門店運用綜合評價分析2

門店運用綜合評價分析

北京信息職業(yè)技術學院馮雷前言/PREFACE門店運營綜合分析步驟數(shù)據(jù)采集綜合評價相關對話框設置輸出結果分析目錄/Contents01門店運用綜合評價分析輸出結果分析綜合評價分析步驟01輸出結果分析分析步驟—輸出結果分析因子分析運行完畢后，產(chǎn)生如圖所示的因子分析輸出查看窗口。在該窗口中，點擊左欄相應內(nèi)容，右欄便顯示對應的輸出結果。分析步驟—輸出結果分析輸出結果分析“KMO和Bartlett的檢驗”分析“公因子方差”分析“解釋的總方差”分析“碎石圖”分析“成分矩陣”分析分析步驟—“KMO和Bartlett的檢驗”分析KMO統(tǒng)計量當其值＜0.5時，不適合因子分析法；其值>0.7時，采用因子分析法的效果通常較好Bartlett球形檢驗值若Bartlett球形檢驗的統(tǒng)計量值較大，且對應的概率值小于0.05(即sig.<0.05)，則認為相關系數(shù)達到顯著，說明變量間存在顯著相關性，即適合采用因子分析法--用以檢驗變量間相關系數(shù)是否達到統(tǒng)計學顯著--用于考察變量間的偏相關性，取值范圍為0~1判斷目前的數(shù)據(jù)是否適合采用因子分析法分析步驟—”公因子方差”分析公因子方差即變量共同度，表示各變量中所含原始信息能被提取的公因子所表示的程度，其輸出如圖所示。公因子方差

初始提取

門店會員數(shù)(個）1.000.874

門店銷售額(萬元）1.000.986

線上引入買家數(shù)(人）1.000.985

鋪貨量(件）1.000.843

門店折扣率1.000.701

門店提貨量(件）1.000.946

提取方法：主成分分析變量共同度>70%，說明公因子方差對各變量的解釋能力較強解釋的總方差

初始特征值提取平方和載入旋轉(zhuǎn)平方和載入成分合計方差的/%累計/%合計方差的/%累計/%合計方差的/%累計/%12.94949.14249.1422.94949.14249.1422.65744.28644.28621.36822.79371.9351.36822.79371.9351.5125.1669.44631.01916.97688.9111.01916.97688.9111.16819.46588.9114.60610.10199.012

5.059.98699.998

6.000.002100.000

提取方法：主成分分析分析步驟--“解釋的總方差”分析總方差輸出累計方差貢獻率大于60%，說明提取因子對變量的解釋能力可以接受，大于80%則說明非常好分析步驟--“碎石圖”分析碎石圖用于輔助判斷最佳因子數(shù)的選取①初始特征值大于1的因子②累計方差貢獻率達到一定水平（至少不低于60%)的因子③碎石圖的曲線中處于較陡位置所對應的因子④依據(jù)對業(yè)務的理解而指定的因子確定因子的標準在本任務中，根據(jù)上述原則提取3個因子是合理的旋轉(zhuǎn)成分矩陣a

成分123門店提貨量/件.936

線上引入買家數(shù)/人.931.339

門店銷售額/萬元.930.342

門店會員數(shù)/個

.892

門店折扣率

-.640.539鋪貨量

.907提取方法：主成分旋轉(zhuǎn)法：具有Kaiser標準化的正交旋轉(zhuǎn)法。a.旋轉(zhuǎn)在4次迭代后收斂分析步驟—“成分矩陣”分析通過旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，即旋轉(zhuǎn)成分矩陣可以發(fā)現(xiàn)各因子的實際含量義因子1命名為“線上支持”因子2命名為“品牌效應”因子3命名為“市場開拓”成分矩陣旋轉(zhuǎn)成分矩陣成分轉(zhuǎn)換矩陣分析步驟—“因子成分圖”分析三個因子的成分如圖所示，由于涉及3個因子，因此因子成分圖為三維形式，用于說明各個因子中的變量成分情況，可看成是旋轉(zhuǎn)成分矩陣的可視化展示。02綜合評價分析步驟—綜合評價綜合評價計算變量綜合評分排序分析步驟—計算變量在SPSS中，單擊“轉(zhuǎn)換→計算變量”后彈出“計算變量”對話框，在“目標變量”框中輸入“綜合評分”，在“數(shù)字表達式”框中輸入加權的計算公式：“44.286/88.911*FAC1_1+25.160/88.911*FAC2_1+19.465/88.911*FAC3_1”，如圖所示。其中三個變量前的權重系數(shù)取自右圖解釋的總方差中的相應值。解釋的總方差

初始特征值提取平方和載入旋轉(zhuǎn)平方和載入成分合計方差的/%累計/%合計方差的/%累計/%合計方差的/%累計/%12.94949.14249.1422.94949.14249.1422.65744.28644.28621.36822.79371.9351.36822.79371.9351.5125.1669.44631.01916.97688.9111.01916.97688.9111.16819.46588.9114.60610.10199.012

5.059.98699.998

6.000.002100.000

提取方法：主成分分析分析步驟—綜合評分排序單擊“確定”后，在SPSS的數(shù)據(jù)視圖中便會新增一個“綜合評分”變量，選中該變量單擊鼠標石鍵，選擇“降序排列”便可按該變量值由高到低降序排列，如圖所示。鑒于品牌商對各門店評價的目的是強化今后的O2O運營，因此現(xiàn)有數(shù)據(jù)的重點體現(xiàn)在門店對線上的支持、門店現(xiàn)有的品牌效應以及門店的市場開拓狀況這三個因素，這三個因素在綜合評價中大約的權重分別：44%、25%、20%。經(jīng)過綜合評價計算，該品牌商目前的33家門店中，門店1、