服裝營銷數據分析案例(ppt 40)-全文預覽
【正文】 、日。顯然款式不同時段的匯總報表與地區(qū)報表的生成方法完全相同，只是將匯總分組變量改為款式變量即可。 款式報表 款式報表可按照年、月、日不同時段分別匯總，旨在了解各個款式在不同時段的銷售情況，以便及時了解各款式銷售變動，對各個款式的市場銷路變化進行評價，以便對不同的款式進行存貨決策或促銷決策。要利用原始銷售數據庫編制產品分類銷售報表，需要指定以下幾個參數：一是匯總變量：銷售額或銷售量。二是分類匯總采用的分類標志：店鋪分類標志。在 SPSS中，以上幾個參數的指定通過以下指令完成：首先用數據篩選功能，選出符合指定年、月、日的銷售數據，其次，應用數據綜述統(tǒng)計功能，指定匯總變量和匯總地區(qū)分類變量，選擇輸出匯總 sum統(tǒng)計指標。 主要是匯總各地區(qū)每日銷售額，以此了解各地區(qū)的每日銷售情況，同時可從總量上進行地區(qū)銷售對比，尋找各地區(qū)的銷售差距和銷售潛力。 主要是匯總各地區(qū)年度銷售額，以此了解各地區(qū)的年度銷售計劃完成情況，同時可從總量上進行地區(qū)銷售對比，尋找各地區(qū)的銷售差距和銷售潛力。通過這些報表的分析，有助于管理層了解銷售計劃完成情況及市場構成特征與變化，制定相應的管理措施和營銷措施。服裝企業(yè)的銷售數據庫的結構，應根據分析的需要和企業(yè)的經營實力來定。 調查結果 調查結果是按照調查問卷的結果或調查目的，采用平鋪直敘的方法，將調查的結果展現出來，也包括一些擴展的分析：如相關分析等。在對數據結果進行解釋時，一方面要能清楚地描述目前市場的情況，指出現在市場的一些特征，另一方面也要注意進行比較分析，包括時間上的對比，分地區(qū)的對比，以此獲得更多有用的信息，為后面的調查結論或建議提供依據。生成非參數檢驗分析表。生成的分析結果包括分年度、分地區(qū)的頻數表。生成的分析結果包括分年度、分地區(qū)的頻數表。生成的分析結果包括分年度、分地區(qū)頻數表。生成的分析結果包括分年度、分地區(qū)的頻數表和分年度按地區(qū)的綜述表。先計算 6個品牌滿意度的平均分，然后以某一品牌的得分作為對比檢驗值，判斷各個品牌是否顯著高于該品牌的得分或低于該品牌的得分。根據這些數據可進行市場份額分析、市場份額的地區(qū)對比、市場份額的兩年來的變化對比。變量編碼如表 102所示： 三、市場調查問卷分析的基本思路 市場份額的分析 對該問題的分析涉及到問卷中的第 4四個問題，由于調查問卷給出的數據是分組數據，為了估計平均消費金額，需要使用數據重編碼功能，將分組答案代碼轉化，生成新的、用消費金額表示的變量，這樣才可使用分組匯總功能來計算不同地區(qū)的平均消費金額。 了解消費者的購買習慣，與之相關的問題包括：購買地點、持有貴賓卡的情況。在進行數據分析時，了解各種營銷參數的消費者分布情況是進行數據分析的主要方法，此外，為了進一步研究各種營銷參數之間的關系，也會涉及到相關分析。來自 中國最大的資料庫下載 服裝營銷數據分析案例 服裝營銷數據分析案例 數據分析是一個創(chuàng)造性的工作，沒有完全統(tǒng)一的分析模式，需要數據分析人員能結合企業(yè)營銷數據的特點及分析需要，靈活選擇各種數據分析方法，在營銷數據中挖掘數據規(guī)律，指導營銷實踐。在市場問卷調查中，由于問題的設計通常是封閉式問題，因此市場調查問卷的數據以分類數據為主。 了解消費者購買服裝時的選購因素。調用 Spss主菜單中的 Utilitiesfile子菜單中的 info功能，可生成變量清單表。生成的分析結果包括兩年分別匯總計算的年均消費情況。對于品牌滿意度的打分，還可使用以下兩種比較簡單的分析方法：一是均值檢驗法。下面給出了該分析過程的 Spss語法，如表 104所示。下面給出了該分析過程的 Spss語法，如表105所示。下面給出了該分析過程的 Spss語法，如表 106所示。下面給出了樣本特征分析的Spss語法，如表 106所示。如想了解性別不同在選購因素上是否存在差別？第一喜歡品牌上是否存在差異？下面給出了這兩個問題分析的 Spss語法，如表 108所示。在實際分析中，如果不需要分年度或分地區(qū)，上述分析結果就會簡化，如果需要更多的信息，還可根據分析的目的，用原始數據中的變量設計出一些新的、中間分析變量（如上面提
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