徐州绿健乳业市场状况调研报告最终(5)

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表8 绿健牛奶网上订购熟悉度频率分析

图7 绿健牛奶网上订购熟悉度频率分析

通过对绿健顾客的网上订购熟悉程度的调查，可以得出，绝大多数81.3%对于绿健牛奶的网上根本不了解或者很少了解，仅有18.7%的客户对其有一定的了解。结合我们对绿健官网的了解和解读，可以得知，绿健只是对网上订购作为其的“附属品”，而没有对其进行充分的重视，网站的网上订购模块也十分简陋，为了很好的适应信息化的发展趋势，这点值得绿健高层的深入反思。 3.2.5 绿健牛奶网上订购顾虑频率分析

网上订购顾虑 有效 支付方便 支付安全 流程简单 从订购到送奶时间间隔短 合计 频率 63 114 112 58 347 百分比 18.2 32.9 32.3 16.7 100.0 有效百分比 18.2 32.9 32.3 16.7 100.0 累积百分比 18.2 51.0 83.3 100.0 表9 绿健牛奶网上订购顾虑频率分析

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图8 绿健牛奶网上订购顾虑频率分析

通过对绿健牛奶网上订购顾虑的频率分析，可以看出，对于“网上订购”这个新兴的“渠道”，消费者对于网上订购牛奶的“支付安全”和“流程简单”最为关注，分别占总数的32.85%和32.28%，和占总数的65%；同时“支付安全”和“从订购到送奶时间间隔短”也为消费者所关注，分别占调查总数的18.16%和16.71%。这四个网上订购的因素中，并无消费者所不关注的项目，因此要想开展网上订购牛奶这个新兴的渠道，必须要解决消费者的“支付方便”、“支付安全”、“流程简单”、“从订购到送奶时间间隔短”这四个关注因素，并且重点完善、加强、突破“支付安全”和“流程简单”这两个最重要的消费者顾虑因素。 3.2.6 绿健牛奶现有问题多重响应分析

通过对绿健用户在订购绿健奶制品时已经遇见的问题，来分析绿健现在务须整顿的版块。数据告诉我们，晚送、漏送、错送、包装污染为主要的问题，分别占总数的35%、26.3%、24.6%和23.1%的用户反应该问题，均超过总数的20%，值得绿健企业的注意；同时服务人员态度差、鲜奶变质、被盗、奶箱损坏的情况也有很多绿健现有用户遇见过，同样不可小视；值得庆幸的是，有19.1%的顾客没有遇见任何问题，是对绿健奶制品的肯定与认可，希望绿健公司能够对现有问题进行“点对点”的整改，创造更多对绿健奶制品满意的客户人群，创造良好的

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口碑，赢得更多的消费者。

$现有问题 频率 响应 N 百分比 个案百分比 $现有问题a A遇见过的问题包装污损 80 13.8% 23.1% B遇见过的问题漏送 91 15.7% 26.3% C遇见过的问题晚送 121 20.9% 35.0% D遇见过的问题错送 85 14.7% 24.6% E遇见过的问题被盗 30 5.2% 8.7% F遇见过的问题鲜奶变质 32 5.5% 9.2% G遇见过的问题奶箱损坏 15 2.6% 4.3% H遇见过的问题服务人员态度60 10.3% 17.3% 差 I遇见过的问题无问题 66 11.4% 19.1% 总计 580 100.0% 167.6% a. 值为 1 时制表的二分组。 表10 绿健牛奶现有问题多重响应分析

3.2.7 绿健牛奶直接竞争对手频率分析

绿健牛奶的直接替代品牌 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 有效 光明 79 22.8 22.8 22.8 天山雪 106 30.5 30.5 53.3 维维 120 34.6 34.6 87.9 卫岗 39 11.2 11.2 99.1 金山 3 .9 .9 100.0 合计 347 100.0 100.0

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表11 绿健牛奶直接竞争对手频率分析

图9 绿健牛奶直接竞争对手频率分析

通过设置“如果您不喝绿健牛奶，您接下来会选择哪个牛奶品牌？”问题，选项包括“光明、天山雪、维维、卫岗、金山”，通过这种“间接性强迫”的方式，让绿健用户选择一个目前稍稍次于绿健的牛奶提供厂商，来为绿健确定直接竞争对手。调查结果显示，维维和天山雪为绿健的直接竞争对手，且最具威胁，分别占调查总数的34.6%和30.5%，同时光明以22.8%仅次于后，接着是卫岗11.2%；金山不是绿健的直接竞争对手，仅占总数的0.9%。因此，绿健公司在以后制定营销计划和推广时，一定要盯准自己的“直接竞争对手”——维维、天山雪——的现有和未来计划实行的政策，同时对全国性品牌光明和南京品牌卫岗也不可小视，对金山不必过多在意。

3.3 样本数据的深度挖掘

3.3.1关于顾客年龄、家庭月均收入与订奶周期的相关分析

相关性 订购周期转换后 年龄转换后 家庭月平均收入转换后 23

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订购周期转换后 Pearson 相关性 显著性（双侧） N 1 .017 .746 -.086 .108 347 -.190 .000 ** 347 .017 .746 347 -.086 .108 347 347 1 年龄转换后 Pearson 相关性 显著性（双侧） N 347 -.190 .000 347 **347 1 家庭月平均收入转换后 Pearson 相关性 显著性（双侧） N 347 **. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。 表12 顾客年龄、家庭月均收入与订奶周期的相关分析

先对数据进行预处理，即订购周期按照时间长短分别转换为数值型值为7、14、30、60；年龄按照大小顺序，分别转换为数值型值为10、25、35、50、75；家庭月均收入按照收入高低，分别转换为数值型值为500、1500、2500、3500、4500。

通过对顾客年龄、家庭月均收入与订奶周期的相关分析，可以看出，订购周期分别与年龄和家庭月均收入的相关系数均很低，并且P值分别为0.746和0.108，大于0.05，接受原假设“顾客年龄、家庭月均收入与订奶周期不相关”。 3.3.2关于顾客性别、年龄、学历、家庭月均收入与订奶周期的单因素方差分析

ANOVA 年龄转换后 组间 组内 总数 平方和 1463.592 42881.797 44345.389 1.042E7 df 3 343 346 3 均方 487.864 125.020 F 3.902 显著性 .009 2.804 .040 24 3473719.026 家庭月平均收入转换后

组间

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