。计算某一品牌的评分在各个地区进行比较，看看是否存在显著的差异，哪些地区偏高、哪些地区偏低。下面给出了该分析过

6、程的Spss语法，如表10-4所示。生成的分析结果包括分年度、分地区的频数表和分年度按地区的综述表。对分析结果应从两个方面描述，一是当年的调查结果，二是与上年数据的对比。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

7、，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。4、购买习惯分析对该问题的分析涉及到问卷中的第5、9两个问题，这两个问题均为频数变量，但第9个问题为多选题。下面给出了该分析过程的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。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

8、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。6、非参数检验分析非参数检验分析取决于分析者对分析问题的取向。如果比较关注性别是否在一些