服装营销数据的报表分析

目录服装营销数据的报表分析第一节服装市场调查数据报 表分析一、服装市场调查目的二、服装市场调查问卷三、 服装市场调查问卷分析数据库四、 服装市场调查问卷分析 的基本思路五、 服装市场调查分析报告第二节 服装销售数 据综述分析一、 服装销售数据库结构二、 服装销售汇总报 表分析三、服装销售分类报表差异分析 第七章第七章服 装营销数据的报表分析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。报表分析是利用 SPSS 中的图表统计工具进行的服装营销数据初步分析，主要是利 用 SPSS 的图表功能，对服装营销中的原始数据进行频数分 析、综述分析、交叉分析，并用图表将分析结果表达出来， 供分析者使用。 第一节 第一节服装市场调查数据报表分析 服装市场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。下面将以一个服装市场调查案例，对调查数据进 行报表分析。 一、服装市场调查目的 本案例的调查目的主 要包括以下四个方面： 了解服装市场的空间大小， 1） 与 之相关的问题包括：休闲服消费金额及购买次数，其他服装 消费金额及购买次数。 了解消费者的服装消费的品牌倾向， 与之相关的 2）问题包括：最喜欢的三个休闲服品牌、6 个 休闲服品牌满意度打分。 了解消费者购买服装时的选购因 素，与之相关的 3）问题是消费者购买休闲服时最重视的三 个选购因素。 了解消费者的购买习惯，与之相关的问题包 括： 4）购买地点、持有贵宾卡的情况。 个人资料包括： 年龄、性别、收入，用于部分调5）查问题的相关分析。 问 卷标识包括：年份、地区、问卷编号，用于年 6）度、地区 对比分析。 二、服装市场调查问卷 根据以上调查目的，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 4 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，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7-la所示。生 成的分析结果包括分年度、分地区的年均消费情况，如表 7-lb 所示。从该表可以得到休闲服、其他服装近两年来不同 地区的平均消费额、消费次数，根据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-la 市场份额分析语法语法 过程说 明 RECODE 数据重 q4_l_l 编码 ll000 2l250 3200042500 INTO qq4ll .VARIABLE LABELS qq4ll 休闲服年均消费 额.EXECUTE .RECODEq4_l_2 1500 2750 3150042000 INTO qq4l2 .VARIABLE LABELS qq4l2 其他服装年均消费 额.EXECUTE .SUMMARIZE 数据分 /TABLESqq411 qq412 q4_2_1 组汇总 q4_2_2 BY year BY dqbh /FORMATNOLIST TOTAL /TITLECase Summaries /MISSINGVARIABLE /CELLSMEAN .说明：如果将这些语法复制到 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， 以下相同。 表 7-1b 市场份额分析结果 Mean 休闲服年 其 他服装年 休闲服年 其他服装年 年份 地区代码 均消费额 均消费额 消费次数 消费次数 2001 华东 1633.3490 1022.3845 3.39 2.65 华北 1584.6977 975.3788 3.52 2.92 华 中 1566.7752 962.0718 3.40 2.59 Total 1601.1736 992.2952 3.44 2.72 2002 华东 1479.1284 907.0837 3.44 2.59 华北1537.0267 896.8785 3.34 2.58 华中 1520.8605 945.8225 3.43 2.50 Total 1509.6189 914.5455 3.41 2.56 Total 华东 1555.2717 964.0363 3.42 2.62 华北 1559.3972 933.6886 3.43 2.74 华中 1541.2744 953.0457 3.42 2.54 Total 1552.9085 951.3037 3.42 2.64 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，采用综述计算。分析 思路如下： 第 1 题：采用平行变量频数表的方法，统计第 一喜欢品牌、第二喜欢品牌、第三喜欢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，计算各个品牌分年度、分地区的品牌综合 心理份额（Excel计算过程在此不述）。该分析过程的Spss 语法如表 7-2a 所示，执行 如表 7-2b 结果包括各品牌分年 度分地区的心理份额，所示。从该表可以得到各个品牌近两 年来不同地区的心理份额，根据这些数据可进行品牌心理份 额的地区对比分析、年度变化对比分析及竞争对比分析。表 7-2a 品牌倾向分析语法 过 程 说明 Table of Frequencies.TABLES 调 用 /FTOTAL t Total 平 行 /FORMAT BLANK MISSING.变量/TABLES 频数 year gt dqbh gt q1_1 q1_2 表 功 q1_3 BY 能。 LABELS gtSTATISTICS t /STATISTICS CPCT PCT7.1 :year dqbh /TITLE 表 7-2b 品牌心理份额分析结果. 表 7-2b 品牌心理 份额分析结果 班尼路 真维斯 佐丹奴 堡狮龙 苹果 U2 其 他 Total 年份 2001 地区 华东 第一喜欢的休闲服品 9.063.9 8.1 4.6 3.1 5.9 5.4 100.0 代码 第二喜欢的休闲服品 17.324.5 17.8 7.7 8.6 7.9 16.2 100.0 第三喜欢的休闲服品 15.9 8.723.1 10.7 8.5 10.1 23.0 100.0 华北 第一喜欢的休闲服品 11.258.3 5.9 4.2 3.1 2.2 15.1 100.0 第二喜欢的休闲服品 22.9 25.317.4 9.9 5.2 4.5 14.8 100.0 第三喜欢的休闲服品 15.4 10.620.4 13.7 7.8 9.2 22.9 100.0 华中 第一喜欢的休闲服品 6.672.6 6.1 2.5 2.6 4.3 5.4 100.0 第二喜欢的休闲服品 22.4 18.820.6 9.1 5.6 6.5 16.9 100.0 第三喜欢的休闲服品 16.9 6.7 23.6 8.1 9.5 9.8 25.5 100.0 2002 地区 华东 第一喜欢的休闲服品 7.5 69.5 7.9 2.8 1.9 .9 9.5 100.0 代码 第二喜欢的休闲服品20.9 19.3 20.7 9.4 9.7 .9 19.0 100.0 第三喜欢的休闲服品 13.1 8.3 21.7 10.3 11.9 3.8 30.9 100.0 华北 第一喜欢的休闲服品8.9 71.0 6.4 2.9 1.5 .2 9.1 100.0 第二喜欢的休闲服品 24.720.2 23.3 10.2 5.4 1.5 14.8 100.0 第三喜欢的休闲服品 20.1 6.3 24.5 13.8 9.0 2.6 23.6 100.0 华中 第一喜欢的休闲服品 6.7 74.2 6.0 3.3 3.0 .5 6.2 100.0 第二喜欢的休闲服品 22.618.7 22.5 9.0 9.4 1.7 16.2 100.0 第三喜欢的休闲服品 16.8 6.823.2 10.7 9.6 4.4 28.5 100.0 第 6 题：采用多变量交叉分组报 表的方法，统计各个品牌分年度、分地区的满意度评分的平 均值。该分析过程的 Spss 语法如表 7-2c 所示，执行结果包 括各品牌分年度分地区的品牌满意度，如表 7-2d 所示。从 该表可以得到各个品牌近两年来不同地区的品牌满意度，根 据这些数据可进行品牌满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 7-2c 品牌倾向分析 Basic Tables. 按 年 TABLES 份 地 /FORMAT BLANK MISSING. 区 交 /OBSERVATION q6_l q6_2 q6_3 q6_4 叉 分 q6_5 q6_6 组 汇 /TABLES year gt q6_1 q6_2 q6_3 总 q6_4 q6_5 q6_6 BY dqbh gt STATISTICS /STATISTICS mean /TITLE 表 7-2d 品 牌满意度分析结果. 表 7-2d 品牌满意度分析结果 地区代 码 华东 华北 华中 Mean Mean Mean 年份 200l 班尼路满 意度 7 7 7 真维斯满意度 8 9 9 佐丹奴满意度 7 7 8 堡狮 龙满意度7 8 7苹果满意度7 7 8 U2满意度8 7 8 2002班 尼路满意度 7 8 8 真维斯满意度 9 9 9 佐丹奴满意度 8 8 8 堡狮龙满意度8 8 8苹果满意度7 7 7 U2满意度7 7 7 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，这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，可计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 该表可以得到消费者近两年来不同地区的选购因素份额，根 据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 选购因素分析语法 过 程 说 明 Table of Frequencies.TABLES 调/FTOTAL t Total 用 /FORMAT BLANK MISSING. 平 /TABLES 行 year gt dqbh gt q2_1 q2_2 变 q2_3 BY 量 LABELS gt STATISTICS t 频 /STATISTICS 数 CPCT PCT7.1 :year dqbh 表 /TITLE 表 7-3b 选购因素分析结 功 果. 能。 如果以该问题的 10 个答案对消费者进行分类，但 答案不计较顺序，可形成 C103120 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 原则在这里充分体现。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 7-3b 选购因素分析结果 知名 内部 品质 价格 服务 款 式 推广 时尚 舒适 个性 度 环境 Total 年份 2001 地区 华东 购买品牌休闲服 32 6.3 5.9 22 .6 .9 26 5.9 100.0 代码 考虑的第一因素 购买品牌休闲服 12 12 14 25 1.3 2.7 22 12 .2 100.0 考虑的第二因素 购买品牌休闲服 11 10 15 19 2.1 2.3 19 19 1.3 100.0 考虑的第三因素 华北 购买品牌休闲 服 28 7.1 6.2 25 1.4 2.1 23 7.4 .3 100.0 考虑的第一因素 购 买品牌休闲服 13 12 12 23 1.4 3.8 23 12 .4 100.0 考虑的第二 因素 购买品牌休闲服 12 10 13 19 2.7 2.0 21 20 .5 100.0 考 虑的第三因素 华中 购买品牌休闲服 32 4.7 3.5 25 .8 .2 277.6 100.0 考虑的第一因素 购买品牌休闲服 12 8.1 12 25 1.3 4.9 23 14 100.0 考虑的第二因素 购买品牌休闲服 9.3 10 15 19 2.9 3.2 21 17 2.0 100.0 考虑的第三因素 2002 地区 华东 购买品牌休闲服 37 11 2.1 28 .2 3.7 11 4.0 3.1 .2 100.0 代码 考虑的第一因素 购买品牌休闲服 17 25 6.4 21 .8 3.8 15 5.4 5.2 .1 100.0 考虑的第二因素 购买品牌休闲服 11 22 11 19 1.4 3.0 14 9.6 9.4 .4 100.0 考虑的第三因素 华北 购买品牌 休闲服 35 5.9 2.3 32 .2 2.1 15 3.6 3.9 100.0 考虑的第一因素 购买品牌休闲服 19 23 5.6 21 .2 3.3 15 7.0 5.8 .3 100.0 考虑 的第二因素 购买品牌休闲服 11 26 12 16 .3 3.4 15 7.5 9.2 .3 100.0 考虑的第三因素 华中 购买品牌休闲服 35 6.3 2.7 341.3 13 3.9 3.9 100.0 考虑的第一因素 购买品牌休闲服 15 23 4.5 24 .3 3.9 15 7.0 7.0 .1 100.0 考虑的第二因素 购买品牌休 闲服 11 21 9.6 15 .9 4.2 17 9.6 10 .7 100.0 考虑的第三因素 表 7-3 c 选购因素组合分析 COMPUTE qq2 计 算 maxq2_1q2_2q2_3.