SPA会所营销计划方案及spss的数据分析报告.docx
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SPA会所营销计划方案及spss的数据分析报告
SPA会所几种营销方式(参考)
一、会所内促销
1、目的主题月:
目标客户群
任何活动都要有明确的目的,以便SPA师能准确地掌握,并传递给客人明了的信息,这样才能达成目标。
不同的地区,不同的季节,不同的产品特性,都表明SPA会所经营(促销)活动的应时性。
所谓主题月活动就是指设定一个项目,提前制定计划方案,通过对全员的培训,把它作为该月的主推项目,也即该月的工作重点皆围绕它展开,这样就能找出针对性的目标客户,有的放矢,提高SPA师的工作积极性和绩效。
而不是不分青红皂白,胡子眉毛一把抓,看似遍地开花,实效却差。
2、政策
促销政策要统一,符合SPA会所一贯的经营宗旨,特别是产品价格,不能随意变动,为使政策更具诱惑,以至吸引顾客响应,可以在赠送服务方面体现优惠程度,因为服务的成本远比产品来得低。
二、专家坐诊(高端客户/预约)
SPA会所经营的某些产品专业性特别强,价格也较昂贵,不是主流客户群都愿意接受并能消费的,它往往圈定的是少数高端客人,因此一般SPA师或顾问很难推广,这是要有深度专业背景的,必须得真正的专家才行。
而少数高端客人往往成就感强,社会、经济地位都较高,她们本身就是专家或是显赫名流,为达到顺利举办坐诊的目的,就需要SPA会所及SPA师的高度配合,为专家的到访及与客人的面对面铺垫。
主要是传递给客人这样一个信息,这个专家很忙,全国巡回排得满满的,我们只是听了她两个小时的课,哇,真神奇,太厉害了。
所以这次我们老板花了好多钱不说,还费尽周折,又是请吃,又是陪逛街购物,总算把她给请到店里来了。
就算这样,这个专家还说只约5个客人,后来我们老板好说歹说,总算放宽到8个指标。
王姐,这么难得的机会,我好不容易和我们老板说了一个名额给你,定下吧,×号(周×)×点你一定来,否则说不准又被别人拿了,一定。
三、嘉年华
嘉年华通常指在周年庆,新年答谢,大型客户联谊等非常重要的时候才举办的一种活动形式,其特点是喜庆,庄重,热烈,奔放,强调全场互动氛围,组织较为周密,耗时,费力,花钱较多,邀约客人有一定难度。
因为要把那么多客人一同聚在一起,而且活动的设计又不能雷同,请来的主持人控场能力要强,亲和力,煽情能力突出,搭档的主讲老师的功底同样重要,所以一般SPA会所轻易别搞。
因为嘉年华活动的特点,必须提前一个半月到二个月就要设计好活动主题,形式,风格,制定回馈(促销)政策,预约好主持人,老师等,然后就活动的邀约对SPA师进行针对性的强化培训,包括总目标,个人指标,电话邀约话术,短信跟进,客人上门做项目时试探、邀约话术,如何让老客户带朋友来等等。
由于嘉年华活动规模较大,费用较高,因此销售就是一个很敏感的话题,不销售成本支出太大,直接销售又冲淡了喜庆、热烈的氛围。
为了平衡这个矛盾,就必须把它分两步走,一步是正常的组织、邀约,和现场那天的烘托氛围后的刺激销售。
还有就是把嘉年华活动的这一个月当作整个回馈(促销)政策的推广月,在店内全线推广,在活动那一天更多的是促进氛围,同时感染新客购买。
四、邀约(电话/面对面/老客户/带新人/话术)
不论是什么样的活动,第一步就是邀约,否则再好的设想,没有了参与对象,也就没有了现实意义。
SPA师都没有接受过专业的沟通/邀约培训,甚至大多数教育程度较低,不是她们不想把工作做好,实际情况是她们更需要培训、指点,只有当我们给予了她们足够的支持,才有可能顺利完成任务。
下列是某活动邀约培训简纲:
1、全体动员
①、调整员工的状态,
②、强调活动的重要性
③、剖析活动的亮点
2、目标制定
①、激励与总目标
②、个人目标
③、现场承诺
3、邀约技巧培训
①、基础指点
②、一对一情景演练,剖析/点评
③、总结/激励
4、邀约步骤
①、前半个月透露消息
在客户前来做护理时,以较为神秘的语气告诉她,我们将于什么时候举办嘉年华活动,会上礼品丰富,老板特地还花大价钱请来×××(知名的专家或主持人),节目一定精彩,我想请你来,好吗!
另外我还专门排练了一个节目,你一定来捧场哦。
注意语气与节奏感。
②、一周流程
a、一周时开始正式派发邀请函,告知凭邀请函领取奖项的规则,另外以试探的口气说,这次人数有限,节目也很精彩,我帮你多申请了一张,你看能否多带一位(亲朋好友等)过来。
b、倒五天跟进
打电话问候,然后也温馨的语气提醒对方别忘了时间(这次活动是几号几点在哪里)。
c、倒三天提示
告知对方这次想来的人很多,内部名额都不够分派,我在包装礼品(奖品)时看了都心动,我为了让你看到我的表演节目,晚上都加排了几次,你可一定要来,肯定让你玩得开心。
d、前一天确认
先发短信提醒对方,然后打电话问候,以关心的语气祝福她及家人生活幸福,万事如意,最后告诉她明天活动开始的准确时间,提示她早到占一个好位置。
e、当天迎候电话
先赞美她,说今天天气好,活动一定更精彩,大家也同样会很尽兴,同时告诉对方我在会场等你。
5、分工
①、各自负责自己的客人
②、设专人统计/跟进(会前参与确认/会中活动推动/会后跟进)
③、内部协调/沟通
④、话术整理
总之,一个成功的活动决不是偶然的,它是在精心筹划、充分准备、周密执行等基础上才获得的。
一个活动很可能在现场只有二小时,但其前期准备或许就是一个月,正所谓“台上一分钟,它下十年功”。
其运行管理应分为三个阶段,即会前准备,会中落实,会后跟进。
每次会后你是否认为就结束了,那些与会的,积极的,一般的,认同的,不认同的,老客常客或新客,等等,你们有后备措施并落实到人没有?
知己知彼,每战必胜,不知彼而知己,一胜一负,不知己不知彼,每战必殆。
关于某地区361个人旅游情况统计分析报告
一、数据介绍:
本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表,其中共包含七变量,分别是:
年龄,为三类变量;性别,为二类变量(0代表女,1代表男);收入,为一类变量;旅游花费,为一类变量;通道,为二类变量(0代表没走通道,1代表走通道);旅游的积极性,为三类变量(0代表积极性差,1代表积极性一般,2代表积极性比较好,3代表积极性好4代表积极性非常好);额外收入,一类变量。
通过运用spss统计软件,对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、。
。
。
以了解该地区上述方面的综合状况,并分析个变量的分布特点及相互间的关系。
二、数据分析
1、频数分析。
基本的统计分析往往从频数分析开始。
通过频数分地区359个人旅游基本状况的统计数据表,在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析,从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性况的基本分布。
统计量
积极性
性别
N
有效
359
359
缺失
0
0
首先,对该地区的男女性别分布进行频数分析,结果如下
性别
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
女
198
55.2
55.2
55.2
男
161
44.8
44.8
100.0
合计
359
100.0
100.0
表说明,在该地区被调查的359个人中,有198名女性,161名男性,男女比例分别为44.8%和55.2%,该公司职工男女数量差距不大,女性略多于男性。
其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析,结果如下表:
积极性
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
差
171
47.6
47.6
47.6
一般
79
22.0
22.0
69.6
比较好
79
22.0
22.0
91.6
好
24
6.7
6.7
98.3
非常好
6
1.7
1.7
100.0
合计
359
100.0
100.0
其次对原有数据中的积极性进行频数分析,结果如下表:
其次对原有数据中的是否进通道进行频数分析,结果如下表:
Statistics
通道
N
Valid
359
Missing
0
通道
Frequency
Percent
ValidPercent
CumulativePercent
Valid
没走通道
293
81.6
81.6
81.6
通道
66
18.4
18.4
100.0
Total
359
100.0
100.0
表说明,在该地区被调查的359个人中,有没走通道的占81.6%,占绝大多数。
上表及其直方图说明,被调查的359个人中,对与旅游积极性差的组频数最高的,为171人数的47.6%,其次为积极性一般和比较好的,占比例都为22.0%,积性为好的和非常好的比例比较低,分别为24人和6人,占总体的比例为6.7%和1.7%。
2、探索性数据分析
(1)交叉分析。
通过频数分析能够掌握单个变量的数据分布情况,但是在实际分析中,不仅要了解单个变量的分布特征,还要分析多个变量不同取值下的分布,掌握多个变量的联合分布特征,进而分析变量之间的相互影响和关系。
就本数据而言,需要了解现工资与性别、年龄、受教育水平、起始工资、本单位工作经历、以前工作经历、职务等级的交叉分析。
现以现工资与职务等级的列联表分析为例,读取数据(下面数据分析表为截取的一部分):
Count
性别*积极性交叉制表
计数
积极性
合计
差
一般
比较好
好
非常好
性别
女
96
47
41
12
2
198
男
75
32
38
12
4
161
合计
171
79
79
24
6
359
上联表及BarChart涉及两个变量,即性别与积极性的二维交叉,反映了在不同的性别对于旅游积极性分布情况。
上表中,性别成为行向量,积极性列向量。
(2)性别与收入的探索性分析
性别
CaseProcessingSummary
性别
Cases
Valid
Missing
Total
N
Percent
N
Percent
N
Percent
收入
女
198
100.0%
0
.0%
198
100.0%
男
161
100.0%
0
.0%
161
100.0%
Descriptives
性别
Statistic
Std.Error
收入
女
Mean
1005.28562
49.514796
95%ConfidenceIntervalforMean
LowerBound
907.63853
UpperBound
1102.93272
5%TrimmedMean
957.92011
Median
937.50000
Variance
485439.577
Std.Deviation
696.734940
Minimum
7.426
Maximum
3125.000
Range
3117.574
InterquartileRange
937.563
Skewness
.896
.173
Kurtosis
.310
.344
男
Mean
1066.92791
65.993219
95%ConfidenceIntervalforMean
LowerBound
936.59779
UpperBound
1197.25802
5%TrimmedMean
986.95497
Median
937.50000
Variance
701171.907
Std.Deviation
837.360082
Minimum
58.630
Maximum
6250.000
Range
6191.370
InterquartileRange
718.750
Skewness
2.370
.191
Kurtosis
10.166
.380
(3)p-p图分析
Age
结果分析
年龄在正态p-p图的散点近似成一条直线,无趋势正态p-p图的散点均匀分布在直线y=0的上下,故可认为本资料服从正态分布
3、相关分析。
相关分析是分析客观事物之间关系的数量分析法,明确客观事
之间有怎样的关系对理解和运用相关分析是极其重要的。
函数关系是指两事物之间的一种一一对应的关系,即当一个变量X取一定值时,另一个变量函数Y可以根据确定的函数取一定的值。
另一种普遍存在的关系是统计关系。
统计关系是指两事物之间的一种非一一对应的关系,即当一个变量X取一定值时,另一个变量Y无法根据确定的函数取一定的值。
统计关系可分为线性关系和非线性关系。
事物之间的函数关系比较容易分析和测度,而事物之间的统计关系却不像函数关系那样直接,但确实普遍存在,并且有的关系强有的关系弱,程度各有差异。
如何测度事物之间的统计关系的强弱是人们关注的问题。
相关分析正是一种简单易行的测度事物之间统计关系的有效工具。
Correlations
收入
旅游花费
额外收入
收入
PearsonCorrelation
1
.140**
.853**
Sig.(2-tailed)
.008
.000
N
359
359
359
旅游花费
PearsonCorrelation
.140**
1
.183**
Sig.(2-tailed)
.008
.000
N
359
359
359
额外收入
PearsonCorrelation
.853**
.183**
1
Sig.(2-tailed)
.000
.000
N
359
359
359
**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).
上表是对本次分析数据中,旅游花费、收入、、额外收入的相关分析,表中相关系数旁边有两个星号(**)的,表示显著性水平为0.01时,仍拒绝原假设。
一个星号(*)表示显著性水平为0.05是仍拒绝原假设。
先以现旅游花费这一变量与其他变量的相
关性为例分析,由上表可知,旅游花费与额外收入的相关性最大,
5.回归分析
有相关性分析可得收入,旅游花费呈线性相关,因此作回归分析
VariablesEntered/Removedb
Model
VariablesEntered
VariablesRemoved
Method
1
收入a
.
Enter
a.Allrequestedvariablesentered.
b.DependentVariable:
旅游花费
ModelSummaryb
Model
R
RSquare
AdjustedRSquare
Std.ErroroftheEstimate
1
.140a
.020
.017
129.604
a.Predictors:
(Constant),收入
b.DependentVariable:
旅游花费
ANOVAb
Model
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig.
1
Regression
120443.809
1
120443.809
7.170
.008a
Residual
5996596.239
357
16797.188
Total
6117040.048
358
a.Predictors:
(Constant),收入
b.DependentVariable:
旅游花费
Coefficientsa
Model
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
t
Sig.
B
Std.Error
Beta
1
(Constant)
91.563
11.528
7.943
.000
收入
.024
.009
.140
2.678
.008
a.DependentVariable:
旅游花费
ResidualsStatisticsa
Minimum
Maximum
Mean
Std.Deviation
N
PredictedValue
91.74
241.90
116.41
18.342
359
Std.PredictedValue
-1.345
6.842
.000
1.000
359
StandardErrorofPredictedValue
6.840
47.362
9.048
3.426
359
AdjustedPredictedValue
92.09
271.79
116.53
19.018
359
Residual
-193.904
891.785
.000
129.423
359
Std.Residual
-1.496
6.881
.000
.999
359
Stud.Residual
-1.607
6.891
.000
1.002
359
DeletedResidual
-223.789
894.316
-.117
130.229
359
Stud.DeletedResidual
-1.611
7.390
.004
1.025
359
Mahal.Distance
.000
46.811
.997
2.955
359
Cook'sDistance
.000
.199
.003
.015
359
CenteredLeverageValue
.000
.131
.003
.008
359
a.DependentVariable:
旅游花费
Charts
由上图可知回归方程:
y=91.563+0.024(x1),(P(Sig=0.000)<0.01)
即旅游花费=91.563+0.024*收入(p<0.01)
6单样本T检验
首先对现工资的分布做正态性检验,结果如下:
由上图可知,现工资的分布可近似看作符合正态分布,现推断现工资变量的平均值是否为$3,000,0,因此可采取单样本t检验来进行分析。
分析如下:
One-SampleStatistics
单个样本统计量
N
均值
标准差
均值的标准误
收入
359
1032.93021
762.523942
40.244474
单个样本检验
检验值=0
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
差分的95%置信区间
下限
上限
收入
25.666
358
.000
1032.930214
953.78493
1112.07550
由One-SampleStatistics可知,359个被调查的人中收入平均值1032.93021
,标准差为762.523942,均值标准误差为40.244474。
图表One-SampleTest中,第二列是t统计量的观测值为25.666;第三列是自由度为358(n-1);第四列是t统计量观测值的双尾概率值;第五列是样本均值和检验值的差;第六列和第七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间为(953.78493,1112.07550)。
该问题的t值等于25.666对应的临界置信水平为0,远远小于设置的0.05,因此拒绝原假设,表明该地区被调查的359名人中收入与1032.93021
存在显著差异。
7,独立样本t检验
T-Test
GroupStatistics
性别
N
Mean
Std.Deviation
Std.ErrorMean
旅游花费
女
198
126.09
149.533
10.627
男
161
104.51
102.187
8.053
IndependentSamplesTest
Levene'sTestforEqualityofVariances
t-testforEqualityofMeans
95%ConfidenceIntervaloftheDifference
F
Sig.
t
df
Sig.(2-tailed)
MeanDifference
Std.ErrorDifference
Lower
Upper
旅游花费
Equalvariancesassumed
6.302
.013
1.559
357
.120
21.580
13.844
-5.647
48.806
Equalvariancesnotassumed
1.618
347.241
.106
21.580
13.334
-4.645
47.805
结果分析
得到两组的均数(mean)分别为198和161
独立样本t检验,取的t值1.559与Sig为0.120p>0..05
旅游花费不成显著性差异,由图中可知旅行的旅游花费较高。
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