服裝營銷數據分析案例(ppt40)-免費閱讀
【正文】 :37:2605:37:26February 26, 2023 ? 1意志堅強的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 2023年 2月 上午 5時 37分 :37February 26, 2023 ? 1少年十五二十時，步行奪得胡馬騎。 上午 5時 37分 26秒 上午 5時 37分 05:37: ? 沒有失敗，只有暫時停止成功！。 05:37:2605:37:2605:372/26/2023 5:37:26 AM ? 1以我獨沈久，愧君相見頻。在編制該報表時，分組變量有三個，可指定一個行顯示變量 Down、一個列顯示變量 Across，再一個變量指定為分層顯示變量 Seperate tables（每次只顯示其中一層，通過報表的選擇鈕，可選擇需要層）。一般按照年或月匯總，旨在了解不同地區(qū)在顏色銷售方面的差異，為企業(yè)不同地區(qū)的顏色差異性配貨、服裝設計選擇顏色要素、提高存貨效率及配貨效率等方面提供依據。 地區(qū)尺碼差異性分析 對地區(qū)尺碼差異性分析可從以下兩個方面進行： 1）編制地區(qū)尺碼報表。要利用原始銷售數據庫編制地區(qū)款式差異性報表，需要指定以下幾個參數：一是匯總變量：銷售額或銷售量。要利用原始銷售數據庫編制尺碼銷售報表，需要指定以下幾個參數：一是匯總變量：銷售額或銷售量。三是匯總時段：指定匯總的年、月、日。 產品分類報表 產品分類報表可按照年、月、日不同時段分別匯總，旨在了解各個產品在不同時段的銷售情況，以便及時了解各產品銷售變動，對各個產品的市場銷路變化進行評價，以便對不同的產品進行存貨決策或促銷決策。三是匯總時段：指定匯總的年、月、日。地區(qū)報表有以下三種形式： 1）地區(qū)銷售年報。 一、銷售數據庫結構 建立全面、有效的銷售數據庫是進行銷售數據分析的前提。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（如上面提到的選購因素組合）。下面給出了樣本特征分析的Spss語法，如表 106所示。下面給出了該分析過程的 Spss語法，如表105所示。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。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。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。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。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。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。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。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。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。 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。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。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。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。二
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