珠寶行業的連鎖管理

[摘要] 以目前珠寶公司困擾的連鎖店的管理問題為研究對象，按筆者設計出的一套實用的連鎖店面調查表為考察依據，以SPSS 16統計軟件為分析工具，對E 珠寶公司的數據進行分析，得出如何對連鎖店面進行分類管理的問題。

[關鍵詞] 珠寶行業連鎖店面調查表因子分析聚類分析

特許經營與加盟連鎖是國內目前最具活力的商業模式之一。在目前的珠寶行業，也同樣是一種十分盛行營銷渠道模式。無論是特許加盟還是直營連鎖，本身都有其優點和不足之處，但二者的共同之處均涉及到連鎖店的管理問題。如何做強終端，一直是珠寶企業最總要的問題之一。隨著加盟連鎖業務的發展，這一問題日益突出了。尤其對連鎖中的加盟店面，由于不是總部的所有權，自身有相當大的獨立經營自主權，所以，在品牌的終端管理上難度就要大很多。

那我們怎樣才能加強對連鎖店的管理，使珠寶企業在連鎖經營的模式上更加標準化、專業化、和簡單化呢?這是目前珠寶企業共同的追求，為了更好的加強品牌終端的管理，很多的珠寶企業已增設品牌督導這一具體的職務，目的就是針對性的解決這個問題。但根據筆者的工作經驗，實際運作過程中任然存在很多問題，關鍵在于缺乏一套科學的而又行之有效的管理技術和方法。筆者根據自己的行業實踐，針對珠寶行業的特點，設計出一套方法，運用于珠寶企業的連鎖管理上，會有比較好的效果。

要解決好連鎖店面的管理問題，我們應該做好以下二個步:1.做好調查;2.數據分析。

一、做好調查

調查是一切工作的基礎，做好調查其實是一件很不容易的事，要求我們有專業的知識、豐富的行業經驗，更要有客觀、謹慎、和嚴肅的態度。就目前珠寶行業的連鎖管理而言，通常的做法是委派專業的品牌督導，去實地進行連鎖店面的調查，這就要求我們的品牌督導能對連鎖店面有一個專業的、總體的把握。筆者根據珠寶行業的特點，設計出一張E公司連鎖店面調查表來幫助我們開展工作，如下表1。

我們按珠寶行業對連鎖店面要求:1鋪(店面總體);2貨(貨品總體);3人(員工總體);4促銷宣傳(促銷活動);5銷售業績(銷售狀況);在此基礎上又分16個小項進行研究。如表1

以上共列舉出(x1、x2、…、x16)16項，筆者認為在目前珠寶行業連鎖店管理中，是較為重要也最有代表性的考察項目，具體的操作實施，可按公司的管理目標和要求自己設定。有了這套表，我們就可以對連鎖店面，進行分析和總體上的掌握了。

我們要在此說明的是，本案例只討論前四大項(1店面，2貨品，3營業員，4營銷活動)，想以此來說明，在連鎖店的基本狀況上，我們將如何對眾多的連鎖店進行分類，然后再采取不同的管理策略(限于篇幅問題，本文暫時不涉及第“5銷售狀況”)。這樣我們根據前四項內容，共15小項(即x1、x2、…、x15)，進行分析研究。

我們對15個考察項目，采用統計學上常用的李克特(Likert)五級量表法。根據被調查店面的實際情況，由我們派出的品牌督導，給連鎖店面按表1.1的項目描述和各自品牌的要求做出評估得出相應的分值:1很差;2較差;3一般;4較好;5很好。本文使用SPSS16統計軟件進行數據分析。

現我們以E珠寶公司的數據為案例，店名分別為:q1、q2、q3、……、q30。收回30家連鎖店面的數據來分析。

二、數據分析

1.基本信息統計分析

先看總體狀況。表2

“店面情況”最好為3.2067，但分布最不均勻，其偏斜系數Skewness為0.933，是四個考察項目中最大的，這也比較符合實際情況?！盃I業員”為2.6333，其偏斜系數Skewness為-.230，說明營業員總體狀況最低，這也基本上反映了珠寶行業的特殊性，對營業員的要求較高，更需要我們對其加強行業的培訓以提高整體素質。

比如我們要了解“貨品結構”是否合理，SPSS圖示和計算可知:

表3結果分析，統計對象個數(N)30，均值(Mean)為2.93，標準差(Std)0.907，偏度(Skewness)-0.159，偏度標準誤(Std. Error of Skewness) 0.427，峰度(Kurtosis)-1.176，峰度標準誤(Std. Error of Kurtosis)0.833。

此時數據文件增加了一個變量“Zscore(貨品價位)”，對新變量“Zscore(貨品價位)”求均值與方差。得表4

標準化變量“Zscore”(“x9貨品價位”)的均值為0，方差為1。商品的定價本身是一門相當專業而復雜的技術，而珠寶行業的特殊性決定了它的定價會比很多行業更具有復雜性，需要我們認真的運用多種理論知識并結合好市場的實際情況才能做得更加科學合理。

上表5“貨品保障”項目結果分析，T統計量的值為-0.403，自由度df=29，雙尾T檢驗的顯著性概率Sig. (2-tailed)=1.000>0.05，表明統計值t落在t0.025的內側，應當接受原假設，從而樣本“貨品保障” 的平均數可以說是4，說明珠寶連鎖店由于行業的特點，在貨品安全性方面做的最好。

上表6結果分析，“x12專業知識”項目的t統計量的值為-3.340，自由度df=29，雙尾T檢驗的顯著性概率Sig. (2-tailed)=0.002<0.05，表明統計值t落在t0.025的內側，應當拒絕原假設，從而樣本“x12專業知識” 的平均數可以說是1.67，即E珠寶公司的連鎖店在“X12專業知識”平均數只有1.67。是所有項目中分值最低的。說明E珠寶公司的營業員的珠寶專業知識還十分欠缺，以筆者的行業經驗得知，這一結果基本上真實的反映了當前的珠寶行業(包括一些較有影響的大品牌)在營業員的專業培訓上還要做很多的工作，以逐步提高專業素質。

2.信度分析

該案例使用內部一致性系數，即克龍巴赫(Cronbach’s α)系數來進行信度分析，檢驗數據的可靠性。通過spss11.5軟件，計算出各個層面的內部一致性系數，計算結果如下:

Alpha= .8474 Standardized item alpha= .8434

一般而言，克龍巴赫(Cronbach’s α)系數>0.7，表明數據可靠性較高。

3.因子分析

(1)因子分析 (Factor Analysis) : 因子分析是從多個變量指標中選擇出少數幾個綜合性指標的一種降維的多元統計方法。

在用因子分析方法之前，首先要對樣本進行KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)和Bartlett球型檢驗，KMO檢驗是對樣本的充足度的檢驗，用來檢驗變量間偏相關性是否很小。Bartlett球型檢驗，用來檢驗變量間的相關陣是否是單位陣。KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)和Bartlett球型檢驗用來檢驗對原問題運用因子模型是否合適，檢驗結果如表

由表7可見，KMO的值>0.5，Bartlett球型檢驗的顯著性水平為P<0.001，說明各變量之間的相關性顯著，適合用因子分析法。

Extraction Method: Principal Component Analysis.

由表8知，五個因子可解釋原變量的77.042%的信息。

圖是一個比較直觀的碎石圖，可以看出從第五個主因子以后，曲線坡度變得較為平坦，所以抽取五個主因子較為適宜。

為了使因子之間的信息更加獨立和更加容易對因子做出解釋，我們進一步對因子載荷矩陣施行方差最大化旋轉，旋轉后的因子載荷矩陣如表2.15所示。

Extraction Method: Principal Component Analysis.Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

aRotation converged in 7 iterations.

從上表10的因子共同度來看，15個變量的幾乎所有信息都能被這六個公共因子說明。筆者根據自己的行業經驗對變量的因子命名總結如表11

4.結果及分類管理

我們采用聚類分析 (Cluster Anlysis) 方法。聚類分析是根據事物本身特性來研究個體分類的數理統計方法，是按照物以類聚的原則來研究的事物分類的一種多元統計方法。

我們通過做聚類分析Cluster Analysis，均值多重比較Duncan，方差分析ANOVA

合并為下表17。

按各類群體對因子的重視程度將各群體命名，第一類對競爭因子和實力因子最重視，故我們應該對其加強管理和培訓，所以名為“管理型”， 第二類對專業因子最重視，故我們應該對其加強管理和培訓，所以名為“培訓型”， 第三類對競爭因子最重視，故我們應該對其加強管理和培訓，所以名為“管理+培訓型”， 第四類對基礎因子和安全因子最重視，故我們應該對其加強管理和督導，所以名為“管理+督導型”。

由顯著性看到，各類群體對各因子有顯著性差異?，F我們可以把表寫為如下表18形式。

由Cluster Membership表，現在我們可以把E珠寶公司的30家連鎖店，按上述分析進行分類管理了。如表19所示。

在以上的分析中，我們是沒有包括連鎖店面調查表第5項目銷售狀況(即“x16店面銷售狀況”)因素的，有興趣我們還可以加上，這樣我們就可以進行多元回歸線性分析，限于篇幅，在此不再探討。

以上的分析主要借助數理統計原理和方法，對當前困擾大多數珠寶公司的連鎖店面該如何進行分類，如何進行有效的管理。做一個初步的探討。歡迎大家指正。

參考文獻:

[1]馬國慶:管理統計:數據獲取、統計原理、SPSS工具與應用研究.北京:科學出版社，2002

[2]張文彤:SPSS 11統計分析教程.北京:北京希望電子出版社，2002