Глава 3. Сегментация потребительского рынка

103

запросами и предпочтениями, с другой — они достаточно однородны и по социально-демографическим признакам. Такая сегментация по­зволяет разработать программу маркетинга, учитывающую специфи­ку выделенных типов и демонстрирующую возможность сочетания поведенческой и социально-демографической сегментации.

Перспективным для российских предприятий признаком сегмента­ции можно считать степень приверженности товарной марке. Потре­бители могут быть приверженцами тех или иных товарных марок или магазинов. Маркетологи иногда выделяют следующие группы потре­бителей:

• «безоговорочные приверженцы» (все время покупают товар од­ ной и той же марки);

• «терпимые приверженцы» (потребители, предпочитающие 2-3 то­ варные марки);

• «непостоянные» (потребители, переносящие свои предпочтения с одной марки на другую);

• «странники» (потребители, не проявляющие приверженности ни одному из марочных товаров).

Такой условный тип сегментации позволяет разработать определен­ную стратегию позиционирования той или иной марки. Разумеется, каждый из перечисленных сегментов требует разных маркетинговых подходов, особенно в области коммуникации.

3.3. Методы сегментационного анализа

Все этапы процесса сегментации базируются на данных, полученных в ходе конкретных маркетинговых исследований. После формирования признаков, по которым будут выделяться рыночные сегменты, необхо­димо выбрать метод сегментации, или способ классификации, потре­бителей. Таких методов множество — в зависимости от задач, которые ставят перед собой исследователи. С одной стороны, сегментация яв­ляется одним из методов маркетинга, с другой стороны, она предпола­гает использование специфических приемов, заимствованных из иных областей знаний. Система сбора маркетинговой информации о по­требителях базируется на теории статистического наблюдения и не в последнюю очередь на теории выборки'. Сегментация рынка основа-

¹ Беляеаский И., Кулагина Г., Короткое А. Статистика рынка товаров и ус­луг / Под общ. ред. И. Беляевскою. — М: Финансы и статистика, 1995. — С. 109.

на на теории группировок и статистических методах выявления раз-чичных взаимосвязей. При этом используются методы многомерного статистического анализа, когда классификация проводится по ряду анализируемых признаков одновременно. Самыми эффективными из них являются методы кластерного анализа, с помощью которых реша­ется задача сегментации с параллельным использованием социально-демографических, психографических и поведенческих признаков.

3.3.1. Кластеризация

Классификация объектов по осмысленным группам — кластериза­ция — является важной процедурой в различных областях научных исследований. Например, С. Браун и М. Крицман показали возмож­ность применения кластерного анализа при классификации ценных бумаг, считая, что он позволяет сформировать такие их классифика­ционные группировки, которые характеризуются тесной корреляци­ей изучаемых признаков внутри определенных групп и сравнительно малой корреляцией этих признаков вне групп'. Таким образом, клас­теризация обеспечивает выполнение основных требований к сегмен­тации рынка (см. рис. 3.1).

Кластер должен обладать высокой внутренней однородностью (внут­ри себя) и большой внешней разнородностью (между кластерами). Американский исследователь У. Зикманд, раскрывая логику кластер­ного анализа при сегментации рынка, использует гипотетический пример, основанный на изучении особенностей проведения отпуска различными людьми². Поведение потребителей в отпуске характери­зуется двумя основными признаками: количеством отпускных дней и денежными расходами.

Измерив количество отпускных дней, У. Зикманд сгруппировал дан­ные, выделив три однородные группы потребителей: 1) имеющие дли­тельный отпуск; 2) имеющие отпуск средней продолжительности; 3) имеющие короткий отпуск. Затем анализировались денежные рас­ходы за время отпуска, а результаты анализа сопоставлялись с коли­чеством отпускных дней. В итоге объединенной классификации было получено скопление изучаемых объектов (потребителей) в двухмер­ном пространстве (рис. 3.4).

¹ Браун С, Крицман М. Количественные методы финансового анализа — М.:Инфра-М, 1996.-С. 40.

¹7.1ктапй XV. С. Визшезд гекеагсЬ теСпосЬ, 3-п1 ее!. — СЬка^о: ТЬс Огус1еп ^ргезч, 1991.-Р. 577.

104

Маркетинговые исследования

ГлаЕ

Сегментация потребительского рынка

105

Количество

отпускных

дней

_Ы'1

3

2

о

I X О

Я

а а)

Расходы на проведение отпуска

Рис. 3.4. Выделение кластеров по схожести признаков в двухмерном

пространстве

Рисунок показывает три типа поведения отпускников В группу (кла­стер) I попадают потребители, которые, как правило, отдыхают долго, но тратят в отпуске мало. Кластер II (самый многочисленный) показы­вает средние значения по обоим признакам. III кластер включает в себя потребителей, отдыхающих непродолжительное время, но тратящих значительные суммы Таким образом, в результате кластерного анали­за были получены три относительно однородные поведенческие груп­пы, из которых можно было составить три ключевых сегмента рынка для туристических фирм. Отметим, что процедура сегментации может быть основана на анализе степени скопления признаков (свойств) не только в двухмерном, но и в многомерном пространстве.

3.3.2. Автоматическая интеракционная детекция

В маркетинговых исследованиях, проводящихся с целью сегмента­ции потребителей, нередко используется метод автоматической ин-теращионной детекции. Американские исследователи рассматривают его как разновидность кластерною анализа¹. Суть метода состоит в последовательной разбивке совокупности потребителей на группы по наиболее значимым признакам. При этом какой-либо признак выде­ляется в качестве системообразующего. Затем формируются подгруп­пы, в которых значимость упомянутого признака значительно выше, чем во всей совокупности потенциальных потребителей. На рис. 3.5

Е »

о
с[	2 с
	2 о
	° Р
сс	>, СО
О	с[ ш
X	О I

5 о

я ^ш

со о

5 а

с га

Я СП

I О

Я !-

0. ^

1. Ш

а !=

а; ^

о ш

я а

5 5

о

а)

а. я а. а>

я

а> х О

п 6 а.

Ргсьч, 1991

/ С Виятеьь гезеагсЬ те1Ьос1з, 3-гс1 ес1 — Р 580

о^ч ТЬс

106

Маркетинговые исследования