服装营销案例数据分析

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1、1服装营销案例数据分析服装营销案例数据分析目目 录录第一章 服装营销数据的来源 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 二、 服装营销数据源 三、 服装营销数据的构成要素 四、 服装营销数据的作用 五、 服装营销数据的类型 第二节 服装市场问卷调查数据 一、 问卷市场调查的含义 二、 问卷调查程序 三、 问卷的构成及要求 四、 问题类别 五、 问卷数据编码技巧 六、 服装调查问卷及编码实例 第三节 观察调查数据 一、 观察调查法含义 二、 观察调查的程序 三、 观察调查法的类型 四、 观察调查误差及产生的原因 五、 服装零售店服务水平观察调查实例 六、 其他调查方法

2、第四节 服装企业的销售数据 一、 服装企业销售数据的类型 二、 数据库结构 三、 服装商品编码 四、 存货数据库结构 五、 销售数据库结构 六、 其他销售数据库 七、 销售数据输出文件格式1第一章第一章第一章 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

3、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。第一节第一节第一节 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

4、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

5、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

6、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2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

7、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。

8、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（Collectivity or Population） ，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 5,066 valid cases四、频数图表中的数据分析方法 应用频数图表将原始数据进行整理之后，接下

9、来要做的是如何解释这些数据。对频数 图表中的数据可从以下几个层面进行：1、表内数据的对比分析 在频数足够大时，主要关注频率最高的和频率最低的组别，这实际上是一种众数分析 的思想。频率较高组别的累计频率也有一定的意义，如果较少的几个组别累计频率达到较 高的水平，这几个组别就成为重点的关注对象，反之亦然。2、不同期数据的对比分析 主要关注数据的变化是否显著，这种变化是否有利，这是提出分析建议的重要依据。 当然这种分析的前提是要有可用来对比的历史数据。3、竞争对手数据的对比分析 主要关注竞争对手数据与本企业数据之间的差异，以此判断竞争实力或差距。当然这 种分析的前提是要有可用来对比的竞争对手的数据。

10、第三节第三节第三节 综述变量数据特征的描述对于等比变量，通常用均值、总值、方差等统计量来描述其数据特征，而不用变量不 同取值的频数来描述其数据特征，此类变量称为综述变量。一般来讲综述变量不能直接用 频数来描述其特征，在进行数据变异检验时，这类变量的检验称为参数检验。一、综述变量数据特征的图描述 综述变量的图描述主要是用频数图来揭示数据的分布规律，常用的综述变量特征描述 图包括直方图、线图、茎叶图等。1、直方图（histogram） 直方图是用来描述综述变量数值分布规律的工具。其横轴代表数据的等距分类，各组 之间无间隔（这是与条图最大的区别） ，纵轴代表各组数据出现的频数。 例：打开练习库中的数

11、据文件practice产品评分数据库（宽型）.sav，绘制某一产品评 分的直方图，操作过程如下： 1）打开数据文件“产品评分数据库（宽型）.sav” 。 2）点击“graphs histogram” ，显示直方图对话框，如图 4-5 所示。图 4-5 直方图窗口 3）指定绘图变量“score1” ，选入到右边“variable”框中，选择绘制参考正态曲线 （display normal curve） 。 4）确认【ok】 ，生成的直方图输出到“output”中，如图 4-6(a)所示。69score.1: 85.080.075.070.086420Std. Dev = 4.17 Mean =

12、77.7 N = 15.00图 4-6(a) 直方图 通过观察直方图，可以大致了解综述变量的数据分布规律：如均匀分布、正态分布、 偏态分布等。可以看出，spss 系统能自动根据变量的最大值和最小值将变量数据进行等距 离分组。如果认为自动分组太多，可直接对直方图进行编辑。具体操作是：双击图形，进 入图编辑窗口，再双击横轴，进入横轴编辑窗口，选择自定义间距（interval）选项“custom” ，定义分类多少，如图 4-6(b)所示。图 4-6(a) 直方图间距调整2、线图 线图是将描述综述变量的各种特征数据用点或折线连接起来，反映综述变量特征的变 化变化趋势，线图和条图在原理上比较接近，只是外

13、观上有差别，因此两种图形可以转换。 如果数据较多，或者需要观察两个连续变量之间的关系时，只能用线图来表达。 例：打开练习库中的数据文件practice产品评分数据库（宽型）.sav，绘制其中两类产 品评分的线图，操作过程如下： 1）打开数据文件“产品评分数据库（宽型）.sav” 。 2）点击“graphs line” ，显示线图对话框，如图 4-7(a)所示，选择多线图(multiple)和 个案值(values of individual cases)绘图法。70图 4-7(a)绘制线图窗口 图 4-7(b)绘制线图窗口 3）点击【define】按钮，指定绘图变量“score1、scor2”

14、 ，分类轴（category labels）指 定变量“code” ，其他使用系统默认值，如图 4-7(b)所示。 4）确认【ok】 ，生成的线图输出到“output”中，如图 4-8 所示。可以看出，该图反映 了两类产品专家评分，从图中大致可判断平均水平及专家评分的波动情况。200101520010142001013200101220010112001010200100920010082001007200100620010052001004200100320010022001001Value10090807060score.1: score.2: 图 4-8 多线图3、茎叶图（stem-an

15、d-leaf plot） 茎叶图也是用来揭示综述变量数据的频率分布情况的有效手段。茎叶的定义如下：先 将原数表示为科学计数法，x=x*10k，不过 x 的整数位可以超过 1 位，称为茎（茎的数字乘 以 10k还原为原数据的对应整数位） ，其宽度为 k，小数位只取一位，称为叶，显然，一条 茎后面可能会有 0-9 的数字作为叶，每个数字也可能出现多次，叶的个数代表频数。 在 SPSS 中没有专门绘制茎叶图的功能，在“analyze”中的子菜单“descriptive statistics”的“explore”功能中可绘制茎叶图。表 4-4 是利用上述功能，打开练习库中的 数据文件practice产

16、品评分数据库（宽型）.sav，绘制的某类产品评分的茎叶图，具体的 含义如下： 表 4-4 茎叶图SCORE.1: 得分 Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem 如果你不坚持每天进步 1%的话,你就不可能成为一名高效能人士. 让让工作工作变变得得简单简单 简单一些,不是要你把事情推给别人或是逃避责任,而是当你焦点集中很清楚自己该做那些事情时,自然就能花更小的力气,得到更好的结果. 重在重在执执行行 执行力是决定一个企业成败的关键,同时也是衡量一个人做事是否高效的重要标准. 只做适合自己的事只做适合自己的事 找到合适自己的事,并积极地发挥专长,成为行业的能手,是高效能人士应当努力追求的一个目标. 把握关把握关键细节键细节 精细化管理时代已经到来,一个人要成为一名高效能人士,必须养成重视细节的习惯.做好小事情既是一种认真的工作态度,也是一种科学的工作精神.一个连小事都做不好的人,绝不可能成为一名高效能人士.