显然,现在市场营销中的客户调查、市场占有率分析、争对手产品优势、产品区域销售率差别、新品上市对现有产品的冲击等分析都需要对大量的数据进行统计,并得出结论。如果使用专业统计软件进行专门的分析,那么结果就十分可靠。
如果希望提高统计分析能力,推荐使用SPSS,JMS,MINITAB等软件。
当然,对于一线营销人员,或者不需要与大量数据打交道的营销人员,可以不使用相关软件。
一、SPSS软件简介1、关于SPSS软件
SPSS是“社会科学统计软件包”(Statistical Package for the Social Science)的简称,是一种集成化的计算机数据处理应用软件。1968年,美国斯坦福大学H.Nie等三位大学生开发了最早的SPSS统计软件,并于1975年在芝加哥成立了SPSS公司,已有30余年的成长历史,全球约有25万家产品用户,广泛分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研、教育等多个领域和行业。SPSS是世界上公认的三大数据分析软件之一(SAS、SPSS和SYSTAT)。1994至1998年间,SPSS公司陆续购并了SYSTAT公司、BMDP公司等,由原来单一统计产品开发转向企业、教育科研及政府机构提供全面信息统计决策支持服务。伴随SPSS服务领域的扩大和深度的增加,SPSS公司已决定将其全称更改为Statistical Product and Service solutions(统计产品与服务解决方案)。
目前,世界上最著名的数据分析软件是SAS和SPSS。SAS由于是为专业统计分析人员设计的,具有功能强大,灵活多样的特点,为专业人士所喜爱。而SPSS是为广大的非专业人士设计,它 *** 作简便,好学易懂,简单实用,因而很受非专业人士的青睐。此外,比起SAS软件来,SPSS主要针对着社会科学研究领域开发,因而更适合应用于教育科学研究,是国外教育科研人员必备的科研工具。1988年,中国高教学会首次推广了这种软件,从此成为国内教育科研人员最常用的工具。
2、SPSS软件的特点
①集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。从理论上说,只要计算机硬盘和内存足够大,SPSS可以处理任意大小的数据文件,无论文件中包含多少个变量,也不论数据中包含多少个案例。
②统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项目,包括常规的集中量数和差异量数、 相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检验和非参数检验;也包括近期发展的多元统计技术,如多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析和因子分析等方法,并能在屏幕(或打印机)上显示(打印)如正态分布图、直方图、散点图等各种统计图表。从某种意义上讲,SPSS软件还可以帮助数学功底不够的使用者学习运用现代统计技术。使用者仅需要关心某个问题应该采用何种统计方法,并初步掌握对计算结果的解释,而不需要了解其具体运算过程,可能在使用手册的帮助下定量分析数据。
③自从1995年SPSS公司与微软公司合作开发SPSS界面后,SPSS界面变得越来越友好, *** 作也越来越简单。熟悉微软公司产品的用户学起SPSS *** 作很容易上手。SPSS for Windows界面完全是菜单式,一般稍有统计基础的人经过三天培训即可用SPSS做简单的数据分析,包括绘制图表、简单回归、相关分析等等,关键在于如何进行结果分析及解释,这一方面需要学习一些数理统计的基本知识,另一方面也要多进行实践,在实践中了解各种统计结果的实际意义。
SPSS直销分析:购买倾向和控制包装检验一、购买倾向(直销-选择方法-选择最有可能购买的联系人)
购买倾向使用测试邮件或先前活动的结果来生成得分。这些得分显示哪些联系人最有可能做出响应。响应字段显示谁对测试邮件或先前活动做出了回应。倾向字段是您要用于预测具有类似特征的联系人将做出反应的可能性的特征。
此方法采用二元Logistic回归构建预测模型。构建并应用预测模型的过程包含两个基本步骤:◎构建模型并保存模型文件。使用数据集构建兴趣结果(通常被称为目标)已知的模型。例如,如果您希望构建可预测谁可能会响应直接邮寄活动的模型,则需要从已包含响应人和未响应人信息的数据集开始。例如,这可能是对一小组客户发送的测试邮件的结果或来自过去类似活动的响应信息。◎应用该模型到其他数据集(其中兴趣结果未知)以获取预测结果。
2、示例。公司直销部门使用测试邮件的结果,为其联系人数据库的其余部分指定倾向得分,他们使用各种人口统计学特征来标识最有可能做出响应和购买产品的联系人。
3、输出:此过程自动在数据集中创建包含检验数据的倾向得分的新字段,以及可用于对其他数据集评分的XML模型文件。可选的诊断输出包括一个整体模型质量图表和一个比较预测响应与实际响应的分类表。
二、控制包装检验(直销-选择方法-比较活动效果)
该方法比较市场营销活动,以检查不同包装或商品之间是否存在显著的效果差异。活动效果通过响应来测量。“活动”字段标识不同的活动,例如,Offer A和OfferB。“响应”字段指示联系人对活动有无响应。在响应被记录为购买金额(例如“99.99”)时选择“购买金额”。在响应只是指示联系人是否正面回应(例如“是”或“否”)时,选择“回应”。
1、示例。公司直销部门想了解新的包装设计能否产生比现有包装更多的正面响应。因此他们发出测试邮件,以确定新包装能否产生明显更高的正响应率。测试邮件包括获得现有包装的控制组和获得新包装设计的测试组。然后比较两组的结果,看看是否存在显著差异。 2、输出:输出包含两个表格,其中一个显示由活动字段定义的每个组的正、负响应计数与百分比,另一个则标识存在明显差异的组。
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