Сегментирование рынка

     Рисунок 2.3.1 - Пример использования однопараметрической модели сегментирования рынка 

     Многопараметрические  подходы используются чаще и предполагают анализ совокупности признаков сегментации, которыми описываются свойства изучаемых потребителей. Здесь возможно два подхода.

     При первом сегментационные признаки подвергаются анализу последовательно один за другим. Такой подход реализуется  посредством составления дерева сегментов и метода AID (предполагает проведение сегментации по приоритетным сегментам, выделенным на предыдущих этапах метода). На каждом шаге выделяются сегменты, которые могут быть подвергнуты разбиению с помощью следующего анализируемого признака. Аналитик сам определяет последовательность применения признаков для сегментации потребителей и отнесения их к сегментам.

     Пример  сегментации потребителей компьютеров  методом AID представлен на рисунке 2.3.2. 

     Рисунок 2.3.2 - Сегментирования потребителей компьютеров методом AID

     При втором подходе все выбранные  признаки изучаются совместно и  одновременно (здесь чаще всего используется кластерный анализ). При этом аналитик может исследовать либо дерево возможных  объединений, либо задавать желаемое число  кластеров. Пример сегментации потребителей верхней одежды методом дерева сегментов представлен в приложении А.

     Для целей сегментирования также  используются методы мультиатрибутивной классификации, когда разделение происходит по комплексу анализируемых признаков  одновременно. Наиболее эффективными из них являются методы автоматической классификации, или иначе кластерного анализа.

     Метод кластерной сегментации в последнее  время находит все более активное применение в первую очередь благодаря  развитию электронных систем обработки маркетинговой информации. Данный метод позволяет провести группировку объектов различной природы, а для любого набора переменных - найти группы объектов, обладающих сегментными признаками.

     Термин  «кластерный анализ» обозначает множество вычислительных процедур, используемых при классификации объектов. В результате применения классифицирующих процедур создаются «кластеры», или группы очень похожих объектов.

     Методы  кластерного анализа предусматривают  подготовку данных об анализируемых  объектах и представление этих объектов в виде однородных групп. Целесообразность применения кластерного анализа к проблемам сегментации обусловлена тем, что его вычислительные процедуры позволяют классифицировать потребителей по группам.

     Общая идея кластерного анализа в рамках решения проблем сегментации сводится к решению следующих задач: классификация потребителей; разработка различных схем кластеризации; создание гипотез о существовании в исследуемой совокупности потребителей однородных групп; проверка гипотез о наличии однородных групп в исследуемых совокупностях потребителей.

     Кластерный  анализ проводится по следующим этапам:

     - подготовка данных для кластеризации  (часто в виде таблиц значений  переменных по результатам анализа  анкет);

     - определение множества свойств,  по которым будут оцениваться объекты (выбор переменных, которые будут играть первоочередную роль при сегментации);

     - вычисление меры сходства между  объектами (нормирование переменных, приведение их в сопоставимый  вид для определения похожести  потребителей);

     - применение кластерного анализа для создания групп сходных объектов (использование выбранных переменных для определения схожести различных потребителей и формирования схожих потребительских групп - сегментов);

     - проверка достоверности результатов  кластерного решения (оценка полученных групп потребителей и нахождение адекватного описания сегментов с учетом средних показателей по использованным в ходе анализа переменным, составление профилей сегментов). [6, с. 137]

     Реализация  указанных шагов происходит следующим образом.

     Строится  таблица, в которую заносятся  данные по всем изучаемым потребителям и интересующим нас признакам. Проводится нормирование значений признаков, чтобы  привести различные численные значения, описывающие разные признаки к сопоставимому  виду. Далее происходит «взвешивание» признаков сегментации для отражения большей или меньшей роли признака при измерении сходства между различными объектами-потребителями.

     После определения важности признаков  осуществляется непосредственно процесс  кластеризации, т.е. деления совокупности потребителей на однородные группы-кластеры.

     Современные программные продукты, такие как  «SPSS», позволяют задавать желаемое число кластеров, которое исследователь  хотел бы получить на выходе; выбирать различные процедуры кластеризации в зависимости от применения разных мер сравнения (мер сходства); обрабатывать огромные массивы информации и предоставлять полученные модели сегментации в графическом или табличном виде.

     Таким образом, результатом проведения кластерного  анализа является отнесение каждой единицы исследуемой совокупности (каждого потребителя) к определенному сегменту. Пример такого отнесения по пяти признакам представлен в таблице 2.3.2. 

     Таблица 2.3.2 – Отнесение единиц совокупности к кластерам (сегментам)

 

     Как видно из таблицы, исследователем было задано четыре сегмента, которым соответствуют номера 1, 2, 3, 4. Из указанных 10 респондентов 1 входит в кластер № 1; 4 - в кластер № 2; 3 - в кластер № 3 и 2 - в кластер № 4.

     После проведенного анализа исследователь  должен изучить его результаты и  использовать полученную схему в принятии управленческих решений. 

     2.4 Сегментирование рынка по группам  потребителей 

     Как уже было указано выше, объектами  сегментирования рынка могут  являться потребители, товары и конкуренты, причем каждый из этих объектов можно  сегментировать по нескольким параметрам.

     Для того чтобы произвести сегментацию  рынка по группам потребителей необходимо знание основных признаков сегментирования. Первый из них – географический. С помощью этого признака можно  разделить рынок в соответствии:

     - с региональным делением (Витебская область, Минская область и т.д.);

     - с административным делением (республика, область, район, город, село);

     - с численностью и плотностью  населения;

     - с климатическими условиями.

     Географические  признаки представляют собой основные отличительные характеристики городов, областей, регионов. Фирма может использовать одну или несколько демографических особенностей для сегментации своего рынка.

     Расположение  региона может отражать различия в доходе, культуре, социальных ценностях  и других потребительских факторах. Например, один район может быть более консервативным, чем другой.

     Численность и плотность населения показывает, достаточно ли в регионе людей, чтобы  обеспечить сбыт и облегчить проведение маркетинговой деятельности.

     Транспортная сеть региона представляет собой сочетание массового общественного транспорта и автомагистралей. Регион с ограниченной сетью массового общественного транспорта, скорее всего, имеет иные определенные потребности, чем регион с хорошо развитой системой транспорта и легковых автомобилей.

     Климат  может являться критерием сегментации  рынка, например, для фирм, специализирующихся на калориферах и кондиционерах.

     Динамика  развития региона может характеризоваться  стабильностью, падением или ростом. Компания, скорее всего, столкнется с «неразработанным» рынком в развивающемся регионе и с насыщенным рынком в стабильном или сокращающемся регионе.

     Второй  признак сегментирования – демографический.

     Демографические критерии представляют собой основные особенности отдельных людей или их групп. Они часто используются в качестве базиса для сегментации, поскольку от них во многом зависят требования к покупкам. К ним относятся:

     - Возрастной фактор. Так можно  разделить людей, например, на  детей, подростков, взрослых и  людей пожилого возраста. Возраст часто используется в качестве фактора сегментации.

     - Половой признак. Пол также  является важной сегментационной  переменной, особенно для таких  товаров, как текстиль, косметика,  ювелирные украшения, услуги.

     - Размер семьи и этап жизненного цикла семьи. Многие фирмы ориентируют свою продукцию или на холостых, или на семейных людей. Сегментация по размерам семьи порождает, например, различные размеры упаковки товаров.

     - Уровень доходов: средний доход,  ниже среднего, выше среднего. Каждая  категория располагает различными ресурсами на приобретение товаров и услуг. Цена, которую взимает компания, помогает определить, на кого она ориентируется.

     - Род занятий. Профессия потребителей  влияет на покупки. Например, рабочий  имеет другие требования к  одежде и продуктам питания, чем лица, продающие вычислительную технику.

     - Образование. Малообразованные потребители  тратят меньше времени на покупки,  меньше читают и в большей  мере предпочитают хорошо известные  товарные марки, чем потребители,  имеющие специальное или высшее образование. Последние более склонны сравнивать магазины, читать некоммерческие источники информации и приобретать товар, который они считают наилучшим, независимо от того, хорошо он известен или нет.

     Такие характеристики потребителей как национальность, религиозная и расовая принадлежность также относятся к демографическому признаку сегментирования.

     Следующий признак сегментации – психографический. Данный признак можно описать  с помощью следующих факторов: