Ⅰ 解析什麼是SWOT 分析法和案例分析
解析什麼是SWOT 分析法和案例分析
SWOT分析法是一種用於檢測公司運營與公司環境的工具。也是一項標准化的工作流程．這是編制計劃的首要步驟，它能夠幫助公司投資項目調研和市場營銷人員將精力集中在關鍵問題上。SWOT的每個字母分別表示優勢、劣勢、機會與威脅。優勢和劣勢是內在要素，機會與威脅則是外在要素。
在頁面的底部你可以免費查看關於SWOT的案例。
解析什麼是SWOT 分析法和案例分析
在SWOT分析法中，優勢和劣勢指的是內部要素，具體如下：
S：強項，優勢
（外部）在國內外有一定的知名度，是層次較高的培訓機構之一，具有幾項培訓的資格。
（內部）有一部分素質較好、積極肯乾的員工；有一批國外贈送的設備（交通工具、計算機、教學設備等），這些設備質量較好；受訓人員層次較高，有政府官員、也有企業管理者。
市場營銷的資深閱歷。
一種創新的產品或服務。
營業場所。
質量工序與品質程序。
其他能對產品與服務產生增值效應的方面。
W：弱項，劣勢
（外部）顧客面較窄，僅限於政府官員和部分企業領導；在一些培訓班的組織上受制約較多；沒有形成自己的網路，信息反饋少；沒有在外面叫得響的、具有自己特色的產品；對外宣傳力度不夠，對外聯絡不夠廣泛、主動。
（內部）少部分人員自身素質不高，達不到現代培訓的要求，缺少自己的師資力量，沒有能夠承擔高層次講課的教師；單位的福利差些，人員的數量和工作所需相比多了些。另外，行政後勤人員多於培訓人員，大鍋飯的意識較濃，管理還不夠完善。
以上兩項是單位的內部環境和情況。
缺乏市場營銷經驗。 解析什麼是SWOT 分析法和案例分析
產品或服務同質化。
營業場所。
劣質產品或服務。
不良的聲譽
在SWOT分析法中，機會和威脅指的是外部要素，具體如下：
O：機會，機遇
（外部）國內外有不少單位希望同該培訓機構建立友好關系，進行資助並建立合作項目；國內的高層次培訓需求量大，培訓市場大。有不少單位希望接受高級管理強化培訓，並到國外進行實地考察、研究。
（內部）已有許多待開發的項目，包括和國外的合作項目；有能夠開拓創新的人，有能力執行國內、外的項目；還可以進行多方位的開發，如出教材、拍電視片、建立聯合網路；有可開發的大市場，也可以創造出較好的產品。
日益新興的市場，如互聯網。
兼並、合資、戰略聯盟。
進入細分市場獲取更多盈利。
新興的國際市場。
競爭對手退出的市場。
T：威脅，競爭對手
（外部）國家又成立了一家類似的培訓機構，並給予較大的投入，如人員、資金等；許多省、市、自治區和各部、委相繼成立了自己的培訓機構，在本系統內進行行業管理培訓；這些機構都在擴大自己的市場，尋找自己的顧客；培訓課程的內容雷同或相似。
（內部）產品單一，質量和內容有待根據發展和現時需求而提高。自滿感較強，服務意識不到位；管理機制未進一步理順，少部分人員由於福利較差而不穩定；工作量安排不合理；激勵機制和獎勵制度不健全。沒有自己的CI（企業文化）和中期、遠期目標。
以上兩項是外部環境和情況。
競爭對手進入本地市場。
價格戰。
競爭對手研發出創性的產品或服務。
競爭對手擁有更好的分銷渠道。
政府對你的產品或服務開始征稅。
必須注意的是SWOT分析法具有很強的主觀性,因此不要過多的依賴它。不同的人會得出不同的SWOT結論。TOWS分析法與SWOT分析法十分類似，它首先著眼於劣勢從而將其轉變為優勢。你可以SWOT分析法作為參考，但不能作為唯一的方法。
成功應用SWOT分析法的簡單規則
進行SWOT分析的時候必須對公司的優勢與劣勢有客觀的認識。
進行SWOT分析的時候必須區分公司的現狀與前景。
進行SWOT分析的時候必須考慮全面。. 解析什麼是SWOT 分析法和案例分析
進行SWOT分析的時候必須與競爭對手進行比較，比如優於或是劣於你的競爭對手。i
保持SWOT分析法的簡潔化，避免復雜化與過度分析。
SWOT分析法因人而異。
一旦使用SWOT分析法決定了關鍵問題，也就確定是市場營銷的目標。SWOT分析法可與PEST analysis和Porter』s Five-Forces analysis等工具一起使用。市場營銷課程的學生之所以熱衷於SWOT分析法是因為它的易學性與易用性。運用SWOT分析法的時候，要將不用的要素列入相關的表格當中去，很容易操作。最下面是一些關於SWOT分析法的案例，你只要點擊它們便可以免費查看。
你需要一種更高級的SWOT分析法嗎？
在運用SWOT分析法的過程中，你或學會碰到一些問題，這就是它的適應性。因為有太多的場合可以運用SWOT分析法，所以它必須具有適應性。然而這也會導致反常現象的產生。基礎SWOT法分析法所產生的問題可以由更高級的POWER SWOT分析法得到解決。
SWOT分析法案例分析
下面是SWOT分析法的案例簡述：
案例1： 沃爾瑪（Wal-Mart）SWOT分析：
優勢－沃爾瑪是著名的零售業品牌，它以物美價廉、貨物繁多和一占式購物而聞名。
劣勢－雖然沃爾瑪擁有領先的IT技術，但是由於它的店鋪布滿全球，這種跨度會導致某些方面的控制力不夠強。
機會－採取收購、合並或者戰略聯盟的方式與其他國際零售商合作，專注於歐洲或者大中華區等特定市場。
威脅－所有競爭對手的趕超目標。
案例2：星巴克SWOT分析：
優勢－星巴克集團的盈利能力很強，2004年的收入超過6億美元。
劣勢－星巴克以產品的不斷改良與創新而聞名。（譯者註：可以理解為產品線的不穩定@@）
機會－新產品與服務的推出，例如在展會銷售咖啡。
威脅－咖啡和奶製品成本的上升。
案例3：耐克SWOT分析：
優勢－耐克是一家極具競爭力的公司，公司創立者與CEO菲爾 奈特（Phil Knight）最常提及的一句話便是「商場如戰場」（Business is war without bullets）。
劣勢－耐克擁有全系列的運動產品。（譯者註：可以理解為沒有重點產品）
機會－產品的不斷研發。
威脅－受困於國際貿易.
案例4：舊城商業街改造項目
下面我們就舉一個簡單的例子，A是舊城商業街改造項目，通過簡單的分析，我們可以得到這樣的一些結論：
A項目的優勢是：地處市中心、交通方便、人口集中。
劣勢是：地價昂貴、拆遷費用大、基本配套設施老舊。
機會是：政府加大舊城改造力度，給予眾多優惠條件。
威脅是：市中心商業街眾多，並有相似類型的項目形成競爭。
這些都是通過初步判斷得出最直觀的一些結論。總的說來，這些結論非常重要，但基本上略加思考即能得出，只能作為決策參考的基礎。解析什麼是SWOT 分析法和案例分析
所謂辯證法分析，就是對以上的結論進行深一步的探討，運用辯證的觀點去分析優劣勢、機會和威脅。它是從表象入手，探討解決問題的方向。依舊是以A項目為例，我們對上面所提到的優勢進一步分析：
地處市中心：市中心確實是熱鬧繁華的所在，但隨著城市向外延伸，市中心的概念也將越來越淡薄，並逐漸形成了一些城鎮中心分流客源。
交通方便：這也是一個雙面刃，地塊的公共路線當然四通八達，然而堵車是一個致命傷。擁有私車的消費階層是較具購買力的群體，但他們會不會因為這樣的不方便因素而放棄了到這里逛街購物？
人口集中：人口集中是商業街經營的關鍵，人多自然賣的就多。但這些人的購買力如何？消費意識怎樣？這些問題仍然需要深入調查。
對劣勢進一步分析：
地價昂貴：由於地段的原因，地價比其他地區會高出許多。然而，與同檔次地段進行橫向比較，該地塊也並不是最貴的。並且，這樣的黃金地段，上漲的幅度可能很大。
拆遷費用大：這部分支出將是不可避免的，並且處理不當將會造成不良的後果。但是，如果加以嚴格的管理、規范的流程和耐心細致的工作，也是能夠將成本降到最低的。
基本配套設施老舊：這方面是可以通過改造實現轉變的，關鍵是成本核算的問題（究竟哪些方面需要改造？費用多少？投入和產出是否成比例？）。
機會是政府承諾的優惠條件，但仍需要考慮：優惠條件有哪些？哪些能夠兌現？兌現的可能性又如何？在優惠的同時是否會捆綁一些額外的要求？等等。
威脅來自於相似類型的競爭項目。然而，這些項目也為開發提供了借鑒，如果能夠認真分析同類項目的得失，未嘗不能「後發制人」。
當然，以上所講的這些只是「鳳毛麟角」，真正的項目所需要分析的內容遠不止這樣簡單，但分析思路基本是這樣的。
以下要講的程度（概率）分析在實踐運用中更為復雜，它需要對不同的因素進行影響程度的分析，也會運用到因子分析、聚類分析等統計方法。這一步驟是要描述產生問題各因素之間的關系，確定解決方案。當然，分析項目成功的可能、利潤的空間是終極目標，這也需要運用結構方程式對各種變數發生概率、影響程度、作用條件等進行解構，從而得出我們需要的結果。如果對以上例子的所有因素進行分析，內容會過於龐大，因此我們在此就不贅述了，只以優勢分析為例做一些簡單解釋。從上文的分析A優勢是：地處市中心、交通方便、人口集中。首先，我們要把地處市中心這個因素轉變為可量化的指標、設定成一個數值變數，同時通過經驗公式分析他的影響程度。其次，分析交通因素，考察周邊的公交路線、軌道交通共有幾條，這些線路為我們帶來多少人流、人群的構成也要對車流情況進行觀測，當然最重要的是考察這些車在該地解析什麼是SWOT 分析法和案例分析區是否有停留行為、最好能分析出停留的原因。考慮人口因素，主要是周邊人口數量、目前人流量、吸引外來人流量、主要客流的人口特徵（消費群體特徵描述）、目前消費群體的購買力、潛在客流及其購買力等，這些因素都需要進行變數設定、賦值並按其類型加入方程式進行求解。
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Ⅱ 營銷工程單因素,回歸,聯合分析，因子分析，聚類分析。要求用SPSS做。要有過程和分析結果。
這得看了數據，才能具體採用哪種方法進行分析，我經常做數據分析的
Ⅲ 案例詳解SPSS聚類分析全過程
案例詳解SPSS聚類分析全過程
案例數據源：
有20種12盎司啤酒成分和價格的數據，變數包括啤酒名稱、熱量、鈉含量、酒精含量、價格。【一】問題一：選擇那些變數進行聚類?——採用「R型聚類」
1、現在我們有4個變數用來對啤酒分類，是否有必要將4個變數都納入作為分類變數呢?熱量、鈉含量、酒精含量這3個指標是要通過化驗員的辛苦努力來測定，而且還有花費不少成本，如果都納入分析的話，豈不太麻煩太浪費?所以，有必要對4個變數進行降維處理，這里採用spss R型聚類（變數聚類），對4個變數進行降維處理。輸出「相似性矩陣」有助於我們理解降維的過程。
2、4個分類變數量綱各自不同，這一次我們先確定用相似性來測度，度量標准選用pearson系數，聚類方法選最遠元素，此時，涉及到相關，4個變數可不用標准化處理，將來的相似性矩陣里的數字為相關系數。若果有某兩個變數的相關系數接近1或－1，說明兩個變數可互相替代。3、只輸出「樹狀圖」就可以了，個人覺得冰柱圖很復雜，看起來沒有樹狀圖清晰明了。從proximitymatrix表中可以看出熱量和酒精含量兩個變數相關系數0．903，最大，二者選其一即可，沒有必要都作為聚類變數，導致成本增加。至於熱量和酒精含量選擇哪一個作為典型指標來代替原來的兩個變數，可以根據專業知識或測定的難易程度決定。（與因子分析不同，是完全踢掉其中一個變數以達到降維的目的。）這里選用酒精含量，至此，確定出用於聚類的變數為：酒精含量，鈉含量，價格。
【二】問題二：20中啤酒能分為幾類?——採用「Q型聚類」1、現在開始對20中啤酒進行聚類。開始不確定應該分為幾類，暫時用一個3－5類范圍來試探。Q型聚類要求量綱相同，所以我們需要對數據標准化，這一回用歐式距離平方進行測度。2、主要通過樹狀圖和冰柱圖來理解類別。最終是分為4類還是3類，這是個復雜的過程，需要專業知識和最初的目的來識別。我這里試著確定分為4類。選擇「保存」，則在數據區域內會自動生成聚類結果。【三】問題三：用於聚類的變數對聚類過程、結果又貢獻么，有用么?——採用「單因素方差分析」1、聚類分析除了對類別的確定需討論外，還有一個比較關鍵的問題就是分類變數到底對聚類有沒有作用有沒有貢獻，如果有個別變數對分類沒有作用的話，應該剔除。2、這個過程一般用單因素方差分析來判斷。注意此時，因子變數選擇聚為4類的結果，而將三個聚類變數作為因變數處理。方差分析結果顯示，三個聚類變數sig值均極顯著，我們用於分類的3個變數對分類有作用，可以使用，作為聚類變數是比較合理的。【四】問題四：聚類結果的解釋?——採用」均值比較描述統計「1、聚類分析最後一步，也是最為困難的就是對分出的各類進行定義解釋，描述各類的特徵，即各類別特徵描述。這需要專業知識作為基礎並結合分析目的才能得出。2、我們可以採用spss的means均值比較過程，或者excel的透視表功能對各類的各個指標進行描述。其中，report報表用於描述聚類結果。對各類指標的比較來初步定義類別，主要根據專業知識來判定。這里到此為止。以上過程涉及到spss層次聚類中的Q型聚類和R型聚類，單因素方差分析，means過程等，是一個很不錯的多種分析方法聯合使用的案例。
Ⅳ 如何開展聚類市場營銷
河北唐山聯通結合今年第四季度聚類市場光纖改造專項活動契機開展專項營銷，目標鎖定重點聚類市場，以駐點現場攔截和商鋪走訪的形式共計走訪客戶近9000戶，實現光纖改造200餘戶，新發展各類業務600餘個，新增收入107萬元。
據了解，唐山聯通採取的主要做法是：一是提前謀劃，有針對性地制定營銷方案。從全市161家名單制聚類市場中選取78家高價值的聚類市場作為活動現場，通過系統數據分析結合活動現場特點分別制定營銷措施，有目的地開展活動。
二是前後台聯動，實現現場受理、現場安裝。為確保活動開展的有序、有效，本次活動人各現場設立營業座席，營業人員現場受理業務；營銷人員採取駐點和實地走訪的形式開展業務宣傳；經過前期協調，活動現場增配安裝人員，確保現場受理的業務及時調試完畢。三是整齊劃一，規定現場營銷動作。
活動之前，通過動員會的形式對各現場銷售行為做出了明確規范，每天對當日的業績進行排名，對當天的營銷進行總結，營造出一個比學趕幫超的良好營銷氛圍。四是借力商務沃網，開展線上維系和營銷。 充分利用商務沃網的信息採集及客戶管理優勢，引導客戶通過掃描二維碼的方式注冊商務沃網，開展有針對性的線上維系和營銷。五是後續跟進，延展性營銷到位。
本次營銷活動的時間是有限的，但是經過連續預熱宣傳，許多處於猶豫期的客戶還有後續辦理業務的需求，特別是光纖改造區域後續需求旺盛，為了避免活動結束後後續營銷乏力的現象，唐山聯通要求對拜訪客戶100%發放包片客戶經理的業務名片，並通過電話回訪的形式至少開展兩次回訪營銷。
Ⅳ 如何運用excel進行聚類分析案例
導入很簡單的，open裡面選擇excel即可 我替別人做這類的數據分析蠻多的
Ⅵ 區域聚類客戶精準營銷細分,主要從哪些維度進行劃分
總是看到各種維度，維度。這個問題更需要從專業角度分析。可以先分層，再做聚類分析，也可以先聚類再分層，也可以隨便根據幾個指標做一個因子，再去聚類。如果有地圖，詳細的坐標，還可以使用GIS方法直接看，疊加後分析。或者決策樹、神經網路，都是可以考慮的方法。歸根到底還是要根據專業來，統計只是輔助工具。
Ⅶ 聚類分析方法應用於哪些問題的研究
1.聚類分析的特點
聚類分析（cluster analysis）是根據事物本身的特性研究個體的一種方法,目的在於將相似的事物歸類.它的原則是同一類中的個體有較大的相似性,不同類的個體差異性很大.這種方法有三個特徵：適用於沒有先驗知識的分類.如果沒有這些事先的經驗或一些國際、國內、行業標准,分類便會顯得隨意和主觀.這時只要設定比較完善的分類變數,就可以通過聚類分析法得到較為科學合理的類別；可以處理多個變數決定的分類.例如,要根據消費者購買量的大小進行分類比較容易,但如果在進行數據挖掘時,要求根據消費者的購買量、家庭收入、家庭支出、年齡等多個指標進行分類通常比較復雜,而聚類分析法可以解決這類問題；聚類分析法是一種探索性分析方法,能夠分析事物的內在特點和規律,並根據相似性原則對事物進行分組,是數據挖掘中常用的一種技術.
這種較成熟的統計學方法如果在市場分析中得到恰當的應用,必將改善市場營銷的效果,為企業決策提供有益的參考.其應用的步驟為：將市場分析中的問題轉化為聚類分析可以解決的問題,利用相關軟體（如SPSS、SAS等）求得結果,由專家解讀結果,並轉換為實際操作措施,從而提高企業利潤,降低企業成本.
2.應用范圍
聚類分析在客戶細分中的應用
消費同一種類的商品或服務時,不同的客戶有不同的消費特點,通過研究這些特點,企業可以制定出不同的營銷組合,從而獲取最大的消費者剩餘,這就是客戶細分的主要目的.常用的客戶分類方法主要有三類：經驗描述法,由決策者根據經驗對客戶進行類別劃分；傳統統計法,根據客戶屬性特徵的簡單統計來劃分客戶類別；非傳統統計方法,即基於人工智慧技術的非數值方法.聚類分析法兼有後兩類方法的特點,能夠有效完成客戶細分的過程.
例如,客戶的購買動機一般由需要、認知、學習等內因和文化、社會、家庭、小群體、參考群體等外因共同決定.要按購買動機的不同來劃分客戶時,可以把前述因素作為分析變數,並將所有目標客戶每一個分析變數的指標值量化出來,再運用聚類分析法進行分類.在指標值量化時如果遇到一些定性的指標值,可以用一些定性數據定量化的方法加以轉化,如模糊評價法等.除此之外,可以將客戶滿意度水平和重復購買機會大小作為屬性進行分類；還可以在區分客戶之間差異性的問題上納入一套新的分類法,將客戶的差異性變數劃分為五類：產品利益、客戶之間的相互作用力、選擇障礙、議價能力和收益率,依據這些分析變數聚類得到的歸類,可以為企業制定營銷決策提供有益參考.
以上分析的共同點在於都是依據多個變數進行分類,這正好符合聚類分析法解決問題的特點；不同點在於從不同的角度尋求分析變數,為某一方面的決策提供參考,這正是聚類分析法在客戶細分問題中運用范圍廣的體現.
聚類分析在實驗市場選擇中的應用
實驗調查法是市場調查中一種有效的一手資料收集方法,主要用於市場銷售實驗,即所謂的市場測試.通過小規模的實驗性改變,以觀察客戶對產品或服務的反應,從而分析該改變是否值得在大范圍內推廣.
實驗調查法最常用的領域有：市場飽和度測試.市場飽和度反映市場的潛在購買力,是市場營銷戰略和策略決策的重要參考指標.企業通常通過將消費者購買產品或服務的各種決定因素（如價格等）降到最低限度的方法來測試市場飽和度.或者在出現滯銷時,企業投放類似的新產品或服務到特定的市場,以測試市場是否真正達到飽和,是否具有潛在的購買力.前述兩種措施由於利益和風險的原因,不可能在企業覆蓋的所有市場中實施,只能選擇合適的實驗市場和對照市場加以測試,得到近似的市場飽和度；產品的價格實驗.這種實驗往往將新定價的產品投放市場,對顧客的態度和反應進行測試,了解顧客對這種價格的是否接受或接受程度；新產品上市實驗.波士頓矩陣研究的企業產品生命周期圖表明,企業為了生存和發展往往要不斷開發新產品,並使之向明星產品和金牛產品順利過渡.然而新產品投放市場後的失敗率卻很高,大致為66%到90%.因而為了降低新產品的失敗率,在產品大規模上市前,運用實驗調查法對新產品的各方面（外觀設計、性能、廣告和推廣營銷組合等）進行實驗是非常有必要的.
在實驗調查方法中,最常用的是前後單組對比實驗、對照組對比實驗和前後對照組對比實驗.這些方法要求科學的選擇實驗和非實驗單位,即隨機選擇出的實驗單位和非實驗單位之間必須具備一定的可比性,兩類單位的主客觀條件應基本相同.
通過聚類分析,可將待選的實驗市場（商場、居民區、城市等）分成同質的幾類小組,在同一組內選擇實驗單位和非實驗單位,這樣便保證了這兩個單位之間具有了一定的可比性.聚類時,商店的規模、類型、設備狀況、所處的地段、管理水平等就是聚類的分析變數
Ⅷ spss的數據分析的聚類和分類的案例
案例太多了，spss自帶就有的