服裝零售店非財(cái)務(wù)指標(biāo)的采集與應(yīng)用研究

葉逢春

（湖南商學(xué)院工商管理學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙410205）

一、文獻(xiàn)綜述

1.非財(cái)務(wù)指標(biāo)

許多公司在業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)中引進(jìn)非財(cái)務(wù)指標(biāo)是因?yàn)樨?cái)務(wù)指標(biāo)存在一個(gè)很大的缺陷——面向過(guò)去。財(cái)務(wù)指標(biāo)反映的只是過(guò)去的績(jī)效，并不能提供創(chuàng)造未來(lái)價(jià)值的動(dòng)因。非財(cái)務(wù)指標(biāo)則相反，它們往往是面向未來(lái)的，比如開(kāi)發(fā)和研制新產(chǎn)品投入市場(chǎng)，用一定的時(shí)間建立市場(chǎng)份額，提高對(duì)關(guān)鍵顧客的保持力等。[1]這些指標(biāo)的改善往往需要管理層付出多年的努力，同時(shí)一旦上述指標(biāo)順利完成，將明顯改善公司財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)。瓦頓（Wharton）在1995年出版的《年度紅利契約中業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)標(biāo)桿的選擇》中指出，非財(cái)務(wù)指標(biāo)是體現(xiàn)管理層績(jī)效和公司發(fā)展前景的更好指示器。對(duì)中低管理層使用激勵(lì)計(jì)劃同樣推動(dòng)了非財(cái)務(wù)指標(biāo)的應(yīng)用。中層管理者、一線生產(chǎn)管理者甚至專業(yè)技術(shù)人員都成為激勵(lì)計(jì)劃的應(yīng)用對(duì)象，他們并不能控制財(cái)務(wù)結(jié)果。于是，他們發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)指標(biāo)如每股收益對(duì)他們的激勵(lì)作用簡(jiǎn)直與“國(guó)內(nèi)總產(chǎn)值”指標(biāo)相差無(wú)幾。與此同時(shí)，這些雇員對(duì)經(jīng)營(yíng)效率、成本管理、技術(shù)創(chuàng)新以及產(chǎn)品質(zhì)量等影響公司效益重要變量的控制甚至超過(guò)了公司高級(jí)管理層。[2]

2.數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining），又稱為數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discovery in Database，KDD），就是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過(guò)程。簡(jiǎn)單地說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識(shí)。它是數(shù)據(jù)庫(kù)研究中一個(gè)很有價(jià)值的新領(lǐng)域，融合了數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的理論和技術(shù)。[3]它通過(guò)選擇數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)，建立挖掘模型，挖掘出深層次的信息和知識(shí)。將其運(yùn)用在銷售數(shù)據(jù)分析中就能在龐大的客戶數(shù)據(jù)庫(kù)中將看似無(wú)聯(lián)系的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和凈化，提煉出有價(jià)值的客戶購(gòu)買模式，并且能對(duì)客戶未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)和行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而幫助決策者作出正確的決策。[4]

數(shù)據(jù)挖掘的一般流程為：[5]

（1）定義問(wèn)題。清晰地定義出業(yè)務(wù)問(wèn)題，確定數(shù)據(jù)挖掘的目的。

（2）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備包括“選擇數(shù)據(jù)”——在大型數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)目標(biāo)中提取數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)數(shù)據(jù)集；“數(shù)據(jù)預(yù)處理”——進(jìn)行數(shù)據(jù)再加工，包括檢查數(shù)據(jù)的完整性及數(shù)據(jù)的一致性、去噪聲，填補(bǔ)丟失的域，刪除無(wú)效數(shù)據(jù)等。

（3）數(shù)據(jù)挖掘。根據(jù)數(shù)據(jù)功能的類型和數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇相應(yīng)的算法，在凈化和轉(zhuǎn)換過(guò)的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。

（4）結(jié)果分析。對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行解釋和評(píng)價(jià)，轉(zhuǎn)換成為能夠最終被用戶理解的知識(shí)。

（5）知識(shí)的運(yùn)用。將分析所得到的知識(shí)集成到業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)中去。

二、服裝零售店可以采集的非財(cái)務(wù)指標(biāo)類型分析

對(duì)剛剛進(jìn)入服裝零售市場(chǎng)或中小型的服裝企業(yè)而言，對(duì)現(xiàn)實(shí)銷售情況的分析往往要比其他的銷售分析與預(yù)測(cè)方式來(lái)得更為重要。從服裝零售店的銷售情境來(lái)看，圍繞現(xiàn)實(shí)銷售情況可現(xiàn)場(chǎng)通過(guò)目測(cè)采集的非財(cái)務(wù)指標(biāo)主要有以下幾類：

1.消費(fèi)者人口統(tǒng)計(jì)指標(biāo)

長(zhǎng)期的研究實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)表明，不同年齡段、不同性別的消費(fèi)者，在消費(fèi)心理、購(gòu)買決策模式、受環(huán)境影響程度、價(jià)格敏感度等諸多方面均有較大差別，可將這兩個(gè)指標(biāo)作為后期分析過(guò)程中的主要分類依據(jù)。這兩個(gè)指標(biāo)通過(guò)目測(cè)即可輕松得到。

而消費(fèi)者的家庭規(guī)模與其在家庭中的地位等指標(biāo)，由于受營(yíng)業(yè)員個(gè)人經(jīng)驗(yàn)的影響和制約太大，直接獲取的可能性低，獲取的時(shí)間與溝通成本較高，故不建議在零售店范圍內(nèi)采集。有條件的服裝零售店，尤其是服裝品牌連鎖店可通過(guò)發(fā)放VIP貴賓卡的形式，在消費(fèi)者填寫相關(guān)申請(qǐng)文件時(shí)獲得相關(guān)資料。

2.消費(fèi)者地理指標(biāo)

從國(guó)內(nèi)的實(shí)際情況看，消費(fèi)者的東西差異與南北差異較為明顯，尤其是身材、著裝偏好、人文習(xí)慣等指標(biāo)均存在較明顯的差異。這就意味著，如果有哪個(gè)服裝公司試圖用同樣的產(chǎn)品提供給全國(guó)市場(chǎng)，失敗將不可避免。從這個(gè)意義上講，消費(fèi)者的地理指標(biāo)應(yīng)該進(jìn)行提取。

3.購(gòu)買時(shí)間指標(biāo)

服裝行業(yè)是一個(gè)季節(jié)性很強(qiáng)的行業(yè)，消費(fèi)者在不同的季節(jié)的需求都各不相同，從而大大增加了營(yíng)銷工作面臨的不確定性。說(shuō)到因?qū)竟?jié)與其相關(guān)的天氣判斷失誤造成重大虧損的例子，我們不能不提到國(guó)內(nèi)羽絨服行業(yè)的第一品牌“波司登”。在連續(xù)經(jīng)歷了兩個(gè)暖冬之后，其決策層認(rèn)為2007年應(yīng)該是個(gè)冷冬了，于是大規(guī)模備貨，然而當(dāng)2007年冬季已過(guò)去大半，注定又是一個(gè)暖冬的時(shí)候，波司登的銷售情況讓人感到寒氣逼人。截止2007年3月底，因上年暖冬導(dǎo)致退回貨品增加，波司登進(jìn)行了2.5億元的撥備，當(dāng)年的存貨結(jié)余也達(dá)到12.4億元的歷史新高，較上年同期倍增，重大虧損則是無(wú)法避免。①

此外，對(duì)于具體的時(shí)點(diǎn)進(jìn)行分析也是有必要的，我們必須認(rèn)識(shí)到，在星期一至星期五等工作日購(gòu)買服裝的消費(fèi)者與在星期六、星期日購(gòu)買服裝的消費(fèi)者之間的生活形態(tài)存在重大差異。與此同時(shí)，具體到每一天而言，我們認(rèn)為，在上午九點(diǎn)購(gòu)買服裝的消費(fèi)者與在晚上九點(diǎn)購(gòu)買服裝的消費(fèi)者之間也存在較大差異。此外，對(duì)不同時(shí)間段的分析，也有利于店鋪管理人員合理安排一線營(yíng)業(yè)人員的配備與服務(wù)時(shí)間，從而在降低服務(wù)成本的同時(shí)，幫助店鋪取得更大的收益。

4.產(chǎn)品屬性指標(biāo)

產(chǎn)品屬性是反映消費(fèi)者購(gòu)買心理及行為發(fā)生的主要指標(biāo)，在主要處理現(xiàn)實(shí)銷售數(shù)據(jù)的情況下，數(shù)據(jù)的獲取相對(duì)容易，也比較容易標(biāo)準(zhǔn)化。就一般情況而言，服裝的款式、面料、顏色與尺碼都應(yīng)該記錄下來(lái)，以幫助服裝公司探查相應(yīng)的結(jié)構(gòu)，有利于為消費(fèi)者提供一個(gè)合理的產(chǎn)品線結(jié)構(gòu)，規(guī)避產(chǎn)品單一的風(fēng)險(xiǎn)。值得一提的是，服裝行業(yè)有一半以上的庫(kù)存是因?yàn)槌叽a問(wèn)題造成的，這就意味著，如果尺碼不合適，哪怕是給予消費(fèi)者相當(dāng)優(yōu)惠的促銷價(jià)格，消費(fèi)者也不會(huì)將不適合自己的服裝買走，從而嚴(yán)重影響服裝銷售的整體盈利能力。

5.價(jià)格敏感性指標(biāo)

如前所說(shuō)，由于國(guó)內(nèi)的地區(qū)差異較大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不一，消費(fèi)者在消費(fèi)選擇方面就肯定是不盡相同的。尤其是在就業(yè)壓力大增的心理狀態(tài)下，消費(fèi)者對(duì)價(jià)格的敏感提升到了一個(gè)相當(dāng)?shù)母叨取６@種心理將影響服裝的銷售速度，不利于服裝企業(yè)的資金回籠與庫(kù)存流轉(zhuǎn)?；谶@樣的理解，我們應(yīng)該記錄的指標(biāo)除了實(shí)際銷售價(jià)格之外，還應(yīng)當(dāng)有主動(dòng)要求折扣的情況、其購(gòu)買的是否是當(dāng)前正在進(jìn)行促銷的貨品等指標(biāo)。

6.消費(fèi)情境指標(biāo)

據(jù)零點(diǎn)市場(chǎng)調(diào)查公司的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，消費(fèi)者在進(jìn)行購(gòu)買決策時(shí)往往會(huì)因受到外部作用力的影響而發(fā)生改變。因此，我們至少應(yīng)當(dāng)記錄消費(fèi)者的陪同人員情況，并判斷消費(fèi)者是否是為自己選購(gòu)服裝。有條件的可以進(jìn)一步記錄貨品的擺放（展示）情況、店鋪的整潔程度，甚至是背景音樂(lè)的聲音大小及選擇的曲目等指標(biāo)。

而對(duì)于消費(fèi)者社會(huì)/經(jīng)濟(jì)特征指標(biāo)所包括的收入、階層、職業(yè)、教育狀況、宗教信仰、民族等指標(biāo)，由于受營(yíng)業(yè)員個(gè)人經(jīng)驗(yàn)的影響和制約大，直接獲取可能性低，獲取的時(shí)間與溝通成本高，可在有條件的情況下，通過(guò)發(fā)放VIP貴賓卡的形式，在消費(fèi)者填寫相關(guān)申請(qǐng)文件時(shí)與消費(fèi)者的家庭規(guī)模與其在家庭中的地位等指標(biāo)一并收集。

三、服裝零售店非財(cái)務(wù)指標(biāo)的應(yīng)用方式

1.數(shù)據(jù)采集表設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)采集表的設(shè)計(jì)是實(shí)現(xiàn)采集上述非財(cái)務(wù)指標(biāo)目標(biāo)的重要環(huán)節(jié)，須給予充分重視。此外，還需體現(xiàn)不影響正常營(yíng)業(yè)的秩序與客戶服務(wù)水平的原則要求，使此項(xiàng)工作的落實(shí)具有相當(dāng)?shù)目沙掷m(xù)性。具體的數(shù)據(jù)采集表設(shè)計(jì)可依照調(diào)查問(wèn)卷的模式設(shè)計(jì)，詳見(jiàn)表1。

2.銷售數(shù)據(jù)采集表填注及數(shù)據(jù)錄入

考慮到很多服裝零售店已經(jīng)采用POS機(jī)及條碼掃描識(shí)別技術(shù)，建議在銷售數(shù)據(jù)采集過(guò)程中主要通過(guò)POS機(jī)，并配合使用鍵盤輸入，最終通過(guò)Microsoft Office Access數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)出相關(guān)數(shù)據(jù)，從而使需要人工輸入的數(shù)據(jù)大大減少，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速填注，不致影響正常的營(yíng)業(yè)秩序。如在POS系統(tǒng)不支持的情況下可采用CAPI技術(shù)（Computer Assisted Personal Interviewing，計(jì)算機(jī)輔助面對(duì)面訪問(wèn)）進(jìn)行替代，并使用Access數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)出相關(guān)數(shù)據(jù)。不建議完全使用人工進(jìn)行數(shù)據(jù)采集工作。

3.數(shù)據(jù)分析

當(dāng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可供分析的標(biāo)準(zhǔn)化形式時(shí)，就可以真正使用采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的分析工作了。建議使用SPSS軟件（Statistical Package for the Social Sciences，社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包）進(jìn)行分析。在進(jìn)行正式分析前，還應(yīng)當(dāng)對(duì)不同的變量進(jìn)行賦值，以適應(yīng)數(shù)據(jù)分析的要求。

對(duì)于一些面向國(guó)內(nèi)市場(chǎng)運(yùn)作時(shí)間不長(zhǎng)或不擅長(zhǎng)銷售數(shù)據(jù)分析的服裝企業(yè)而言，前期主要可采用的分析工具有頻數(shù)分析和交叉分析兩種工具。通過(guò)頻數(shù)分析可以幫助企業(yè)了解某一個(gè)或幾個(gè)變量下各個(gè)變量值出現(xiàn)次數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)了解不同指標(biāo)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)的目標(biāo)，而通過(guò)交叉分析，則有助于幫助企業(yè)了解不同變量之間相互關(guān)系，得到同一變量中的不同變量值在某一或某幾項(xiàng)變量上的對(duì)比統(tǒng)計(jì)值，如不同性別的消費(fèi)者在面對(duì)折扣時(shí)的對(duì)比情況。以SPSS15.0為例，頻數(shù)分析的實(shí)現(xiàn)方式是：Analyze→Descriptive statistics→Frequencies，然后選擇相應(yīng)的分析數(shù)據(jù)框即可。而交叉分析的實(shí)現(xiàn)方式是：Analyze→Descriptive statistics→Crosstabs，然后選擇兩組進(jìn)行對(duì)比的變量即可。

表1 服裝零售業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集表

4.經(jīng)驗(yàn)曲線提取

服裝零售店尤其是服裝品牌連鎖店要想長(zhǎng)期建立對(duì)消費(fèi)者需求及行為趨勢(shì)的準(zhǔn)確判斷，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中保持優(yōu)勢(shì)地位，對(duì)非財(cái)務(wù)指標(biāo)的分析顯然不能止于數(shù)據(jù)分析，還應(yīng)推動(dòng)普通員工認(rèn)識(shí)到分析這些數(shù)據(jù)的重要性，培養(yǎng)他們對(duì)銷售過(guò)程中一些平常并不注意卻很重要的非財(cái)務(wù)指標(biāo)的敏感性，并逐步通過(guò)類似的分析積累經(jīng)驗(yàn)，形成相應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)曲線，從而幫助企業(yè)在新的市場(chǎng)趨勢(shì)剛剛出現(xiàn)的時(shí)候，就有機(jī)會(huì)識(shí)別它、把握它，使企業(yè)獲得更好的效益。

注釋：

①波司登國(guó)際控股有限公司2007-2008年度中期報(bào)告.

[1]劉永東.非財(cái)務(wù)指標(biāo)在財(cái)務(wù)分析中的應(yīng)用[J].硅谷，2009（13）：190.

[2]裘益政.全面業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)方程——公司如何在報(bào)酬激勵(lì)計(jì)劃中引進(jìn)非財(cái)務(wù)指標(biāo) [J].企業(yè)管理，2001（8）：76.

[3]潘燕.談企業(yè)客戶關(guān)系管理中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用[J].科技信息，2009（7）：148.

[4]夏維力，王鑫，王青松.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用研究[J].科技管理研究，2007（6）：196.

[5]鄒友華.數(shù)據(jù)挖掘在財(cái)務(wù)決策中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)，2008（4）：157.