소매업의 다변량 분석의 용도

귀사의 브랜드에 대한 고객의 인식은 복잡하고 다양한 요인이 관련되어 있기 때문에 예측하기 어렵습니다. 다변량 분석은 다중 회귀 분석, 클러스터 분석 및 결합 분석과 같은 통계 도구를 사용하여 요인 간의 관계를 결정합니다. 변수에 대한 고객의 응답은 종속, 독립 또는 상호 의존으로 분류 할 수 있습니다. 종속 응답은 하나 이상의 외부 요소의 영향을받습니다. 독립적 인 응답은 성별이나 연령과 같이 각 고객별로 다릅니다. 다 변수 분석은 확인 된 요인 또는 요인 그룹에 의해 제어되지 않는 상호 의존 관계에 중점을 둡니다.

다변량 분석

소매 업계의 전략적 분석은 단일 변수에 의해 제어되기에 충분하지 않습니다. 다 변수 분석은 여러 변수와 변수가 상호 작용하는 방식을 측정합니다. 이러한 유형의 분석은 올바른 변수를 선택하는 한 회사 운영의 모든 영역에 이익을 줄 수 있습니다.

소매업 관련 변수

고객은 가격, 브랜드 이름 및 제품 품질을 비롯한 다양한 요소를 기반으로 의사 결정을 내립니다. 간과 할 수있는 다른 영향 요인으로는 직원의 친절 함, 상점 분위기, 위치 및 다른 소매 업체와의 근접성 등이 있습니다. 다변량 분석을 통해 관리자는 이러한 요인을 가장 효과적으로 조합하여 매장으로가는 트래픽을 늘리고 고객이 도착하면 판매 전환율을 높일 수 있습니다.

광고하는

브랜드 이미지가 고객 행동에 어떤 영향을 미치는지보십시오. 최고급 품질의 외양은 할인 브랜드보다 목표 인구 통계와 관련성이 높으며 그 반대의 경우도 있습니다. 텔레비전, 인쇄 및 방문 판매와 같은 다양한 유형의 광고 및 유통 채널을 테스트하십시오. 고객을 설문 조사하여 매장 소식을 듣는 방법을 찾아야 할 수도 있습니다. 주요 변수가 확인되면 회사는 효과적인 광고 캠페인에 더 많은 돈을 투자하거나 국가 언론계로 확대하여 노출을 늘릴 수 있습니다.

저장소 레이아웃

소매점을 디자인 할 때 여러 가지 측면이 있으므로 다 변수 분석을위한 완벽한 후보가됩니다. 귀하의 카펫과 페인트의 색 구성표는 고객에게 즐겁거나 혼란 스러울 수있는 특별한 분위기를 상점에 제공합니다. 다변량 분석을 사용하여 매장 전면, 창 디스플레이, 매장 레이아웃, 트래픽 흐름 및 매장 내 디스플레이를 테스트하십시오.

제품 선택 및 가격

브랜딩 및 디자인 요소는 일단 고객이 매장에있는 가격으로 필요한 품목을 찾을 수 없다면 쓸모가 없습니다. 다변량 분석은 가격 구조, 할인 및 특별 판매 이벤트의 효과를 테스트하는 데 도움이됩니다. 회사에서 여러 매장 체인을 운영하는 경우 가장 적합한 제품을 찾으려면 다양한 유형의 소매점에 제품을 넣어 실험 해 볼 수 있습니다. 다양한 유통 경로와 관련된 변수를 테스트하고 제품이 매장에 얼마나 효율적으로 도달하는지 테스트합니다.