浅谈企业人员对营销数据的管理

——以某区核心商圈典型商场的晶钻水销量为例

 张景雍（清远市技师学院  广东清远  511517）

摘 要：某企业针对企业人员分析营销数据的能力较薄弱这种情况，决定以操作最为简便的Excel作为分析工具，利用企业人员自己对某区核心商圈典型商场的晶钻水销量进行回归分析。首先，让企业人员明确调研目的，选择调研对象，制定调查问卷，利用适合的调查方法，拟定调查流程，完成调研数据的收集；然后，对调研数据进行编码，使用Excel制表功能完成基础表格制作，以满足数据分析的需要；接着，对数据进行相关系数分析，以确定是达到回归分析的要求；最后，对符合回归分析的调研数据进行回归分析。

关键词：企业人员；营销数据；晶钻水月销量

一、调研目的

企业A是一家销售瓶装矿泉水的代理商，为了了解市场对某种品牌矿泉水的销售量，企业派出若干企业人员进行实地调查，以求获得第一手资料。根据企业A的调研要求，企业人员须调查所在地某种品牌的月销售量是否与当地市场的特征有关。企业人员讨论后，选择娃哈哈550ml晶钻水，并决定调查该商品在核心商圈典型商场的月销售量，日人均人流量，以及顾客对商品的评价。他们具体了解某区三家典型商场大润发、华润万家（黄坑店、小市店）销售娃哈哈550ml晶钻水的数据以及影响销售量的重要因素。

二、 调研对象

某区目前的核心商圈可以分为3个：黄坑商圈、旧城商圈和小市商圈。其中，黄坑商圈有典型商场华润万家，旧城商圈有典型商场大润发，小市商圈有典型商场华润万家。根据企业A对调查项目的具体要求，企业人员对商场营业员进行访谈调查，着重了解月销售量、日均人流量和顾客对商品的评价，以获得目标调研数据。在上述商场中分别选取有代表性的营业员进行调查。所选取的营业员均为所在商场工作一年以上，且对娃哈哈550ml晶钻水的销售情况了如指掌。故而，经过慎重考虑，分别在大润发、华润万家黄坑店、华润万家小市店选取若干名营业员。

三、调研方法

1.访问法

企业人员根据调研要求，在制定访问调查问卷时就明确对商场营业员进行访问调查。在实际操作中，企业人员必须先做好分工，以两名为一组进行。一名扮演积极消费者，与营业员就所调研的问题进行自然而亲切的交谈；另一名扮演消极消费者，密切观察和注意前者交谈情况，以验证第一名企业人员所获资料的真实性、准确性和完整性。

2.文案调查法

    在实施访问调查之前，企业人员并不知道怎样去获取准确的销售数据，也不知道哪些因素会影响销售数据。因而，企业人员不得不到图书馆或通过上网了解怎样才能解决上述问题。事实上，企业人员一开始模仿消费者调查问卷，结果，模拟实施访问调查后，发现调查问题指向单个的消费者，所得数据不具有代表性。企业人员才发现，访谈调查的问题应突出有代表性的消费群体。

四、调研可信度分析

1.数据可靠

企业人员收集的数据资料真实可靠，因为企业人员与营业员的沟通自然，没有让其识别我们的意图。与她们沟通过程中，一名调查人员与对方自由交谈，另一名同伴验证第一名调查人员所获资料的真实性、准确性和完整性。

经过调查，大润发月销售量2300瓶，日均人流量5000人，顾客对商品的评价分数为90分；华润万家A月销售量1900瓶，日均人流量3000人，顾客对商品的评价分数为85分；华润万家B月销售量1600瓶，日均人流量2000人，顾客对商品的评价分数为80分。店数据中的“月销售量”由上述三家商场的营业员提供的，虽然未精确到个位数，但也大致反映了所在商场的月度销售量。企业人员要求营业员提供9月份销售量，受访的营业员都能提供数据。“日均人流量”数据也由营业员提供，其中，大润发日均人流量达到5000，其余两家都在2000以上。“顾客对水的评价”是根据营业员对消费者的反馈做出的等级表述加以量化的。消费者对大润发的商品评价高于其余两家。

2.回归分析精确度高

 企业人员使用了Excel数据分析中的回归分析，具体步骤如下：

（1）相关系数分析

 相关系数分析是为了判断数据之间是否高度相关。一般情况下，变量之间的相关系数大于0.95即为高度相关。在进行回归分析之前，企业人员对各个项目之间的相关性进行了分析，数据显示各个项目相关性较高。其中，月销售量与日均人流量的相关系数为0.994191626 ；月销售量与顾客对水的评价的相关系数为0.996615896。

（2）回归分析

回归分析是为了确定变量之间的定量关系。由于各个项目之间相关系数高，故可以考虑对月销售量进行回归分析。企业人员使用Excel的数据分析功能，对调研数据进行回归分析。在回归分析结果表里有多种指标能判断回归分析是否显著有效。在回归因子中，截距为-1800，日人均流量系数为0.1，顾客对商品的评价系数为40，三者的置信水平为显著。

上述回归结果中，标准误差表示统计量是否存在误差或误差有多大，由于标准误差为0，故有效。P-value标记为接近为0的符号，因而回归分析显著有效。

3.调研局限

调查样本局限于某区3家典型商场，不够全面；调查的营业员数量为48人，人数较少。

五、调研结论

1.月销售量与每日人均流量和顾客对水的评价高度相关。其中，月销售量与每日人均流量的相关系数为0.994191626 ；月销售量与顾客对水的评价的相关系数为0.996615896。

2.根据回归分析预测模型，当商场每日的人均流量达到6000时，晶钻水的月销售量就能达到3000瓶。

3.回归分析显示，当购买晶钻水的顾客对水的评价越高，晶钻水的销售量就越高。

六、建议

企业人员使用Excel的数据分析功能，对调研数据进行回归分析。在回归方程中，Intercept为-1800，日人均流量系数为0.1，顾客对商品的评价系数为40，P-value显示为 #NUM!。由上述分析可知，回归模型为：月销售量=0.1*每日人均流量+40*顾客对水的评价-1800。该回归的标准误差均为0，回归因子的置信水平为显著，说明回归方程精确度高。

    由于回归预测模型为：月销售量=0.1*日均人流量+40*顾客对水的评价-1800，在此模型中，顾客对水的评价的系数为40，说明顾客更加在意产品的质量或服务方面，故而建议商场或厂商加强对产品的研发更新以及提供优质的服务。

参考文献：

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[2]张建辉、王冠卓、刘大旭、吴苏礼.图书馆废旧图书清理量的多元线性回归预测[J].商业故事.2015(35) 

[3]倪永勤、杨留方、孙昭洪、苗民、傅在琦.变量具误差的多元线性回归不确定度评定方法[J].云南大学学报(自然科学版).2008(S1)

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