多元统计分析在大中型零售商场营销中的应用，本文主要内容关键词为：统计分析论文,商场论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
凌河商场地处商场林立的辽西商业中心——锦州，是一家综合性的大型零售商场。近几年来，由于商场数目不断增多，物价涨幅居高不下，商战不断升级，凌河商场的经营日趋艰难。我们在指导学生实习期间，协助这家商场进行了一次市场调查，目的是了解顾客需求的变化，把握竞争形势和商场的市场地位，提高商场的市场营销水平和效率。我们综合使用了多元统计分析中的聚类分析和因子分析技术，对调查数据进行了深层次的分析，为凌河商场的市场营销决策提供了科学依据。
一、以研讨会的形式筛选商场营销因素
我们与凌河商场的营销管理人员、服务员和部分顾客一起，以研讨会的形式，讨论了各种影响商场市场地位的营销因素。首先由参加会议的人员列举各种影响商场市场地位的有关营销因素；然后逐一的分析这些营销因素的重要程度；最后经慎重筛选，将如下二十三个营销因素作为调查的主要内容：
商品价格 商品质量 服务态度 清洁卫生 商品与柜台摆布
花色品种 营业时间 诚实可靠 开架售货 顾客意见处理
服务速度 服务技术 收款方式 退换货容易 接受电话邮寄购物
服务周到 宽敞明亮 橱窗陈列 售后服务 无假冒伪劣
商场位置 商场内广告 商场周围环境
二、向顾客进行问卷调查并整理调查数据
对本次调查的设计我们主要考虑了如下几个方面：
1.商场的市场地位实际上就是商场在消费者心目中的形象，消费者是评价商场营销要素优劣最有权威的裁判。因此，我们决定对消费者进行调查，请消费者对商场的市场营销因素进行评价。
2.商场的市场地位要通过与其它商场的比较中才能知晓，因此，本次调查要了解包括凌河商场在内的锦州市九家大中型零售商场的营销因素的状况，以便在对比中把握凌河商场的市场地位。
3.调查采用直接请顾客填写调查问卷的形式进行。问卷中，将每一个营销因素的最佳状态规定为10分，最差状态为1分， 请顾客对各商场的营销因素进行打分。
4.为了提高调查结果的代表性和可靠性，尽可能地多发问卷，总共发出了300份问卷，收回了226份。由于我们在请顾客填写问卷之前，向他们详细解释调查目的和填写问卷的方法，因此，问卷的回答质量比较高。
对所收集的问卷进行整理时，分别计算出了顾客对每一商场的每一营销因素的平均评分值（见表1）。
表1：商场营销因素调查整理表
因素商服商售无花开诚收
商场 品务品后假色架实款
价态质服冒品售可方
格度量务伪种货靠式
劣摆
A
5.1
5.0
5.5
5.0
4.7
5.1
3.3
5.1
3.1
B
3.7
3.5
3.4
3.7
3.0
4.3
4.7
3.0
4.4
C
5.2
6.4
5.1
7.5
5.6
5.2
3.6
6.8
4.5
D
6.1
5.7
7.7
6.7
6.8
6.6
5.9
4.2
5.4
E
6.1
7.1
6.1
7.4
7.5
8.3
5.4
7.1
5.2
F
7.6
8.1
6.5
7.2
5.4
7.4
5.8
7.6
5.9
G
9.3
4.5
9.5
9.6
8.7
9.7
7.8
4.3
8.6
H
9.2
5.1
9.3
9.7
9.2
9.5
6.5
5.3
5.3
凌河商场 7.0
4.5
9.4
7.2
6.5
8.1
3.7
4.8
4.2
平 均
6.6
5.5
6.9
7.1
6.3
7.1
5.2
5.4
5.2
标准差
1.9
1.4
2.2
1.9
2.0
2.0
1.5
1.5
1.5
因素营商商服退清接服宽
商场 业场品务换洁受务敞
时位与技货卫电速明
间置柜术容生话度亮
台 易 邮
摆 寄
布 购
物
A
3.1
3.7
8.7
5.4
6.1
8.1
4.1
5.0
8.6
B
3.4
4.5
5.8
3.3
5.3
5.4
4.3
3.1
5.2
C
4.8
4.5
2.1
6.1
5.4
2.3
4.2
6.1
2.1
D
5.8
5.4
2.8
6.0
6.9
2.5
5.4
7.5
2.8
E
6.8
4.2
5.1
6.6
8.3
5.6
7.0
6.3
5.0
F
8.2
8.7
5.1
7.2
5.4
5.0
5.7
7.0
5.1
G
7.5
7.9
7.3
4.9
9.8
7.9
7.6
3.9
7.3
H
6.3
6.3
7.9
5.4
9.5
4.2
6.3
5.6
4.7
凌河商场 4.1
4.0
5.1
4.8
7.1
5.7
3.6
5.1
3.3
平 均 5.6
5.5
5.5
5.5
7.1
5.2
5.4
5.5
4.9
标准差
1.8
1.8
2.2
1.1
1.8
2.0
1.4
1.4
2.1
因素服务橱窗顾客意商场 商场周
商场 周到陈列见处理内广告围环境
A5.0 8.3 5.2
8.6
8.7
B3.8 5.3 3.2
5.4
5.3
C7.9 2.1 6.3
4.1
2.2
D5.5 4.0 6.1
2.0
2.9
E6.8 5.1 8.4
5.0
5.1
F7.0 5.7 7.6
6.4
5.2
G4.2 7.2 4.7
7.3
7.4
H5.6 6.8 5.2
7.7
8.8
凌河商场 6.5 6.3 4.9
5.6
6.4
平均5.8 5.6 5.7
5.8
5.8
标准差1.4 1.8 1.6
2.0
2.3
表1中的数值对商场的营销决策有重要的参考价值。 凌河商场只要将各营销要素的得分与其它商场的得分和平均分数比较一下，就可发现自身的优势和弱点，从而可扬长避短，提高竞争能力。然而，我们知道，各营销因素之间并不是彼此独立的，它们之间一定存在某种内在联系，即某一营销因素的优劣，在不同程度上取决于其它营销因素的状况。单从表1的数据本身不能发现和把握这种内在联系， 达不到对商场营销因素有深刻认识的目的，从而也就不能为商场的营销决策提供高层次的信息。
我们现在希望运用多元统计分析技术，对表1 中的数据进行更深层次的加工，探索营销变量之间的内在数量关系。
三、运用聚类分析研究竞争形势和商场的市场地位
我们运用SPSS统计分析软件中的聚类分析，以表1 中的二十三个营销因素为变量，对九家商场进行分类。
图1 是聚类分析图。
图1：聚类分析图（注：I代表凌河商场）
根据聚类图，可将九家商场分为三类。第一类：G和H商场；第二类：E、F、I、C和D商场；第三类：A和B商场。凌河商场（I）位居第二类。这说明凌河商场在市场上地位处于中流水平。从表1中的数据可知，凌河商场的得分状况虽比位居第三类的A和B商场高，但它的每一营销因素得分几乎都低于与位居第一类的G和H商场，尤其在商品价格、售后服务、无假冒伪劣，开架售货和商场内广告等方面差距较大。即使在第二类中，凌河商场也是处于中间的位置。因此可以说，凌河商场在市场上是中流中的中流，竞争能力是比较薄弱的。如果不采取有效措施，有可能被挤入第三类中。
四、运用因子分析探求关键营销变量
因子分析能将众多具有交互相关关系的原变量综合成若干个能充分代表原变量的基本因子，从而可达到变量降维、变量分类和发现关键因子的目的。我们现在希望用几个因子来代表表1中的二十三个变量， 找出关键因子，并将表1中的变量归类， 故利用SPSS 中的因子分析对表1中的数据实施因子分析。
按特征值大于一的原则，我们选取了四个因子，这四个因子的累计方差贡献率高达91.6%，可以很充分地代表原数据。表2 是经过方差最大法旋转处理后的四个因子负荷矩阵：
表2：因子负荷矩阵
因子1 因子2 因子3 因子4
商品价格
0.82 0.23 0.14 0.43
服务态度 -0.07 -0.17 0.96 0.23
商品质量
0.92 0.08 -0.04 0.13
售后服务
0.66 -0.03 0.24 0.34
无假冒伪劣 0.92 0.02 0.14 0.28
花色品种
0.67 0.12 0.14 0.38
开架售货
0.46 0.04 -0.11 0.66
诚实可靠
0.03 -0.02 -0.96 0.03
收款方式
0.40 -0.26 -0.08 0.87
营业时间
0.38 -0.05 -0.48 0.78
商场位置
0.21 0.11 0.19 0.82
商品与柜台摆布 0.18 0.93 -0.24 0.03
服务技术
0.11 -0.13 0.65 0.17
退换货容易 0.84 0.24 -0.15 0.32
清洁卫生 -0.03 0.66 -0.21 0.10
接受电话邮寄购物
0.43 0.16 0.16 0.76
服务速度
0.14 -0.43 0.70 0.00
宽敞明亮 -0.15 0.92 -0.13 0.22
服务周到
0.11 -0.40 0.81 -0.29
橱窗陈列
0.22 0.91 -0.21 0.01
顾客意见处理
0.06 -0.16 0.92 0.15
商场内广告 0.14 0.93 -0.03 -0.02
商场周围环境
0.36 0.86 -0.21 -0.07
方差贡献率38.3% 32.9% 12.6% 7.8%
在负荷矩阵中，负荷值的统计意义是变量与相应因子的相关系数。一般将对某一个因子负荷值大于0.5的变量定为大负荷值变量， 这些大负荷值变量与相应因子的相关关系强，故可用该因子来代表这些变量。
从表2可见，有六个变量对因子1的负荷值大：商品价格（0.82）、商品质量（0.92）、售后服务（0.66）、无假冒伪劣（0.92）、花色品种（0.67）和退换货容易（0.84）。这些变量有一个共同特点，就是它们都与顾客从商场购买的商品的价值大小有关，因此，可将因子1 命名为价值因子。
对因子2负荷值大的变量有：商品与柜台摆布（0.94）、 清洁卫生（0.66）、宽敞明亮（0.92）、橱窗陈列（0.91）、商场内广告（0.93）和商场周围环境（0.86）。这些变量均是表明商场购物环境的，可命名为环境因子。
对因子3负荷值大的营销变量包括：服务态度（0.96）、 诚实可靠（0.96）、服务技术（0.65）、服务速度（0.70）、服务周到（0.81）和顾客意见处理（0.92）。这些变量都是表明商场服务人员素质高低和为顾客服务的意识强弱的，故可命名为人员因子。
最后，对因子4负荷值大的变量有：开架售货（0.66）、 收款方式（0.87）、营业时间（0.78）、商场位置（0.82）和接受电话邮寄购物（0.76）。这些变量均与顾客到商场购物的方便程度有关，可命名为方便因子。
五、多元统计分析结果对商场营销的重要启示
从凌河商场的角度看，多元统计分析的结果对商场的市场营销决策至少有如下几个方面的启示：
1.从聚类分析的结果可知，凌河商场位居第二类，即在市场上地位处于中流水平。它的每一营销因素得分几乎都低于与位居第一类的G和H商场，尤其在商品价格、售后服务、无假冒伪劣、开架售货和商场内广告等方面差距较大。如果能改进和完善这些相对落后的营销因素，凌河商场就有希望挤入第一类，成为锦州地区最具竞争实力的商场之一。
2.从因子分析的结果可知，决定商场市场地位的综合性因子有四个：顾客从商场所能获得的价值、商场的购物环境、商场服务人员的素质和顾客购物的方便性。换言之，顾客是从价值、环境、人员和方便四个角度来评价和选择一家商场的。因此，从战略意义上讲，从这四个方面入手来增强商场的整体实力，是提高商场市场地位和形象，保证商场长期生存与发展的关键。
3.从四个综合因子的方差贡献率看，价值因子的贡献率最大（38.3%），即价值因子可以解释原数据的38.3%。 这实际上说明了价值因子对商场的市场地位的影响力最大，是决定商场市场地位的最关键因子。其余三个因子的重要程度大小依次为：环境因子（32.9%）、人员因子（12.6%）和方便因子（7.8%）。商场在制定市场营销战略时， 应对方差贡献率大的因子给予重点考虑。
4.就因子分析而言，同类变量间的相关程度大，负荷值大的变量与相应因子的相关程度也大。因此，从战术意义上讲，商场应加大对大负荷值变量的投入，这样不仅可以提高相应综合因子的实力，还可以带动同类变量状况的改善。这无疑会有助于商场资源的有效配置，起到事半功倍的效果。