基于社会网络分析的购物中心服装品牌关联销售研究

发布时间：2023-03-04 11:42

　　服装作为人们基本生存需求-“衣食住行”中的第一位,是我国近年来成长速度最快的行业之一。但随着竞争日益的激烈以及网络销售的兴起,作为服装的主要零售渠道之一的百货商场,其地位受到严重威胁。随着“新零售”概念的提出,各个零售品牌商都开始采用大数据和人工智能技术实现智能营销,服装品牌商亦是如此。虽然服装品牌行业采用大数据、人工智能等手段来促进销售额的增长,却很少关注品牌之间的关联。本文通过利用社会网络分析方法,以结构洞和强弱关系理论为理论基础,利用大数据挖掘对购物中心的服装品牌之间存在的关联进行研究。通过对某购物中心276个服装品牌的位置数据和3713条销售数据进行整理,使用UCINET对服装品牌的整体网络进行分析,识别品牌簇和结构洞,以及结构洞数量对品牌销售额的影响;分析品牌簇中的品牌之间的排斥力与吸纳力,以及吸纳力中强弱关联对于品牌组合销售额的影响。本研究提出和证实了基于销售关联的品牌簇的存在;深入分析了销售关联的品牌簇的结构洞与强弱关系特征;探索了销售关联的品牌簇与空间关联的品牌簇之间的影响关系。并在此基础上,为购物中心品牌销售提出了相关的销售策略和营销建议。基于位置和销售关联的品牌簇分...

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的与研究意义
        1.2.1 研究目的
        1.2.2 研究意义
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 大数据营销的国内外研究现状
        1.3.2 品牌销售的国内外研究现状
        1.3.3 关联分析和品牌关联的国内外研究现状
        1.3.4 社会网络分析的国内外研究现状
        1.3.5 交叉销售的国内外研究现状
        1.3.6 研究现状综述
    1.4 研究内容与方法
        1.4.1 研究内容
        1.4.2 研究方法
        1.4.3 研究框架
第2章 理论基础与研究假设
    2.1 理论基础
        2.1.1 结构洞理论
        2.1.2 强弱关系理论
    2.2 品牌簇的理论构建与研究假设
        2.2.1 品牌簇的概念
        2.2.2 品牌簇的结构洞假设
        2.2.3 品牌簇排斥力与吸纳力假设
        2.2.4 品牌簇的空间关联假设
    2.3 本章小结
第3章 数据处理与建模
    3.1 数据描述与预处理
        3.1.1 数据描述
        3.1.2 数据预处理
    3.2 数据建模
        3.2.1 品牌簇网络的矩阵表达
        3.2.2 品牌簇网络的图形表示
    3.3 本章小结
第4章 数据分析及假设检验
    4.1 基于销售关联的品牌簇与结构洞识别
        4.1.1 基于销售关联的品牌簇识别
        4.1.2 结构洞识别
        4.1.3 结构洞对销售额影响
    4.2 基于销售关联的品牌簇的排斥力与吸纳力及强弱关系影响
        4.2.1 基于销售关联的品牌簇的排斥力与吸纳力分析
        4.2.2 基于销售关联的品牌簇中强弱关系的影响
    4.3 基于销售关联和空间关联的品牌簇强弱关系影响
    4.4 本章小结
第5章 购物中心品牌销售关联的策略及营销建议
    5.1 购物中心品牌销售关联策略
        5.1.1 关联品牌的促销摊位布置策略
        5.1.2 品牌簇的交叉销售策略
    5.2 购物中心品牌营销建议
        5.2.1 基于品牌簇对品类进行科学划分
        5.2.2 针对关联品牌优化店铺布局
        5.2.3 开展有效的购物篮促销活动
    5.3 本章小结
结论
参考文献
致谢



本文编号：3754228