Ⅰ 解析什么是SWOT 分析法和案例分析
解析什么是SWOT 分析法和案例分析
SWOT分析法是一种用于检测公司运营与公司环境的工具。也是一项标准化的工作流程．这是编制计划的首要步骤，它能够帮助公司投资项目调研和市场营销人员将精力集中在关键问题上。SWOT的每个字母分别表示优势、劣势、机会与威胁。优势和劣势是内在要素，机会与威胁则是外在要素。
在页面的底部你可以免费查看关于SWOT的案例。
解析什么是SWOT 分析法和案例分析
在SWOT分析法中，优势和劣势指的是内部要素，具体如下：
S：强项，优势
（外部）在国内外有一定的知名度，是层次较高的培训机构之一，具有几项培训的资格。
（内部）有一部分素质较好、积极肯干的员工；有一批国外赠送的设备（交通工具、计算机、教学设备等），这些设备质量较好；受训人员层次较高，有政府官员、也有企业管理者。
市场营销的资深阅历。
一种创新的产品或服务。
营业场所。
质量工序与品质程序。
其他能对产品与服务产生增值效应的方面。
W：弱项，劣势
（外部）顾客面较窄，仅限于政府官员和部分企业领导；在一些培训班的组织上受制约较多；没有形成自己的网络，信息反馈少；没有在外面叫得响的、具有自己特色的产品；对外宣传力度不够，对外联络不够广泛、主动。
（内部）少部分人员自身素质不高，达不到现代培训的要求，缺少自己的师资力量，没有能够承担高层次讲课的教师；单位的福利差些，人员的数量和工作所需相比多了些。另外，行政后勤人员多于培训人员，大锅饭的意识较浓，管理还不够完善。
以上两项是单位的内部环境和情况。
缺乏市场营销经验。 解析什么是SWOT 分析法和案例分析
产品或服务同质化。
营业场所。
劣质产品或服务。
不良的声誉
在SWOT分析法中，机会和威胁指的是外部要素，具体如下：
O：机会，机遇
（外部）国内外有不少单位希望同该培训机构建立友好关系，进行资助并建立合作项目；国内的高层次培训需求量大，培训市场大。有不少单位希望接受高级管理强化培训，并到国外进行实地考察、研究。
（内部）已有许多待开发的项目，包括和国外的合作项目；有能够开拓创新的人，有能力执行国内、外的项目；还可以进行多方位的开发，如出教材、拍电视片、建立联合网络；有可开发的大市场，也可以创造出较好的产品。
日益新兴的市场，如互联网。
兼并、合资、战略联盟。
进入细分市场获取更多盈利。
新兴的国际市场。
竞争对手退出的市场。
T：威胁，竞争对手
（外部）国家又成立了一家类似的培训机构，并给予较大的投入，如人员、资金等；许多省、市、自治区和各部、委相继成立了自己的培训机构，在本系统内进行行业管理培训；这些机构都在扩大自己的市场，寻找自己的顾客；培训课程的内容雷同或相似。
（内部）产品单一，质量和内容有待根据发展和现时需求而提高。自满感较强，服务意识不到位；管理机制未进一步理顺，少部分人员由于福利较差而不稳定；工作量安排不合理；激励机制和奖励制度不健全。没有自己的CI（企业文化）和中期、远期目标。
以上两项是外部环境和情况。
竞争对手进入本地市场。
价格战。
竞争对手研发出创性的产品或服务。
竞争对手拥有更好的分销渠道。
政府对你的产品或服务开始征税。
必须注意的是SWOT分析法具有很强的主观性,因此不要过多的依赖它。不同的人会得出不同的SWOT结论。TOWS分析法与SWOT分析法十分类似，它首先着眼于劣势从而将其转变为优势。你可以SWOT分析法作为参考，但不能作为唯一的方法。
成功应用SWOT分析法的简单规则
进行SWOT分析的时候必须对公司的优势与劣势有客观的认识。
进行SWOT分析的时候必须区分公司的现状与前景。
进行SWOT分析的时候必须考虑全面。. 解析什么是SWOT 分析法和案例分析
进行SWOT分析的时候必须与竞争对手进行比较，比如优于或是劣于你的竞争对手。i
保持SWOT分析法的简洁化，避免复杂化与过度分析。
SWOT分析法因人而异。
一旦使用SWOT分析法决定了关键问题，也就确定是市场营销的目标。SWOT分析法可与PEST analysis和Porter’s Five-Forces analysis等工具一起使用。市场营销课程的学生之所以热衷于SWOT分析法是因为它的易学性与易用性。运用SWOT分析法的时候，要将不用的要素列入相关的表格当中去，很容易操作。最下面是一些关于SWOT分析法的案例，你只要点击它们便可以免费查看。
你需要一种更高级的SWOT分析法吗？
在运用SWOT分析法的过程中，你或学会碰到一些问题，这就是它的适应性。因为有太多的场合可以运用SWOT分析法，所以它必须具有适应性。然而这也会导致反常现象的产生。基础SWOT法分析法所产生的问题可以由更高级的POWER SWOT分析法得到解决。
SWOT分析法案例分析
下面是SWOT分析法的案例简述：
案例1： 沃尔玛（Wal-Mart）SWOT分析：
优势－沃尔玛是著名的零售业品牌，它以物美价廉、货物繁多和一占式购物而闻名。
劣势－虽然沃尔玛拥有领先的IT技术，但是由于它的店铺布满全球，这种跨度会导致某些方面的控制力不够强。
机会－采取收购、合并或者战略联盟的方式与其他国际零售商合作，专注于欧洲或者大中华区等特定市场。
威胁－所有竞争对手的赶超目标。
案例2：星巴克SWOT分析：
优势－星巴克集团的盈利能力很强，2004年的收入超过6亿美元。
劣势－星巴克以产品的不断改良与创新而闻名。（译者注：可以理解为产品线的不稳定@@）
机会－新产品与服务的推出，例如在展会销售咖啡。
威胁－咖啡和奶制品成本的上升。
案例3：耐克SWOT分析：
优势－耐克是一家极具竞争力的公司，公司创立者与CEO菲尔 奈特（Phil Knight）最常提及的一句话便是“商场如战场”（Business is war without bullets）。
劣势－耐克拥有全系列的运动产品。（译者注：可以理解为没有重点产品）
机会－产品的不断研发。
威胁－受困于国际贸易.
案例4：旧城商业街改造项目
下面我们就举一个简单的例子，A是旧城商业街改造项目，通过简单的分析，我们可以得到这样的一些结论：
A项目的优势是：地处市中心、交通方便、人口集中。
劣势是：地价昂贵、拆迁费用大、基本配套设施老旧。
机会是：政府加大旧城改造力度，给予众多优惠条件。
威胁是：市中心商业街众多，并有相似类型的项目形成竞争。
这些都是通过初步判断得出最直观的一些结论。总的说来，这些结论非常重要，但基本上略加思考即能得出，只能作为决策参考的基础。解析什么是SWOT 分析法和案例分析
所谓辩证法分析，就是对以上的结论进行深一步的探讨，运用辩证的观点去分析优劣势、机会和威胁。它是从表象入手，探讨解决问题的方向。依旧是以A项目为例，我们对上面所提到的优势进一步分析：
地处市中心：市中心确实是热闹繁华的所在，但随着城市向外延伸，市中心的概念也将越来越淡薄，并逐渐形成了一些城镇中心分流客源。
交通方便：这也是一个双面刃，地块的公共路线当然四通八达，然而堵车是一个致命伤。拥有私车的消费阶层是较具购买力的群体，但他们会不会因为这样的不方便因素而放弃了到这里逛街购物？
人口集中：人口集中是商业街经营的关键，人多自然卖的就多。但这些人的购买力如何？消费意识怎样？这些问题仍然需要深入调查。
对劣势进一步分析：
地价昂贵：由于地段的原因，地价比其他地区会高出许多。然而，与同档次地段进行横向比较，该地块也并不是最贵的。并且，这样的黄金地段，上涨的幅度可能很大。
拆迁费用大：这部分支出将是不可避免的，并且处理不当将会造成不良的后果。但是，如果加以严格的管理、规范的流程和耐心细致的工作，也是能够将成本降到最低的。
基本配套设施老旧：这方面是可以通过改造实现转变的，关键是成本核算的问题（究竟哪些方面需要改造？费用多少？投入和产出是否成比例？）。
机会是政府承诺的优惠条件，但仍需要考虑：优惠条件有哪些？哪些能够兑现？兑现的可能性又如何？在优惠的同时是否会捆绑一些额外的要求？等等。
威胁来自于相似类型的竞争项目。然而，这些项目也为开发提供了借鉴，如果能够认真分析同类项目的得失，未尝不能“后发制人”。
当然，以上所讲的这些只是“凤毛麟角”，真正的项目所需要分析的内容远不止这样简单，但分析思路基本是这样的。
以下要讲的程度（概率）分析在实践运用中更为复杂，它需要对不同的因素进行影响程度的分析，也会运用到因子分析、聚类分析等统计方法。这一步骤是要描述产生问题各因素之间的关系，确定解决方案。当然，分析项目成功的可能、利润的空间是终极目标，这也需要运用结构方程式对各种变量发生概率、影响程度、作用条件等进行解构，从而得出我们需要的结果。如果对以上例子的所有因素进行分析，内容会过于庞大，因此我们在此就不赘述了，只以优势分析为例做一些简单解释。从上文的分析A优势是：地处市中心、交通方便、人口集中。首先，我们要把地处市中心这个因素转变为可量化的指标、设定成一个数值变量，同时通过经验公式分析他的影响程度。其次，分析交通因素，考察周边的公交路线、轨道交通共有几条，这些线路为我们带来多少人流、人群的构成也要对车流情况进行观测，当然最重要的是考察这些车在该地解析什么是SWOT 分析法和案例分析区是否有停留行为、最好能分析出停留的原因。考虑人口因素，主要是周边人口数量、目前人流量、吸引外来人流量、主要客流的人口特征（消费群体特征描述）、目前消费群体的购买力、潜在客流及其购买力等，这些因素都需要进行变量设定、赋值并按其类型加入方程式进行求解。
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Ⅱ 营销工程单因素,回归,联合分析，因子分析，聚类分析。要求用SPSS做。要有过程和分析结果。
这得看了数据，才能具体采用哪种方法进行分析，我经常做数据分析的
Ⅲ 案例详解SPSS聚类分析全过程
案例详解SPSS聚类分析全过程
案例数据源：
有20种12盎司啤酒成分和价格的数据，变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。【一】问题一：选择那些变量进行聚类?——采用“R型聚类”
1、现在我们有4个变量用来对啤酒分类，是否有必要将4个变量都纳入作为分类变量呢?热量、钠含量、酒精含量这3个指标是要通过化验员的辛苦努力来测定，而且还有花费不少成本，如果都纳入分析的话，岂不太麻烦太浪费?所以，有必要对4个变量进行降维处理，这里采用spss R型聚类（变量聚类），对4个变量进行降维处理。输出“相似性矩阵”有助于我们理解降维的过程。
2、4个分类变量量纲各自不同，这一次我们先确定用相似性来测度，度量标准选用pearson系数，聚类方法选最远元素，此时，涉及到相关，4个变量可不用标准化处理，将来的相似性矩阵里的数字为相关系数。若果有某两个变量的相关系数接近1或－1，说明两个变量可互相替代。3、只输出“树状图”就可以了，个人觉得冰柱图很复杂，看起来没有树状图清晰明了。从proximitymatrix表中可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0．903，最大，二者选其一即可，没有必要都作为聚类变量，导致成本增加。至于热量和酒精含量选择哪一个作为典型指标来代替原来的两个变量，可以根据专业知识或测定的难易程度决定。（与因子分析不同，是完全踢掉其中一个变量以达到降维的目的。）这里选用酒精含量，至此，确定出用于聚类的变量为：酒精含量，钠含量，价格。
【二】问题二：20中啤酒能分为几类?——采用“Q型聚类”1、现在开始对20中啤酒进行聚类。开始不确定应该分为几类，暂时用一个3－5类范围来试探。Q型聚类要求量纲相同，所以我们需要对数据标准化，这一回用欧式距离平方进行测度。2、主要通过树状图和冰柱图来理解类别。最终是分为4类还是3类，这是个复杂的过程，需要专业知识和最初的目的来识别。我这里试着确定分为4类。选择“保存”，则在数据区域内会自动生成聚类结果。【三】问题三：用于聚类的变量对聚类过程、结果又贡献么，有用么?——采用“单因素方差分析”1、聚类分析除了对类别的确定需讨论外，还有一个比较关键的问题就是分类变量到底对聚类有没有作用有没有贡献，如果有个别变量对分类没有作用的话，应该剔除。2、这个过程一般用单因素方差分析来判断。注意此时，因子变量选择聚为4类的结果，而将三个聚类变量作为因变量处理。方差分析结果显示，三个聚类变量sig值均极显著，我们用于分类的3个变量对分类有作用，可以使用，作为聚类变量是比较合理的。【四】问题四：聚类结果的解释?——采用”均值比较描述统计“1、聚类分析最后一步，也是最为困难的就是对分出的各类进行定义解释，描述各类的特征，即各类别特征描述。这需要专业知识作为基础并结合分析目的才能得出。2、我们可以采用spss的means均值比较过程，或者excel的透视表功能对各类的各个指标进行描述。其中，report报表用于描述聚类结果。对各类指标的比较来初步定义类别，主要根据专业知识来判定。这里到此为止。以上过程涉及到spss层次聚类中的Q型聚类和R型聚类，单因素方差分析，means过程等，是一个很不错的多种分析方法联合使用的案例。
Ⅳ 如何开展聚类市场营销
河北唐山联通结合今年第四季度聚类市场光纤改造专项活动契机开展专项营销，目标锁定重点聚类市场，以驻点现场拦截和商铺走访的形式共计走访客户近9000户，实现光纤改造200余户，新发展各类业务600余个，新增收入107万元。
据了解，唐山联通采取的主要做法是：一是提前谋划，有针对性地制定营销方案。从全市161家名单制聚类市场中选取78家高价值的聚类市场作为活动现场，通过系统数据分析结合活动现场特点分别制定营销措施，有目的地开展活动。
二是前后台联动，实现现场受理、现场安装。为确保活动开展的有序、有效，本次活动人各现场设立营业座席，营业人员现场受理业务；营销人员采取驻点和实地走访的形式开展业务宣传；经过前期协调，活动现场增配安装人员，确保现场受理的业务及时调试完毕。三是整齐划一，规定现场营销动作。
活动之前，通过动员会的形式对各现场销售行为做出了明确规范，每天对当日的业绩进行排名，对当天的营销进行总结，营造出一个比学赶帮超的良好营销氛围。四是借力商务沃网，开展线上维系和营销。 充分利用商务沃网的信息采集及客户管理优势，引导客户通过扫描二维码的方式注册商务沃网，开展有针对性的线上维系和营销。五是后续跟进，延展性营销到位。
本次营销活动的时间是有限的，但是经过连续预热宣传，许多处于犹豫期的客户还有后续办理业务的需求，特别是光纤改造区域后续需求旺盛，为了避免活动结束后后续营销乏力的现象，唐山联通要求对拜访客户100%发放包片客户经理的业务名片，并通过电话回访的形式至少开展两次回访营销。
Ⅳ 如何运用excel进行聚类分析案例
导入很简单的，open里面选择excel即可 我替别人做这类的数据分析蛮多的
Ⅵ 区域聚类客户精准营销细分,主要从哪些维度进行划分
总是看到各种维度，维度。这个问题更需要从专业角度分析。可以先分层，再做聚类分析，也可以先聚类再分层，也可以随便根据几个指标做一个因子，再去聚类。如果有地图，详细的坐标，还可以使用GIS方法直接看，叠加后分析。或者决策树、神经网络，都是可以考虑的方法。归根到底还是要根据专业来，统计只是辅助工具。
Ⅶ 聚类分析方法应用于哪些问题的研究
1.聚类分析的特点
聚类分析（cluster analysis）是根据事物本身的特性研究个体的一种方法,目的在于将相似的事物归类.它的原则是同一类中的个体有较大的相似性,不同类的个体差异性很大.这种方法有三个特征：适用于没有先验知识的分类.如果没有这些事先的经验或一些国际、国内、行业标准,分类便会显得随意和主观.这时只要设定比较完善的分类变量,就可以通过聚类分析法得到较为科学合理的类别；可以处理多个变量决定的分类.例如,要根据消费者购买量的大小进行分类比较容易,但如果在进行数据挖掘时,要求根据消费者的购买量、家庭收入、家庭支出、年龄等多个指标进行分类通常比较复杂,而聚类分析法可以解决这类问题；聚类分析法是一种探索性分析方法,能够分析事物的内在特点和规律,并根据相似性原则对事物进行分组,是数据挖掘中常用的一种技术.
这种较成熟的统计学方法如果在市场分析中得到恰当的应用,必将改善市场营销的效果,为企业决策提供有益的参考.其应用的步骤为：将市场分析中的问题转化为聚类分析可以解决的问题,利用相关软件（如SPSS、SAS等）求得结果,由专家解读结果,并转换为实际操作措施,从而提高企业利润,降低企业成本.
2.应用范围
聚类分析在客户细分中的应用
消费同一种类的商品或服务时,不同的客户有不同的消费特点,通过研究这些特点,企业可以制定出不同的营销组合,从而获取最大的消费者剩余,这就是客户细分的主要目的.常用的客户分类方法主要有三类：经验描述法,由决策者根据经验对客户进行类别划分；传统统计法,根据客户属性特征的简单统计来划分客户类别；非传统统计方法,即基于人工智能技术的非数值方法.聚类分析法兼有后两类方法的特点,能够有效完成客户细分的过程.
例如,客户的购买动机一般由需要、认知、学习等内因和文化、社会、家庭、小群体、参考群体等外因共同决定.要按购买动机的不同来划分客户时,可以把前述因素作为分析变量,并将所有目标客户每一个分析变量的指标值量化出来,再运用聚类分析法进行分类.在指标值量化时如果遇到一些定性的指标值,可以用一些定性数据定量化的方法加以转化,如模糊评价法等.除此之外,可以将客户满意度水平和重复购买机会大小作为属性进行分类；还可以在区分客户之间差异性的问题上纳入一套新的分类法,将客户的差异性变量划分为五类：产品利益、客户之间的相互作用力、选择障碍、议价能力和收益率,依据这些分析变量聚类得到的归类,可以为企业制定营销决策提供有益参考.
以上分析的共同点在于都是依据多个变量进行分类,这正好符合聚类分析法解决问题的特点；不同点在于从不同的角度寻求分析变量,为某一方面的决策提供参考,这正是聚类分析法在客户细分问题中运用范围广的体现.
聚类分析在实验市场选择中的应用
实验调查法是市场调查中一种有效的一手资料收集方法,主要用于市场销售实验,即所谓的市场测试.通过小规模的实验性改变,以观察客户对产品或服务的反应,从而分析该改变是否值得在大范围内推广.
实验调查法最常用的领域有：市场饱和度测试.市场饱和度反映市场的潜在购买力,是市场营销战略和策略决策的重要参考指标.企业通常通过将消费者购买产品或服务的各种决定因素（如价格等）降到最低限度的方法来测试市场饱和度.或者在出现滞销时,企业投放类似的新产品或服务到特定的市场,以测试市场是否真正达到饱和,是否具有潜在的购买力.前述两种措施由于利益和风险的原因,不可能在企业覆盖的所有市场中实施,只能选择合适的实验市场和对照市场加以测试,得到近似的市场饱和度；产品的价格实验.这种实验往往将新定价的产品投放市场,对顾客的态度和反应进行测试,了解顾客对这种价格的是否接受或接受程度；新产品上市实验.波士顿矩阵研究的企业产品生命周期图表明,企业为了生存和发展往往要不断开发新产品,并使之向明星产品和金牛产品顺利过渡.然而新产品投放市场后的失败率却很高,大致为66%到90%.因而为了降低新产品的失败率,在产品大规模上市前,运用实验调查法对新产品的各方面（外观设计、性能、广告和推广营销组合等）进行实验是非常有必要的.
在实验调查方法中,最常用的是前后单组对比实验、对照组对比实验和前后对照组对比实验.这些方法要求科学的选择实验和非实验单位,即随机选择出的实验单位和非实验单位之间必须具备一定的可比性,两类单位的主客观条件应基本相同.
通过聚类分析,可将待选的实验市场（商场、居民区、城市等）分成同质的几类小组,在同一组内选择实验单位和非实验单位,这样便保证了这两个单位之间具有了一定的可比性.聚类时,商店的规模、类型、设备状况、所处的地段、管理水平等就是聚类的分析变量
Ⅷ spss的数据分析的聚类和分类的案例
案例太多了，spss自带就有的