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[摘 要 ] 以目前珠宝公司困扰的连锁店的管理问题为研究对象,按笔者设计出的一套实用的连锁店面调查表为考察依据,以SPSS 16统计软件为分析工具,对E 珠宝公司的数据进行分析,得出如何对连锁店面进行分类管理的问题.
[关 键 词 ] 珠宝行业连锁店面调查表因子分析聚类分析
特许经营与加盟连锁是国内目前最具活力的商业模式之一.在目前的珠宝行业,也同样是一种十分盛行营销渠道模式.无论是特许加盟还是直营连锁,本身都有其优点和不足之处,但二者的共同之处均涉及到连锁店的管理问题.如何做强终端,一直是珠宝企业最总要的问题之一.随着加盟连锁业务的发展,这一问题日益突出了.尤其对连锁中的加盟店面,由于不是总部的所有权,自身有相当大的独立经营自主权,所以,在品牌的终端管理上难度就要大很多.
那我们怎样才能加强对连锁店的管理,使珠宝企业在连锁经营的模式上更加标准化、专业化、和简单化呢这是目前珠宝企业共同的追求,为了更好的加强品牌终端的管理,很多的珠宝企业已增设品牌督导这一具体的职务,目的就是针对性的解决这个问题.但根据笔者的工作经验,实际运作过程中任然存在很多问题,关键在于缺乏一套科学的而又行之有效的管理技术和方法.笔者根据自己的行业实践,针对珠宝行业的特点,设计出一套方法,运用于珠宝企业的连锁管理上,会有比较好的效果.
要解决好连锁店面的管理问题,我们应该做好以下二个步:1.做好调查,2.数据分析.
一、做好调查
调查是一切工作的基础,做好调查其实是一件很不容易的事,要求我们有专业的知识、丰富的行业经验,更要有客观、谨慎、和严肃的态度.就目前珠宝行业的连锁管理而言,通常的做法是委派专业的品牌督导,去实地进行连锁店面的调查,这就要求我们的品牌督导能对连锁店面有一个专业的、总体的把握.笔者根据珠宝行业的特点,设计出一张E公司连锁店面调查表来帮助我们开展工作,如下表1.
我们按珠宝行业对连锁店面要求:1铺(店面总体),2货(货品总体),3人(员工总体),4促销宣传(促销活动),5销售业绩(销售状况),在此基础上又分16个小项进行研究.如表1
以上共列举出(x1、x2、等、x16)16项,笔者认为在目前珠宝行业连锁店管理中,是较为重要也最有代表性的考察项目,具体的操作实施,可按公司的管理目标和要求自己设定.有了这套表,我们就可以对连锁店面,进行分析和总体上的掌握了.
我们要在此说明的是,本案例只讨论前四大项(1店面,2货品,3营业员,4营销活动),想以此来说明,在连锁店的基本状况上,我们将如何对众多的连锁店进行分类,然后再采取不同的管理策略(限于篇幅问题,本文暂时不涉及第“5销售状况”).这样我们根据前四项内容,共15小项(即x1、x2、等、x15),进行分析研究.
我们对15个考察项目,采用统计学上常用的李克特(Likert)五级量表法.根据被调查店面的实际情况,由我们派出的品牌督导,给连锁店面按表1.1的项目描述和各自品牌的要求做出评估得出相应的分值:1很差,2较差,3一般,4较好,5很好.本文使用SPSS16统计软件进行数据分析.
现我们以E珠宝公司的数据为案例,店名分别为:q1、q2、q3、等、q30.收回30家连锁店面的数据来分析.
二、数据分析
1.基本信息统计分析
先看总体状况.表2
“店面情况”最好为3.2067,但分布最不均匀,其偏斜系数Skewness为0.933,是四个考察项目中最大的,这也比较符合实际情况.“营业员”为2.6333,其偏斜系数Skewness为-.230,说明营业员总体状况最低,这也基本上反映了珠宝行业的特殊性,对营业员的要求较高,更需要我们对其加强行业的培训以提高整体素质.
比如我们要了解“货品结构”是否合理,SPSS图示和计算可知:
表3结果分析,统计对象个数(N)30,均值(Mean)为2.93,标准差(Std)0.907,偏度(Skewness)-0.159,偏度标准误(Std. Error of Skewness) 0.427,峰度(Kurtosis)-1.176,峰度标准误(Std. Error of Kurtosis)0.833.
此时数据文件增加了一个变量“Zscore(货品价位)”,对新变量“Zscore(货品价位)”求均值与方差.得表4
标准化变量“Zscore”(“x9货品价位”)的均值为0,方差为1.商品的定价本身是一门相当专业而复杂的技术,而珠宝行业的特殊性决定了它的定价会比很多行业更具有复杂性,需要我们认真的运用多种理论知识并结合好市场的实际情况才能做得更加科学合理.
上表5“货品保障”项目结果分析,T统计量的值为-0.403,自由度df等于29,双尾T检验的显著性概率Sig. (2-tailed)等于1.000>0.05,表明统计值t落在t0.025的内侧,应当接受原假设,从而样本“货品保障” 的平均数可以说是4,说明珠宝连锁店由于行业的特点,在货品安全性方面做的最好.
上表6结果分析,“x12专业知识”项目的t统计量的值为-3.340,自由度df等于29,双尾T检验的显著性概率Sig. (2-tailed)等于0.002<0.05,表明统计值t落在t0.025的内侧,应当拒绝原假设,从而样本“x12专业知识” 的平均数可以说是1.67,即E珠宝公司的连锁店在“X12专业知识”平均数只有1.67.是所有项目中分值最低的.说明E珠宝公司的营业员的珠宝专业知识还十分欠缺,以笔者的行业经验得知,这一结果基本上真实的反映了当前的珠宝行业(包括一些较有影响的大品牌)在营业员的专业培训上还要做很多的工作,以逐步提高专业素质.
2.信度分析
该案例使用内部一致性系数,即克龙巴赫(Cronbach’s α)系数来进行信度分析,检验数据的可靠性.通过spss11.5软件,计算出各个层面的内部一致性系数,计算结果如下:
Alpha等于 .8474 Standardized item alpha等于 .8434
一般而言,克龙巴赫(Cronbach’s α)系数>0.7,表明数据可靠性较高.
3.因子分析
(1)因子分析 (Factor Analysis) : 因子分析是从多个变量指标中选择出少数几个综合性指标的一种降维的多元统计方法.
在用因子分析方法之前,首先要对样本进行KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)和Bartlett球型检验,KMO检验是对样本的充足度的检验,用来检验变量间偏相关性是否很小.Bartlett球型检验,用来检验变量间的相关阵是否是单位阵.KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)和Bartlett球型检验用来检验对原问题运用因子模型是否合适,检验结果如表
由表7可见,KMO的值>0.5,Bartlett球型检验的显著性水平为P<0.001,说明各变量之间的相关性显著,适合用因子分析法.
Extraction Method: Principal Component Analysis.
由表8知,五个因子可解释原变量的77.042%的信息.
图是一个比较直观的碎石图,可以看出从第五个主因子以后,曲线坡度变得较为平坦,所以抽取五个主因子较为适宜.
为了使因子之间的信息更加独立和更加容易对因子做出解释,我们进一步对因子载荷矩阵施行方差最大化旋转,旋转后的因子载荷矩阵如表2.15所示.
Extraction Method: Principal Component Analysis.Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
aRotation converged in 7 iterations.
从上表10的因子共同度来看,15个变量的几乎所有信息都能被这六个公共因子说明.笔者根据自己的行业经验对变量的因子命名总结如表11
4.结果及分类管理
我们采用聚类分析 (Cluster Anlysis) 方法.聚类分析是根据事物本身特性来研究个体分类的数理统计方法,是按照物以类聚的原则来研究的事物分类的一种多元统计方法.
我们通过做聚类分析Cluster Analysis,均值多重比较Duncan,方差分析ANOVA
合并为下表17.
按各类群体对因子的重视程度将各群体命名,第一类对竞争因子和实力因子最重视,故我们应该对其加强管理和培训,所以名为“管理型”, 第二类对专业因子最重视,故我们应该对其加强管理和培训,所以名为“培训型”, 第三类对竞争因子最重视,故我们应该对其加强管理和培训,所以名为“管理+培训型”, 第四类对基础因子和安全因子最重视,故我们应该对其加强管理和督导,所以名为“管理+督导型”.
由显著性看到,各类群体对各因子有显著性差异.现我们可以把表写为如下表18形式.
由Cluster Membership表,现在我们可以把E珠宝公司的30家连锁店,按上述分析进行分类管理了.如表19所示.
在以上的分析中,我们是没有包括连锁店面调查表第5项目销售状况(即“x16店面销售状况”)因素的,有兴趣我们还可以加上,这样我们就可以进行多元回归线性分析,限于篇幅,在此不再探讨.
以上的分析主要借助数理统计原理和方法,对当前困扰大多数珠宝公司的连锁店面该如何进行分类,如何进行有效的管理.做一个初步的探讨.欢迎大家指正.