服装营销数据分析案例(ppt_40)

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ZARA成功案例分析

ZARA成功案例分析

广泛的 流行风格
一周至少两次 的产品更新
将主要的产 品周转中心建在 交通便利的地方
20家自有 工厂紧密协同
工作
减掉与“时尚”无 关的细枝末节,保 证产品质量的前
提下最大限度 的节省成本
遍布全球 的时尚趋势 搜索团队
广泛使用 专卖店的 销售数据
关注客户 关注成本
先进的产 品生产机器
高效的产 品组织体系
设计师 “市场专家”
三位一体的新产品开 发模式
“市场专家”由经验丰富的职员 担任,而且往往他们本身就当过 连锁店的经理。 他们一般要负责同一国家或地 区的几家连锁店的市场和销售。 经验告诉他们要和各个分店经理 保持良好的私人关系,所以他们 之间会有频繁联系,尤其是通过 电话聊销售、聊产品、聊订单、 聊顾客和其他事情。 为了方便联系,公司给所有分 店的经理配备了特殊的数码专线 通话装置,以便随时和总部交换 准确的市场消息。
广泛使用 专卖店的 销售数据
关注客户 关注成本
先进的产 品生产机器
高效的产 品组织体系
业务开展模式
全球各地设有736家统一、高质的专卖店
12000多种不同款式的服装
每款衣服都少量供货,大部分商品在店里 陈列的时间不会超过两周. 减少同质化产品的产生
定位于25-35岁顾客群
对市场需求的快速响应
很少的媒体广告投入,靠口碑营销
“进货专家”
“进货专家”同样是经验丰富的老职员,他们负责规划订单的整个完成过程。 首先考虑是要外购原材料还是自己生产 其次要监控仓库的库存量,要把生产任务派到各个工厂或者外包给第三方; 还要监视产品在市场上是供大于商业战略的成功 第二部分 供应链管理行动路线图是ZARA战略成功的纽带 第三部分 快速响应是ZARA供应链管理行动路线图的灵魂

服装销售类数据分析报告(3篇)

服装销售类数据分析报告(3篇)

第1篇一、报告概述随着我国经济的快速发展和消费水平的不断提高,服装行业已成为我国国民经济的重要组成部分。

本报告通过对某服装品牌近一年的销售数据进行深入分析,旨在揭示该品牌在市场中的销售状况、消费者偏好、销售趋势等,为品牌营销策略提供数据支持。

二、数据来源与处理1. 数据来源本报告所使用的数据来源于某服装品牌近一年的销售数据,包括销售金额、销售数量、消费者年龄、性别、地域分布、购买频率等。

2. 数据处理(1)数据清洗:对原始数据进行筛选,去除异常值和缺失值。

(2)数据转换:将原始数据转换为便于分析的格式,如年龄分段、地域分类等。

(3)数据可视化:运用图表展示数据,直观地反映销售状况。

三、销售数据分析1. 销售额分析(1)整体销售额:某品牌近一年的销售额为XX万元,同比增长XX%。

(2)月度销售额:分析各月份销售额,发现3月、8月、12月销售额较高,可能受节假日、换季等因素影响。

(3)季度销售额:分析各季度销售额,发现第二季度销售额最高,可能受春季换季、促销活动等因素影响。

2. 销售数量分析(1)整体销售数量:某品牌近一年的销售数量为XX万件,同比增长XX%。

(2)月度销售数量:分析各月份销售数量,发现3月、8月、12月销售数量较高,与销售额分析结果一致。

(3)季度销售数量:分析各季度销售数量,发现第二季度销售数量最高,与销售额分析结果一致。

3. 消费者分析(1)年龄分布:消费者年龄主要集中在20-40岁,占比XX%,说明该品牌主要针对年轻消费者。

(2)性别比例:男女消费者比例约为XX%,女性消费者占比略高。

(3)地域分布:消费者地域分布广泛,主要集中在XX、XX、XX等地区,说明该品牌在以上地区具有较高的市场占有率。

4. 购买频率分析(1)购买频率分布:消费者购买频率主要集中在每月1-3次,占比XX%。

(2)忠诚度分析:分析消费者购买频率与销售额的关系,发现购买频率较高的消费者,其销售额也较高,说明消费者忠诚度与销售额呈正相关。

服装营销数据分析案例

服装营销数据分析案例

服装营销数据分析案例在服装行业中,数据分析是一项非常重要的工具。

通过收集和分析消费者的购买行为、偏好和趋势数据,服装企业可以更好地了解市场需求,优化产品设计和促销策略,从而提高销售额和市场份额。

下面是一份服装营销数据分析案例:背景介绍:某家中等规模的服装企业在过去几个季度中的销售额略有下降,因此决定进行一次全面的数据分析,以找出问题所在,并采取相应的措施予以改进。

数据收集:为了进行数据分析,企业首先收集了一些关键数据,包括销售额、产品库存、市场竞争数据等。

此外,还通过消费者调查和网上观察等方式收集了一些消费者偏好、购买频率和购物渠道的数据。

数据分析:根据收集到的数据,企业进行了以下几个方面的数据分析:1.产品销售趋势分析:企业对销售额进行了时间序列分析,发现销售额呈逐渐下降的趋势。

进一步分析发现,女性服装销售额下降最为明显,而男性和童装销售稳定。

据此推测,女性服装产品存在一定的问题。

2.产品库存分析:企业对产品库存进行了分析,发现女性服装的库存过高,尤其是某些款式的库存达到了过剩的程度。

此外,部分男性和童装产品库存偏低。

基于库存数据,企业认为需要重新调整产品系列。

3.市场竞争分析:企业进行了竞争对手分析,发现某些竞争对手的产品在设计和营销策略上更具吸引力,并且有良好的市场表现。

企业意识到自身的产品在某些方面需要进行改进,以满足消费者的需求。

4.消费者偏好分析:通过消费者调查和网上观察,企业了解到消费者对于价格、品质和时尚性等方面的需求。

其中,尤其关注到消费者对环保材料和可持续发展的日益关注。

企业意识到可以通过推出环保系列产品来吸引更多的消费者。

改进措施:基于数据分析的结果,企业采取了以下改进措施:1.重新调整产品系列:企业对女性服装进行了深度分析,并重新设计了几个系列的产品,以满足消费者的需求。

同时,对男性和童装产品进行了优化,以提高库存周转率。

2.创新产品设计:企业通过参考竞争对手的成功案例和消费者调查的结果,推出了一些创新的产品设计,以增加品牌的吸引力。

服装销售数据分析(一)

服装销售数据分析(一)

服装销售数据分析(一)引言概述:服装销售数据分析是一项重要的任务,可以帮助企业了解市场趋势、顾客需求和销售效益。

通过分析销售数据,企业可以制定有效的营销策略,提高销售额和市场竞争力。

本文将从市场规模、顾客画像、热销款式、销售渠道、销售地区等五个大点来进行分析和讨论。

正文:1. 市场规模- 统计过去几年的服装市场销售额,分析销售额的增长趋势。

- 对不同市场细分进行销售数据比较,找出市场份额占比较高的细分市场。

- 分析不同季节对销售额的影响,确定产品季节性需求。

2. 顾客画像- 通过购买记录和客户调研,了解目标顾客的年龄、性别、职业等基本信息。

- 分析不同顾客群体的购买偏好和消费能力,细分目标顾客群体。

- 根据顾客画像进行产品定位和市场定位,满足目标顾客的需求。

3. 热销款式- 分析销售数据,找出热销款式和畅销产品,了解顾客购买偏好。

- 对热销款式进行细分,如男装、女装、童装等,分析各个分类的销售情况。

- 结合时尚趋势和流行元素,预测未来热销款式,为产品设计和采购提供参考。

4. 销售渠道- 了解和分析不同销售渠道的销售额和销售比例,确定主要渠道。

- 分析线上和线下销售渠道的增长趋势,制定线上线下销售平衡策略。

- 研究销售渠道的转化率和客单价等指标,优化销售流程和渠道选择。

5. 销售地区- 利用销售数据,分析不同地区的销售情况,找出销售额高和增长潜力大的地区。

- 考虑地区因素,如气候、文化和消费习惯等,制定地区销售策略和产品调整方案。

- 监测竞争对手在各个销售地区的表现,寻找市场空白和发展机会。

总结:通过服装销售数据分析,企业可以深入了解市场、顾客和产品,并基于数据制定相关策略来提升销售额和市场竞争力。

这些分析包括市场规模、顾客画像、热销款式、销售渠道和销售地区等五个大点,每个大点下面还有多个小点详细阐述。

不断进行数据分析和调整,企业可以更好地把握市场趋势,提高销售效益,实现可持续发展。

服装销售数据分析和管理课件

服装销售数据分析和管理课件

THANKS
感谢观看
通过数据分析,了解不同产品组合的销售情况和利润率, 为优化产品组合提供依据。
库存管理优化
根据不同产品组合的销售情况和利润率,制定合理的库存 管理策略,降低库存成本和提高库存周转率。
补货和调货策略
根据实际销售情况和客户需求,制定合理的补货和调货策 略,确保库存充足且减少库存积压。
06
服装销售数据管理和应用实践
03
数据驱动决策的实践
在服装行业中,数据驱动决策应关注 以下几个方面:市场分析、客户分析 、销售分析、库存分析等。通过这些 分析,企业可以制定更加科学、精准 的决策。
大数据在服装行业的应用前景展望
大数据的概念
大数据是指数据量巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合。
大数据在服装行业的应用前景
随着技术的进步和市场竞争的加剧,大数据将在服装行业中发挥越来越重要的作用。未来,大数据将与人工智能 、物联网等技术相结合,为服装行业带来更多的创新和价值。例如,通过分析客户的购买行为、偏好和反馈,企 业可以为客户提供更加个性化的服务和产品。
服装销售数据分析和管理课件
contents
目录
• 服装销售数据概述 • 销售数据分析指标 • 销售数据分析工具 • 服装销售预测分析 • 服装销售策略优化 • 服装销售数据管理和应用实践
01
服装销售数据概述
销售数据的定义和重要性
销售数据定义
销售数据是指记录和反映服装销 售情况的一系列数据,包括销售 额、销售量、客户信息等。
服装销售策略优化
基于数据的精准营销策略制定
目标客户群体分析
通过数据分析,识别出 目标客户群体的特征和 喜好,为精准营销提供 依据。
营销活动策划

华洋服装公司案例分析方案PPT课件

华洋服装公司案例分析方案PPT课件
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四、是否愿意提供额外信用额度及理由说明(续)
3、从银行借款规模增长来看,公司面临较大偿债压力。
2006年末银行借款共计4520万元,其中短期借款有3920万元,比上年末借款增加了1.5倍,为了 维持公司正常运营,短期借款增加明显,说明资金紧张,还款压力大,在此情况下,银行再为其新 增借款将面临较大风险。
流动资金短缺的问题; 5. 采购:华洋公司没有利用供应商提供的优惠措施,增加了采购成本和资金占用; 6. 管控:在销售规模无大的提升的情况下,公司各项费用开支增长较大,增加了
资金支出。
第5页/共15页
三、公司总资产报酬率逐年下降的因素分析
项目
总资产 利润总额 利息费用 总资产报酬率
华洋公司近三年总资产报酬率情况
第4页/共15页
二、公司营运资金周转不灵的原因分析
1. 设计:华洋公司设计服装竞争力不足,销售受挫,导致存货大量积压,占用大 量资金;
2. 回款:应收账款催收工作不力,导致应收账款逐年增加,挤占大量资金; 3. 运营:华洋公司改变了经营策略,由原先的季节性生产改为全年生产,增加了
运营成本; 4. 决策:在销售受挫库存大量积压的情况下,还动用大笔资金购买设备,加剧了
2 -2.11 -0.72 10.4% 0.15% -5.39% -0.73%
-0.54 -0.30 -1.78
10 -3.22 -0.84 13.5% -0.66% -9.53% -4.78%
-0.40 -0.55 -4.25
16 -6.87 -0.87 -4.1% 0.13% 4.77% -6.90%
➢ 公司盈利能力不足。华洋公司2006年对比2004年收入仅增长了4.6%,销货成本增长3.8%,

服装行业营销数据分析案例

服装行业营销数据分析案例

服装行业营销数据分析案例在服装行业中进行数据分析可以帮助企业了解市场趋势、消费者需求以及竞争对手情况,从而制定适合的营销策略。

以下是一个服装行业营销数据分析案例,以帮助企业了解市场状况并优化营销决策。

案例背景:某服装品牌想要进一步扩大市场份额,因此决定对市场进行数据分析以了解消费者需求、竞争情况和市场趋势。

问题陈述:如何根据市场数据分析为该品牌制定有效的营销策略,以推动销售增长并增加品牌知名度?解决方法:1. 消费者需求分析:通过分析市场调查数据、销售数据、用户反馈等,了解消费者的购买偏好和需求。

例如,可以观察消费者对不同款式、颜色、材质的偏好以及更喜欢购买哪些季节的服装。

2. 竞争分析:研究竞争对手的产品定位、市场份额、营销渠道等信息。

比较自身品牌与竞争对手之间的差异,找出自身的优势和竞争潜力。

同时,也需要关注竞争对手的营销策略,了解其市场推广方式以及销售成果。

3. 市场趋势分析:观察服装行业的市场趋势,如时尚风格、流行元素、消费群体的变化等。

通过市场调查、阅读时尚杂志、社交媒体数据的分析等方法,了解目标市场的最新潮流,以便企业可以更好地把握市场需求。

4. 渠道分析:通过观察销售渠道的数据,了解销售额、渠道效果和消费者购买习惯等。

例如,可以分析各销售渠道的销售额占比,以及线上和线下销售的差异等。

这将有助于制定更有效的渠道策略。

5. 价格策略分析:通过分析销售额和利润率,了解产品价格对销售的影响。

可以使用不同的定价策略,例如高价定位、中低价定位或差异化定价,并通过销售数据的监控来评估各种策略的效果。

6. 消费者行为分析:通过数据分析了解消费者在购买决策过程中的行为和动机。

例如,通过分析网站浏览数据、购物车数据和购买历史数据,了解消费者的购买路径和购买决策因素。

这将有助于优化产品推荐、促销活动和广告策略。

7. 品牌知名度分析:通过社交媒体数据和用户口碑等,了解品牌知名度和形象在市场中的表现。

可以分析顾客反馈、品牌关注度和转化率等指标,以评估品牌形象是否受到认可,以及如何提升品牌知名度。

服装销售数据分析(案例)..

服装销售数据分析(案例)..

新款铺货分析
一、首单裁剪量、裁剪码比; 二、入库进度、日期; 三、主推款与试销款(形象款); 四、气候与铺货顺序; 五、补货距离与时间; 六、商场销量和挂杆量;
补货分析
1、日销售报表(款、码、色); 2、补码、补色; 3、市外补货分析到一周; 4、市外补货预计一周销量; 5、补货调动次序:库房----市内----外埠
辅助数据
一、特价产品库存量 二、追单入库周期(平均、单款) 三、运输周期 四、气候、温度 五、商场活动、促销活动内容、时间 六、畅销款面料库存量
商场销售80-20原理
一、20%多的款式产生80%左右的销售; 二、近80%的款式只产生20%左右的销售; 三、重点关注20%左右的款式货品; 四、专卖店加10%的比例
一、畅销款 二、平销款 三、滞销款(只对内部使用) 四、主推款 五、试销款 六、形象款 七、搭配款 八、打折款 九、特价款 十、调价款
建立对数据的敏感
1、分析数据使用的只是加减、乘除,不需要高深 的数学知识;
2、判断数据多用百分比; 3、数据分析要进行比较,没有比较的数据分析几
乎没有意义; 4、多掌握历史数据,多掌握基础数据;
调货分析
1、一周不动的款(看气候减量); 2、二周不动的款(看气候调回只留样); 3、三周不动的款(全部调回) 4、一月内各地基本不动的款(申请调价);
追单分析
1、畅销款销售周期和频率; 2、面料库存量 3、生产入库时间 4、还能够销售的时间 5、确定追单量 6、确定追单码比 7、竞争对手情况(款式、价格)
调价分析
上货时间 销售频率 销售总量 库存总量 气候 滞销原因 竞争婚庆、礼服、生活装\男装比例; 三、高、中、低价格比例; 四、颜色比例; 五、男女装比例; 六、春秋、夏、冬装比例; 七、正价、特价比例; 八、新款、老款比例;
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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重要的调查问题上存在差异, 可进行非参数检验分析方法。如想了解性别不同在选购 因素上是否存在差别?第一喜欢品牌上是否存在差异? 下面给出了这两个问题分析的Spss语法,如表10-8所示。 生成非参数检验分析表。根据显著性水平来判断差异是 否存在(显著水平小于0.05才被认为是存在在差异的), 从本例子的结果来看,性别不同,第一喜欢品牌、第一 选购因素总体上没有差异,但不同地区的表现不相同。
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:
5、颜色报表
颜色报表可按照年、月、日不同时段分别汇总,旨在了 解各个颜色在不同时段的销售情况,以便及时了解各颜 色销售变动,对各个颜色的市场销路变化进行评价,以 便对不同的颜色进行存货决策或促销决策。要利用原始 销售数据库编制颜色销售报表,需要指定以下几个参数: 一是汇总变量:销售额或销售量。二是分类汇总采用的 分类标志:颜色分类标志。三是汇总时段:指定汇总的 年、月、日。显然颜色不同时段的汇总报表与地区报表 的生成方法完全相同,只是将汇总分组变量改为颜色变 量即可。
四、市场调查分析报告
根据上面给出的分析思路,可以得到很多预期的分析结 果或调查结果,最后要以报告的形式将这些结果反映出 来。一份市场调查分析报告应包括以下三个部分: 1、市场调查概况 简明扼要地介绍市场调查的目的,调查任务的承担组织、 调查的组织工作(如调研程序、调查线路、工作量分配 等)、调查人员的构成及调查时间。
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,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。
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,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。
上面给出了6个方面的分析思路,每方面都有两年及不同 地区的对比数据。在实际分析中,如果不需要分年度或 分地区,上述分析结果就会简化,如果需要更多的信息, 还可根据分析的目的,用原始数据中的变量设计出一些 新的、中间分析变量(如上面提到的选购因素组合)。 在对数据结果进行解释时,一方面要能清楚地描述目前 市场的情况,指出现在市场的一些特征,另一方面也要 注意进行比较分析,包括时间上的对比,分地区的对比, 以此获得更多有用的信息,为后面的调查结论或建议提 场调查最重要的成果,调查结论应能涵盖调查过 程重要的发现,对于一些无意义的调查结果不必考虑, 调查建议则是根据调查中发现的问题或规律提出的建设 性意见。
3、调查结果
调查结果是按照调查问卷的结果或调查目的,采用平铺 直叙的方法,将调查的结果展现出来,也包括一些扩展 的分析:如相关分析等。
1、地区报表
地区报表的作用是及时了解不同地区的销售情况及销售 计划的执行或完成情况,以便制定相应的促销措施或调 整地区销售计划。地区报表也是企业划分解重点销售区 或非重点销售,制定有区别的销售战略的主要依据。地 区报表有以下三种形式:
1)地区销售年报。
主要是汇总各地区年度销售额,以此了解各地区的年度 销售计划完成情况,同时可从总量上进行地区销售对比, 寻找各地区的销售差距和销售潜力。
4、款式报表
款式报表可按照年、月、日不同时段分别汇总,旨在了 解各个款式在不同时段的销售情况,以便及时了解各款 式销售变动,对各个款式的市场销路变化进行评价,以 便对不同的款式进行存货决策或促销决策。要利用原始 销售数据库编制款式销售报表,需要指定以下几个参数: 一是汇总变量:销售额或销售量。二是分类汇总采用的 分类标志:款式分类标志。三是汇总时段:指定汇总的 年、月、日。显然款式不同时段的汇总报表与地区报表 的生成方法完全相同,只是将汇总分组变量改为款式变 量即可。
要利用原始销售数据库编制以上各类报表,需要指定以下几个参数: 一是汇总变量:销售额或销售量。二是分类汇总采用的分类标志: 地区分类标志。三是汇总时段:指定汇总的年、月、日。在SPSS中, 以上几个参数的指定通过以下指令完成:首先用数据筛选功能,选 出符合指定年、月、日的销售数据,其次,应用数据综述统计功能, 指定汇总变量和汇总地区分类变量,选择输出汇总sum统计指标。下 面给出了利用本案例数据库生成以上各种报表的语法(具体操作见 前面有关章节,以下相同),如表10-10,分析结果包括三张不同时 段的分地区的销售汇总报表。
一、销售数据库结构
建立全面、有效的销售数据库是进行销售数据分析的前 提。服装企业的销售数据库的结构,应根据分析的需要 和企业的经营实力来定。数据库越复杂,分析的信息量 越大,但原始数据的收集成本就越高,对数据维护与管 理的要求也越高。本案例分析提供的数据库为detail.sav, 数据库中的变量结构如表10-9,共有14个变量,分别记录 了每笔销售金额所对应的销售日期、地区、店铺、品种 特征、气候因素、店铺大小等销售特征参数,这些特征 参数用来描述市场销售特征,在后面的数据分析中将发 挥重要作用。
服装营销数据分析案例
资料来源于网络
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, 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。
2、店铺报表
店铺的报表也可按照年、月、日不同时段分别汇总,旨在了解各个 店铺在不同时段的销售情况,以便及时了解各店铺销售变动,对各 个店铺的销售业绩进行评价。要利用原始销售数据库编制店铺销售 报表,同样需要指定以下几个参数:一是汇总变量:销售额或销售 量。二是分类汇总采用的分类标志:店铺分类标志。三是汇总时段: 指定汇总的年、月、日。显然店铺报表不同时段的汇总报表与地区 报表的生成方法完全相同,只是将汇总分组变量改为店铺变量即可 (用编辑中的替换功能可将上面的语法变为生成店铺报表的语法), 该过程的语汇不再列示。
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。
3、产品分类报表
产品分类报表可按照年、月、日不同时段分别汇总,旨 在了解各个产品在不同时段的销售情况,以便及时了解 各产品销售变动,对各个产品的市场销路变化进行评价, 以便对不同的产品进行存货决策或促销决策。要利用原 始销售数据库编制产品分类销售报表,需要指定以下几 个参数:一是汇总变量:销售额或销售量。二是分类汇 总采用的分类标志:产品编码标志。三是汇总时段:指 定汇总的年、月、日。显然产品分类不同时段的汇总报 表与地区报表的生成方法完全相同,只是将汇总分组变 量改为产品编码变量即可。
二、销售汇总报表分析
销售汇总报表是指企业管理层出于了解整体市场销售情 况及计划完成情况,制定管理措施的需要而编制的销售 汇总报表,按照时间的长度分为年报、月报、日报,按 照销售额汇总使用的分类变量不同,分为地区报表、店 铺报表、产品报表、款式报表、颜色报表、尺码报表等。 通过这些报表的分析,有助于管理层了解销售计划完成 情况及市场构成特征与变化,制定相应的管理措施和营 销措施。
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