11.2.2. Сбор данных

Данные, необходимые для исследований в области сегментации, можно разделить на те, которые используются в соединении с гнездовым анали­зом для выделения сегментов, и которые используются в качестве вспо­могательных для описания установленных сегментов. Гнездовой анализ позволяет использовать любые основания, но опыт показывает, что са­мыми действенными являются критерии, связанные с отношением и по­ведением, направленным на рассматриваемый класс продуктов. К таким данным могут относиться степень использования продукции, полезнос­ти, которые хочет получить клиент, покупательское поведение, исполь­зуемые СМИ и т.д.

Однако прежде чем собирать такие данные, необходимо точнее опреде­литься с тем, какие вопросы следует задавать. Обычно вначале с помощью качественных методов исследований, таких как опросы групп, определяют соответствующее отношение клиентов или интересующие их полезности, прежде чем использовать их в соответствующих исследованиях.

В частности, для эффективной сегментации полезностей необычайно важно предварительно провести всесторонние качественные исследова­ния, чтобы быть уверенными в том, что все возможные полезности про­дукта или услуги тщательно исследованы. Полезности, которые, по мне­нию компании, приносит продукт, могут не совпадать с полезностями, которые, с точки зрения клиентов, они получают. Чтобы последующий анализ был действенным, важно знать точку зрения клиентов, а также пользоваться их терминологией в последующих исследованиях.

После проведения качественного анализа исследования в области сег­ментации обычно предполагают количественный анализ для получения данных, представляющих изучаемое население или рынок. Метод сбо pa данных зависит от ситуации. Если цель состоит в определении целе­вых рынков в соответствии с отношением или мнениями клиентов, сбор данных обычно происходит в форме личных интервью с использовани­ем семантической шкалы, по которой степень согласия оценивается в соответствии с количеством утверждений. Полученные результаты слу­жат аналогом данных, полученных шкалированием в определенном ди­апазоне, которые являются общепринятым основанием для гнездового анализа.

В отличие от описанной ситуации, если в процессе исследований сегментацию предполагается использовать совместно с базами данных, которые могут опираться на прямую почтовую рекламу, источников данных будет не так много. Например, в вышеупомянутых классифика­циях образа жизни используются простые контрольные списки, так что клиентов можно классифицировать в соответствии с их интересами. В исследованиях в области сегментации баз данных, проведенных Мейе-ром и Сондерсом (Maier and Saunders, 1990), за основу были взяты отчеты врачей общей практики об использовании продуктов. Безуслов­ным недостатком методов, построенных на использовании баз данных, является то, что сбор данных для них ограничен качеством данных, которые можно получить из гарантийного талона или анкеты, заполня­емой опрашиваемыми лицами. Здесь неизбежна обратная зависимость между охватом сегментационных баз данных и качеством данных, на которых они строятся.

Если исследования проводятся с целью сбора данных для сегмента­ции, то они обычно бывают двух типов. Основное внимание направлено на данные, которые будут использованы для сегментации рынка: полез­ности, которые хотят получить клиенты, стереотипы использования, от­ношения и так далее. Но кроме этого, в процессе исследований будет собрана информация и о традиционных демографических и социально-экономических факторах. Их можно будет впоследствии соотнести с уже готовыми сегментами (они не используются для установления сегмен­тов), что позволит точнее обрисовать их. Например, исследования в об­ласти сегментации полезности могут показать, что значительная группа покупателей автомобилей хочет получить экономичные и экологически безвредные автомобили. Однако для того, чтобы программу маркетинга можно было ориентировать на них, необходимо получить более полное представление об их покупательной способности, привычках использова­ния средств массовой информации и о других факторах. Часто возраст и общественный класс используются в качестве промежуточных перемен­ных; если эти факторы определяют разницу между сегментами, их мож­но использовать для выбора СМИ.