资料

　　为了进行分析，本研究采用了加拿大一个服饰零售连锁的客户服务及存货缩水（减少）资料。我们拿到了他们的存货缩水数据，这是根据6个月的间隔统计出来的。为了计算客户服务，我们通过St. Michael Strategies公司采用了该连锁的商店人流数量资料（store traffic data）。在本项研究中，客户服务是根据服务数量（quantity of service）来测量的。服务数量，即，每人员小时的顾客比率（customer per staff hour ration），它是零售店在一定时间可提供服务的指标，在一定时间内计算进入零售店的总人数比上同时间内店里总人员小时数，可以得到该比率。30:1的比率表示每员工平均每小时必须“处理”30个顾客。这些顾客每人最多平均只得到2分钟时间服务。20:1的比率能使员工对每个顾客花3分钟时间。该比率越低，零售店可提供的客户服务越高。

　　结果

　　零售店的客户服务和货物减少之间有着重要的统计相关性吗？这次将客户服务水平与货物减少的线形分析表明，在5%的置信度（confidence level）下，这两个变量之间的确有关系。我们丢掉虚假设，确认客户服务与存货减少之间有重要且相当强的相关性。这种相关性说明，当客户服务比例上升（用每人员小时的顾客比率来表示），也就是服务数量降低时，存货减少率也上升了。在这份研究里，r value变数是单独考虑的，因为许多影响存货减少的因素没有放进回归方程式里（像防损设备，店面位置，等等）。

　　客户服务与货物减少间的相对重要性（或它的预测值）是什么？通常情况下，一个零售店有三种不同类型的货物折损。第一，内部损失，也就是由于店内员工自己造成的商品、金钱或信息丢失（员工自盗）。第二类是外部损失，也就是我们通常所说的入店行窃（shoplifting）。最后，第三类通常成为程序错误（procedural errors），一般是由文书工作或定价中的失误引起的。不管怎样，我们知道了，员工的监督对防止外部失窃，尤其是入店行窃行为有理论依据。

　　R2a系数是用来评估因变量（dependant variable，此处指客户服务）对自变量（independent variable，此处指货物减少）的施变比例（proportion of variance）。而客户服务对货物减少的施变比例预测值就是6.9%。这个百分比是在防范店内员工自盗的前提下做出的。根据加拿大零售理事会（Retail Council of Canada）1995年的报告，入店行窃占据了全部货物折损的20%到40%。而客户服务对货物减少的施变比例（6.9%）的解释值（explicative value）则表明它是入店行窃在全部货物折损百分比中的一部分；这样就是说大约有17.25%到34.5%的店内失窃是可以通过调整合适的每人员小时的顾客比率来避免的。

　　考虑到客户服务对货物减少施变比例（6.9%）的预测值，b系数说明，当每人员小时的顾客比率上升1，该时段的货物减少百分比就会上升0.28%。换言之，就像本研究里描述的那样，提高每人员小时的顾客比率，有助于使货物折损降低0.3%。

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零售店如何预防小偷 （2002-09-09, 中国营销传播网，作者：景素奇）