Существуют различные способы сегментации рынка.

Они представляют собой наборы характеристик, по которым покупатели характеризуются общностью отношений к тому или иному товару. Рассматриваются, например, сегментация по социально-эконо­мическим переменным, сегментация по признаку культуры, сегментация по географическим факторам, сегментация по степени адаптации потребителем к новому товару, сегментация по каналам получения продуктов, сегментация по первичности покупки, сегментация по степени использования товара.

Сегментация по социально-экономическим переменным» представляет собой разделение потребителей на группы по признакам пола, возраста, размера семьи, дохода, рода занятий, образованию принадлежности к социальной группе. При всех слабостях такой способ сегментации является достаточно понятным и имеет универсальный характер.

Сегментация по признаку культуры означает учет влияния культурных различий (стереотипа потребления, предпочитаемого дизайнерского стиля, потребительского поведения) покупателей. Особое значение этот признак имеет при выходе на международные рыс­или для стран со значимыми культурными различиями в составе населения.

Сегментация по географическим факторам - это дифферен­циация стратегий маркетинга для городских и сельских клиентов, для различных регионов и районов страны.

Сегментация по адаптивности потребителей к новому това­ру - разделение потребителей по различиям в реакции на появление нового товара или новой сбытовой концепции. Практика позволила выделить следующие характерные группы потребителей, количествен­ное соотношение которых полезно определить для того или иного рынка:

новаторы - лица, склонные к риску и эксперименту, обычно
люди с высоким социальным статусом, входящие в высшую
группу по доходам, горожане;

быстро привыкающие к новому товару - лица, похожие по
социальным характеристикам на представителей первой группы,
но с меньшей склонностью к риску. Такие люди встречаются
чаще в сельской местности, ведут активную общественную жизнь;

легко привыкающие к новым товарам - большие группы
людей, избегающие риска;

медленно привыкающие к новым товарам - большие группы
людей, которые осторожны, склонны подражать, консерваторы,
не одобряют изменений, обычно входят в группы с низкими
доходами, обладают малопрестижными профессиями;

ретрограды - крайний тип потребителей, характеризующихся
отрицательным отношением к любым изменениям, лишены воображения, реагируют на товар только тогда, когда он находится на рынке в течение длительного времени.

Зная соотношение этих групп потребителей, возможно прогнози­ровать изменение объема продажного товара.

Сегментация по каналам получения продуктов представляет собой разделение покупателей с учетом их приверженности к опре­деленным типам контрагентов, с которыми они постоянно сотрудни­чают или которые являются для них, по их мнению, наиболее подхо­дящими партнерами. Учитывается и местоположение каналов получе­ния продуктов у разных покупателей.

Сегментация по степени использования товара - это разде­ление рынка на части в зависимости от того, какова на нем степень использования вашего товара. На основе анализа этих сегментов фир­ма может принимать решение об ориентации своей маркетинговой стратегии на основную группу потребителей, представленных на не­скольких сегментах и обеспечивающих наибольший объем покупок товара фирмы.

Сегментация по первичности покупки - разделение потребителей по тому, приобретается ли товар впервые или для замены тако­го же (или аналогичного).

Решение задачи сегментирования завершается выделением целе­вого рынка. Выбору целевого рынка необходимо уделять серьезное внимание, так как от сделанного выбора в большой степени зависит эффективность всей последующей деятельности предприятия. Преж­де чем принять решение о выборе того или иного рынка в качестве целевого, необходимо ответить на следующие вопросы:

Каковы нужды и ожидания потребителей?

В состоянии ли фирма удовлетворить их?

Сможет ли фирма сделать это лучше, чем конкуренты?

Достигнет ли она при этом поставленных целей?
Для этого необходимо решить следующие задачи:

Определить потенциал локального сегмента рынка который харак­теризуется его количественными параметрами, то есть емкостью. Она показывает, сколько изделий и какой общей стоимостью мо­жет быть на нем реализовано, какое количество потенциальных по­требителей имеется, на какой площади они проживают и т. д. Ем­кость рынка товаров производственного назначения (машин, обо­рудования, технологий) оценивается с помощью анализа тенденций развития и инвестиционной политики отраслей, потребляющих эти товары. При отсутствии такой информации емкость рынка может быть определена путем рассмотрения тенденций продаж в прошлом и их экстраполяции с поправками на текущий период. Например, для поставщика комплектующих узлов необходимо знать статисти­ку ежегодных объемов продаж изделий, включающих эти узлы.

Процесс создания стратегий выбора целевых рынков и позиционирования состоит из следующих этапов: рыночное сегментирование и последующий анализ потребительских сегментов; выбор целевых сегментов; выбор и реализация стратегии позиционирования для каж­дого целевого сегмента. Существует два основных подхода к опре­делению целевых рынков, первый из которых основан на рыночном сегментировании, а второй - на предложении широкого ассортимен­та товаров.

К факторам, влияющим на решение о выборе целевых рынков, относятся:

Стадия зрелости рынка;

Степень разнообразия потребительских предпочтений;

Структура отрасли;

Возможности и ресурсы самой компании;
Ш конкурентное преимущество компании.

3. Позиционирование товара

Концепция позиционирования товаров и услуг впервые была выдвинута в 1979 г. в работе Эла Раиса и Джека Траута «Позиционирование: битва за ваше сознание», которая сразу стала классической и впоследствии была детализирована в еще двух книгах тех же авто­ров.

Позиционирование определяется как «создание для товара определенной позиции среди конкурирующих товаров, своеобразной ниши, которая нашла бы отражение в иерархии ценностей, созданной в со знании потенциального покупателя. Разработка такого имиджа товара, чтобы он занял в сознании покупателя достойное место, отличаю­щееся от положения товаров-конкурентов.

Позиция продукта - мнение потребителей по важнейшим пара­метрам продукта. Позиция продукта характеризует место, занимаемое конкретным продуктом в умах потребителей по отношению к продук­ту конкурентов. В отличие от имиджа продукта, являющегося в боль­шей степени эмоциональной характеристикой, позиция продукта формируется, как правило, на основе количественно измеряемых параметров (доля рынка, характеристики продукта, цена и др.). Позиционирование предполагает определение характерных особенностей товара, выделяющих его в среде конкурирующих аналогов. Наконец, позиционирование (в отсутствие товаров-конкурентов) - это уясне­ние, с учетом уникальных возможностей товара, его специфического места на рынке и в мнениях покупателей, места данной спецификации товара в перспективе.

В результате позиционирования возникает образ товара в созна­нии покупателя, который может находиться с тем образом товара, ко­торый пытается создать производитель, в самых причудливых отноше­ниях. В этом случае большинству товаров придается символическое значение, и именно в точном нахождении символического образа то­вара в целевой аудитории - брэнда, и его словесной и визуальной составляющих (брэнд-нэйма и брэнд-имиджа) и состоит суть позици­онирования.

Сегмент - группа покупателей, обладающая похожими потребностями, желаниями и возможностями. Разделение рынка на различные сегменты и их последующее изучение позволяет компаниям сконцентрировать свое внимание на наиболее перспективных, с точки зрения прибыльности, сегментах (то есть на целевых сегментах).

Сегмент рынка - группа реальных или потенциальных потребителей, которые, как ожидается, могут одинаково реагировать на выдвинутое предложение.

Сегментация может быть произведена как на потребительском, так и на промышленном рынке (рынке организаций).

Сегментация потребительского рынка может быть произведена по нескольким признакам: географическому, демографическому, психографическому, поведенческому, при этом каждому из этих признаков присущи свои переменные. Иногда компании для получения всеобъемлющей информации о покупателях выделяют сегменты на основе совокупности признаков.

Сегментирование по географическому признаку - разделение рынка на различные географические единицы (переменные): регион, область, район, размер города, плотность. После подобной сегментации компания должна решить, где ее маркетинговые усилия будут наиболее эффективны.

В России сегментацию по географическому признаку можно провести следующим образом: регион - Сибирь, Урал; область - Ленинградская, Московская, Нижегородская; район - Коломенский, Воскресенский; размер города - с населением менее 5 тысяч человек, 5-20 тысяч, 20-50 тысяч и т.д; плотность - города, пригороды, сельская местность; климат - северный, южный.

Сегментирование по демографическому признаку - разделение рынка в соответствии с такими переменными как: возраст, пол, размер семьи, жизненный цикл семьи, род занятий, уровень дохода, образование, национальность, вероисповедание. Сегментация по демографическому признаку наиболее часто используется компаниями в маркетинговых исследованиях, это объясняется тем, что реакции покупателей на тот или иной товар в наибольшей степени зависят именно от демографических переменных.

Ориентируясь на российскую действительность, при сегментировании по демографическому признаку можно выделить: возраст - моложе 6 лет, 6-11 лет, 12-19 лет и т.д; пол - мужской, женский; размер семьи - 1-2 человека, 3-4 человека, 5 человек и более; жизненный цикл семьи - меньше года, 1 год, 5 лет и более; уровень доходов (в месяц) - менее 5000 руб., 5000-10000 руб., 10000-15000 руб. и т.д; род занятий - менеджеры, рабочие, врачи, учителя; образование - начальное, среднее, высшее; национальность - русские, татары, евреи, украинцы; вероисповедание - христиане, мусульмане, иудеи, буддисты.

Сегментирование по отношению к товару - выделение групп покупателей на основе их знаний, квалификаций как пользователей и их реакций на товар. Переменные подобного сегментирования: интенсивность потребления (малая, средняя, высокая), степень готовности к покупке (ничего не знает, знает кое-что, информирован, заинтересован), статус пользователя (непользователь, бывший пользователь, потенциальный пользователь) степень лояльности (отсутствует, средняя, сильная, абсолютная), полезность покупки (экономия, удобство, престиж).

Сегментирование по стилю потребления - выделение групп покупателей на основе данных о потреблении связанных товаров, позволяющих наилучшим образом прогнозировать потребность в продвигаемом товаре и/или отклик на промоакции. Это возможно, поскольку шаблоны потребления определяются привычками, каждая из которых определяет потребление набора связанных товаров и услуг, в результате по потреблению одних товаров можно предсказывать потребность в других .

Сегментирование по психографическому признаку - на основе ценностей, интересов, отношений, особенностей личности и образа жизни. См. Пример психографического сегментирования по Американской методике «VALS»

Надо признать, что маркетинговая теория не имеет точных ответов на вопрос связи конкретного товарного рынка и признаков сегментации. Выбор нужного признака происходит за счет интуиции и профессионального опыта маркетолога.

Сегментирование рынка организаций - в соответствии с рекомендациями Т. Бонома и Б. Шапиро чаще всего проводится по следующим признакам: демографическому, операционному, закупочному, ситуационному, личностному (особенности заказчика).

Сегментирование по демографическому признаку - выделяются следующие переменные: отрасль, размер компании, местонахождение, которые позволяют производителям определить: отрасли промышленности, которые следует обслуживать; размеры компаний, которые организация может обслужить; географические регионы, которые следует обслуживать.

Сегментирование в соответствии с операционным признаком - выделяет такие переменные как: технология (какие технологии заказчиков должны приняты ко вниманию); статус пользователя (какие потребители будут выбраны компанией - с низкой, средней или высокой степенью потребления); объем требуемых товаров/услуг (каких заказчиков стоит выбрать - предпочитающих большие или малые партии товаров).

Сегментированию по закупочному признаку - присущи следующие переменные: организация снабжения (как компания будет осуществлять закупки - централизованно или децентрализовано); структура власти (какой отдел - производственный, финансовый и т. д. является главным в принятии решений компании - заказчика); структура существующих взаимоотношений (с кем компании стоит строить взаимоотношения - с компаниями, с которыми установлены прочные связи или с наиболее перспективными компаниями без установившихся отношений); политика в области закупок (какие условия заказа - на основе лизинга, с заключением контракта и т. д. будут предпочтительнее для компании-поставщика); критерий закупки (фирмы, с какими требованиями - качество, цена, уровень обслуживания являются предпочтительными для компании-поставщика).

Сегментирование по ситуационному признаку - выделяет переменные: срочность (следует ли компании-поставщику обслуживать заказчиков, которым может понадобиться срочная и непредвиденная поставка); область применения (на использовании товаров по прямому назначению или на всех вариантах использования стоит сосредоточить внимание); размер заказа (большие или малые партии будут поставляться заказчикам).

Сегментирование по личностному признаку - выделяет переменные: сходство покупателя и продавца (следует ли компании обслужить только заказчиков, ценности которых приближены к ней самой); отношение к риску (какие потребители предпочтительнее - любящие рисковать или избегающие опасности); лояльность (следует ли обслуживать фирмы, которые проявляют высокую степень лояльности своим поставщикам).

Межрыночная сегментация - выявление группы потребителей, которые схожи по множеству характеристик, которые выходят за пределы географических границ.

1

Многообразие задач сегментирования и условий формирования рынков породили множество методов сегментирования. Целью работы является составить научный путеводитель в пространстве современных методов и инструментов сегментирования потребительских рынков. Среди методов сегментирования наиболее мощным инструментом являются методы многомерной классификации данных. В работе рассмотрены различные подходы построения алгоритмов многомерной классификации. При исследовании социально-экономических систем подавляющее большинство явлений не поддается прямому измерению (умственные способности, личностные качества, толерантность, компетентность, мобильность, политические убеждения и т.д.). В таких случаях рекомендуется использовать латентные модели или латентный структурный анализ. В практике сегментирования часто приходится иметь дело с качественными данными. Обработка качественных данных строится на принципах типологий, которые воплощаются в компьютерных технологиях. Использование комбинации количественных и качественных методов часто является наилучшим решением проблемы сегментирования рынка.

анализ качественных данных

латентный структурный анализ

многомерный анализ данных

сегментирование рынка

1. Готлиб, А.С. Введение в социологическое исследование. Качественный и количественный подходы. Методология. Исследовательские практики: учебное пособие – М: Флинта: МПСИ, 2005. – 384 с.

2. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний – Новосибирск: Изд-во Института математики, 1999. – 270 с.

3. Каныгин Г.В. Инструментальные средства и методологические принципы анализа качественных данных // Социология: методология, методы, математические модели. – 2007. – № 25. – С. 70-98.

4. Коченков А.И., Толстова Ю.Н. Идеи латентно-структурного анализа Лазерсфельда в современной социологии // Социология: методология, методы, математическое моделирование. – 2003. – № 16. – С. 125-149.

5. Мартышенко Н.С., Мартышенко С.Н. Технологии повышения качества данных в анкетном опросе // Практический маркетинг. – 2008. – №1. С. 8–13.

6. Мартышенко Н.С., Мартышенко С.Н., Кустов Д.А. Средства разработки типологий по данным анкетных опросов в среде EXCEL // Академический журнал западной Сибири. – 2007. – №1. – С. 75–77.

7. Маслак А.А. Измерение латентных переменных в социальных системах. – Славянск-на-Кубани: Издательский центр СГПИ, 2012. – 432 с.

8. Омельченко Г.Г. Теоретико-графовое моделирование сегментации рынка потребителей услуг // Экономика. Право. Печать. Вестник КСЭИ. – 2014. – № 1 (61). – С. 145-154.

9. Поль Р. Гембл, Энтони Марселла, Алан Тапп Глава из книги «Маркетинговая революция» [Электронный ресурс]. – http://www.marketing.spb.ru/lib-research/segment/revolution.htm?printversion (дата обращения: 2.12.2014).

10. Понизовкин Д.М. Построение оптимального графа связей в системах коллаборативной фильтрации // Программные системы: теория и приложения. – 2011. – Т. 2. – № 4. – С. 107-114.

11. Татарова Г.Г. Основы типологического анализа в социологических исследованиях: Учебное пособие / Г. Г. Татарова. – М: Издательский дом «Новый учебник» 2004. – 206 с.

12. Ядов В.А Стратегии и методы качественного анализа данных // Социология: методология, методы, математическое моделирование. – 1991. –№ 1. –С. 014-031.

Основным стимулом развития любого рынка являются покупатели. Множество покупателей неоднородно. Они отличаются по вкусам, желаниям и мотивам совершения покупок. Это явление породило такой важнейший инструмент исследования рынков, как сегментирование рынка, целью которого является выработка гибкой политики взаимодействия с различными группами потребителей.

В настоящее время сложилось множество подходов к сегментированию рынков, среди которых трудно ориентироваться практическим работникам. Поэтому в работе была предпринята попытка составить научный путеводитель в пространстве современных методов и инструментов сегментирования потребительских рынков.

Сегмент рынка (market segment) - совокупность потребителей, характеризующихся однотипной реакцией на предлагаемые продукты и другие элементы комплекса маркетинга.

Сегментирование рынка представляет собой формальную процедуру, основанную на применении методов многомерного статистического анализа к результатам маркетинговых исследований.

При сегментировании потребительского рынка сначала используют объективные переменные сегментирования (социально-экономические, демографические, географические), а затем субъективные переменные сегментирования (психографические, поведенческие, личностные). Из полного перечня признаков сегментирования обычно выбирают один или несколько наиболее важных. Большое число переменных сегментирования может привести к чрезмерному дроблению сегмента.

Выделяют два подхода к сегментированию рынков: «a priory» и «post hoc».

В рамках первого подхода считается, что предварительно известны признаки сегментирования, емкость сегментов, их количество, характеристики, карта интересов. То есть предполагается, что сегментные группы потребителей продуктов в данном методе уже сформированы («a priori»).

В рамках второго подхода («post hoc»), предполагается неопределенность признаков сегментирования и сущности самих сегментов. Необходимо произвести поиск признаков сегментирования с последующим выбором и описанием сегментов.

Многообразие задач сегментирования и условий формирования рынков породили множество методов сегментирования. В настоящее время в практике исследования рынков получили широкое распространение следующие методы сегментирования:

Метод многомерной классификации;

Метод корреляционного сегментирования - «К-сегментирование»;

Методы архетиповой сегментации;

Метод сегментации по выгодам;

Метод построения сетки сегментации;

Метод группировок;

Метод функциональных карт;

Метод сегментации на основе матриц Абеля;

Метод сегментации потребителей по степени их лояльности;

Метод сегментации по выгодам.

Среди методов сегментирования, которые появились достаточно недавно, можно назвать следующие методы:

Метод коллаборативной фильтрации;

Метод латентных моделей;

Метод гибкого (flexible) сегментирования;

Метод компонентного (componential) сегментирования.

Среди методов сегментирования наиболее мощным инструментом являются методы многомерной классификации данных. Применение метода многомерной классификации называют кластерным анализом.

Кластерный анализ это совокупность методов, позволяющих классифицировать многомерные наблюдения, каждое из которых описывается набором исходных переменных . Целью кластерного анализа является образование групп сходных между собой объектов, которые принято называть кластерами.

Задачу классификации нужно отличать от задачи группировки. Задача группировки состоит в том, что данные разбиваются сначала по уровням одного признака, затем по уровням другого признака и т.д. В отличие от задачи группировки в кластерном анализе формирование групп объектов (классов) производится с учетом всех группировочных признаков одновременно.

Для решения задачи классификации необходимо ввести понятие сходства объектов по наблюдаемым признакам. В каждый класс должны попасть объекты, обладающие определенной степенью сходства.

Для количественной оценки сходства вводится понятие метрики. Сходство между объектами будет определяться в зависимости от расстояния в выбранном метрическом пространстве. Если объект, описываемый m признаками представить точкой в m-мерном пространстве, то сходство объектов друг с другом будет определяться как расстояние в данном метрическом пространстве.

В кластерном анализе используется большое разнообразие способов измерения расстояний (метрик). Примером одной из наиболее распространенные метрик сходства является евклидово расстояние:

(1)

где - расстояние между i -м и j - м объектами;

Значение r-го признака соответственно у i-го и j-го объекта;

Где n - объем выборки;

Где m - количество признаков.

Для решения задачи классификации необходимо рассматривать расстояния между каждой парой объектов. Расстояния между парами объектов сводятся в матрицу сходства. Это симметричная матрица. По диагонали матрицы располагаются нулевые значения.

Оценивать сходство объектов с помощью мер расстояния удобно при использовании числовых признаков. Но часто встречаются признаки, измеренные в других шкалах (например, в ранговой, или, вообще, в номинальной). В этом случае все признаки, используемые для классификации, приводятся к представлению в бинарном (двоичном) коде. Предположим, что такое преобразование было выполнено. То есть каждый объект описывается вектором , каждая из компонент которого принимает значения 0 или 1.

Для измерения сходства I-го и j-го объектов введем следующие обозначения частот:

Число совпадающих единичных признаков у обоих пар объектов (пар (1,1));

Число совпадающих нулевых признаков у обоих пар объектов (пар (0,0));

Число совпадающих единичных признаков у i-го и нулевых признаков у j-го объектов (пар (1,0));

Число совпадающих нулевых признаков у i-го и единичных признаков у j-го объектов (пар (0,1));

Число единичных признаков у i-го и единичных признаков у j-го объектов соответственно;

Число нулевых признаков у i-го и нулевых признаков у j-го объектов соответственно;

- общее число совпадающих признаков;

- общее число несовпадающих признаков;

Общее число признаков, по которым осуществляется сравнение.

В качестве примеров мер подобия в бинарной шкале измерения можно привести коэффициент Рао (2) и коэффициент Хаммана (3):

(2)

Другой важной величиной в кластерном анализе является расстояние между целыми группами объектов. Приведем примеры наиболее распространенных расстояний и мер близости, характеризующих взаимное расположение отдельных групп объектов. Пусть - t-я группа (класс, кластер) объектов, - число объектов, образующих группу , вектор - среднее арифметическое объектов, входящих в группу (другими словами - «центр тяжести» t-й группы), a - расстояние между группами и .

Наиболее распространенными методами определения расстояния между кластерами и являются: метод «ближайшего соседа» (4), метод «дальнего соседа» (5), метод оценки расстояния между центрами тяжести (6).

(4)

(5)

(6)

Среди всех методов классификации самым распространенными являются иерархические агломеративные методы. Основная идея этих методов состоит в том, что на первом шаге каждый объект выборки рассматривается как отдельный кластер. Иерархическая процедура состоит в пошаговом объединении наиболее близких классов. Близость классов оценивается по матрице расстояний или матрице сходства. На первом шаге матрица сходства имеет размерность . На следующем шаге при объединении двух классов матрица сходства пересчитывается. Размерность матрицы сокращается на единицу и становится []. Процесс завершается за шагов, когда все объекты будут объединены в один класс.

Процесс объединения объектов можно изобразить в виде графа-дерева (дендрограммы). На дендрограмме указываются номера объединяемых объектов и расстояния, при которых произошли объединения. При выделении классов руководствуются скачками метрики сходства на дендрограмме.

Большое распространение в практике экономического анализа получил метод многомерной классификации, который известен под названием «метод k-средних». Он был предложен Мак-Куином. Этот метод классификации относится к группе итеративных методов классификации. Существует множество модификаций этого метода. Рассмотрим алгоритм классификации в его первоначальном виде.

Пусть имеется n объектов (наблюдений), каждый из которых характеризуется m признаками . Необходимо разбить наблюдения на заданное число классов - k.

Шаг ноль. Из n точек исследуемой совокупности случайным образом отбирается k точек. Эти точки принимаются как центры классов.

Итерация. Множество точек разбивается на k классов по минимуму расстояния до центров классов. Для расчета расстояния можно использовать любую метрику. Чаще всего используется евклидово расстояние. Производится пересчет центров классов, как центров тяжести точек, присоединенных к классам.

Проверка. Если центры классов при выполнении очередной итерации не изменились, то процесс классификации завершается, иначе переходим к пункту «итерация».

Существует большая группа алгоритмов многомерной классификации, основанная на применении теории графов. Представителем этой группы является алгоритм «Краб» . На сходных принципах организована группа алгоритмов FOREL.

Рассмотрим принципы работы алгоритма «Краб». Работа алгоритма начинается с нахождения пары точек с минимальным расстоянием между ними. Эти точки соединяются ребром графа. Затем соединяются следующие самые близкие точки, из числа не присоединенных, к уже построенной части графа. Эта процедура повторяется до тех пор, пока все точки не окажутся соединенными ребрами графа.

Такой граф не будет иметь петель, и суммарная длина всех его ребер будет минимальной. Граф, обладающий такими свойствами, называется кратчайшим незамкнутым путем (КНП). Для разбиения множества точек графа на два таксона разрывают самое длинное ребро. Далее процесс повторяется до получения адекватной структуры классов. Алгоритм «Краб» имеет множество модификаций. При дальнейшем развитии алгоритма вводится понятие - расстояния и критерии качества разбиения.

При исследовании социально-экономических систем подавляющее большинство явлений не поддается прямому измерению (умственные способности, личностные качества, толерантность, компетентность, мобильность, политические убеждения и т.д.), что привело к появлению нового понятия «латентные» переменные. Для исследования латентных переменных используются латентные модели или латентный структурный анализ (ЛСА). Это достаточно широкий класс моделей, которые нашли свое применение в различных областях, в том числе, при решении задач сегментирования.

Анализ латентной структуры (от лат. Latentis - скрытый, невидимый) - это статистический анализ эмпирических данных, позволяющий по ответу респондентов на некоторое множество вопросов выявить их распределение по некоторому скрытому (латентному) признаку. Этот признак нельзя измерить непосредственно, но использованное множество вопросов позволяет зафиксировать различные его проявления. Метод предложен известным американским социологом Полом Лазарсфельдом.

Суть модели, предложенной Лазарсфельдом, сводилась к следующему. Предполагается, что существует некоторая латентная переменная, которая объясняет внешнее поведение респондентов. Это поведение можно объяснить, анализируя ответы каждого человека на определенные дихотомические вопросы анкеты. Латентная переменная номинальна, число ее значений заранее известно исследователю. Объясняющая способность латентной переменной обусловливается тем, что именно она служит причиной наличия связи между наблюдаемыми переменными .

В основе классического латентного структурного анализа, лежит фундаментальная аксиома Лазарсфельда локальной независимости: при фиксации значения латентной переменной связи между наблюдаемыми переменными исчезают.

Подсововокупности респондентов с одинаковыми значениями латентной переменной образуют латентные классы.

Различают несколько типов латентных моделей: модели для непрерывной латентной переменной; модели для дискретной латентной переменной; модели для дихотомических признаков.

Рассмотрим общую модель латентного структурного анализа для дискретной латентной переменной, поскольку в анкетных опросах чаще имеют дело именно с такими признаками.

Пусть имеется m классов латентной переменной a и n дихотомических вопросов. Обозначим:

Вероятность ответить положительно на i-й вопрос (доля тех, кто ответил положительно на i-й вопрос)

Вероятность ответить положительно на i-й и j-й вопросы одновременно.

Вероятность ответить положительно на i, j, к-й вопросы.

Вероятность ответить отрицательно на i-й вопрос и положительно на j-й и k-й вопросы

Доля респондентов, попавших в класс m.

Вероятность ответить положительно на i-й вопрос при условии попадания в класс m.

В соответствии с формулой полной вероятности и аксиомой локальной независимости, составим основные расчетные уравнения:

где a=1,…, m, а s - набор индексов.

Приведем пример системы уравнений для m=2, n=2

, (9)

где - известны, - не известны.

В общем виде модели латентных классов число уравнений - , а число неизвестных параметров - m(n+1). Очевидно, что для того, чтобы система уравнений имела решения, необходимо, чтобы число неизвестных не превосходило число уравнений, т.е. .

Преимуществом латентного структурного анализа по сравнению с кластерным анализом является то, что этот метод позволяет включать в анализ переменные, измеренные в разных шкалах.

Одним из подходов к оценке латентных переменных является использование модели Раша.

Измерения с помощью модели Раша - это процесс трансформации исходных данных тестового вида в интервальную шкалу натуральных логарифмов. Для вычисления латентных переменных в модели Раша вводится понятие «логит».

Логит - это условная единица, легко переводимая в любую другую шкалу. В виду того, что шкала Раша интервальная, это позволяет использовать большое количество различных процедур статистического анализа. Помимо этого, в интервальной шкале нулевая точка отсчета (0) не зафиксирована, поэтому показатели в логитах переводятся в другую систему показателей, например, баллов при помощи линейных преобразований. А за точку отсчета в системе логитов наиболее уместно принять среднее значение показателей наблюдаемых переменных.

Первоначально модели Раша были использованы для анализа знаний при тестировании. В настоящее время область применения моделей распространилась и на другие объекты. Например, аппарат моделей Раша может быть применен для структурного анализа данных анкет, включающих вопросы, характеризующие толерантность к различным социально-экономическим процессам. Толерантность может выражаться в выборе ответов из списка:

Сильное согласие (конечно, да);

Слабое согласие (скорее да, чем нет);

Слабое несогласие (скорее нет, чем да); сильное несогласие (конечно, нет).

Основным уравнением для политомической модели Раша (переменные варьируются более чем на двух уровнях) является уравнение:

(10)

где x - градация индикаторной переменной (варьируются от 0);

Оценка j-го респондентом для i-го индикатора (пункт опросника);

Вероятность выбора j-ым респондентом градации x для i-го индикатора;

Месторасположение j-го респондента на шкале «эффективность социально-экономической толерантности» (измеряется в логитах);

Месторасположение i-го индикатора на той же шкале;

Относительный оценка l-ой градации;

Индексная переменная, которая последовательно принимает все варианты ответов на индикативные вопросы.

Эта модель позволяет измерить в одной и той же шкале (в логитах) уровень толерантности и информативность пунктов опросника .

Один из таких методов представлен в работе . Этот метод основан на применении теории графов.

Рассматриваемая математическая модель сегментации рынка услуг базируется на 3-дольном 3-однородном гиперграфе . Вершины первой доли, т.е. , взаимно однозначно соответствуют элементам множества предоставляемых предприятием или группой предприятий услуг. Каждая вершина второй доли однозначно соответствует некоторому элементу из множества потребителей, классифицированного по демографическим признакам. Вершины третьей доли взаимно однозначно соответствуют элементам множества потребителей, классифицированного по признаку «уровень доходов»: низкий, ниже среднего, средний, выше среднего, высокий, элит-класс. Для построения множества ребер рассматриваются всевозможные тройки вершин - такие, что . Всякую такую тройку называют допустимой, если услуга может быть приемлема для потребителей данного уровня доходов и для данной демографической категории . Множество всех ребер определяется как множество всех допустимых троек , , .

В гиперграфе допустимым решением рассматриваемой задачи сегментации рынка услуг является всякий такой его подгиперграф , , в котором каждая компонента связности представляет собой простую звезду с центром в вершине . Через обозначим множество всех допустимых решений задачи покрытия гиперграфа G звездами. Например, одно из таких решений представлено на рис. 1.

Рис. 1. Допустимое покрытие графа звездами

Для численной оценки качества допустимых решений каждому ребру гиперграфа приписываются три веса , которые представляют собой экспертные оценки. В качестве весов могут быть: мощность услуги в данном позиционировании, ожидаемая устойчивость данного позиционирования, и другие. Качество допустимых решений этой задачи оценивается с помощью векторной целевой функции (11).

(11)

В последнее время все большее распространение находит метод сегментирования основанный на коллаборативной фильтрации .

В общем виде алгоритм коллаборативной фильтрации можно описать так: существует множество пользователей и множество объектов . Каждый пользователь имеет список оцененных им объектов. Оценки могут принадлежать разным шкалам от 1 до 10, от 1 до 5 и т.д., а также разным типам шкал: порядковой или относительной. Если пользователь желает получить рекомендацию (или прогноз своей оценки на неоцененный им объект), то по известным оценкам устанавливаются ближайшие по предпочтениям (или по оценкам на одни и те же объекты) пользователи к множеству . Далее алгоритм выдает рекомендации пользователю (или рассчитывает прогнозную оценку на объект), исходя из оценок ближайших к пользователям по их предпочтениям.

Собственная концепция сегментирования на основе стоимости была предложена Институтом оценки бизнеса компании IBM (рис. 2) .

Рис. 2. Принцип сегментирования, использованный институтом оценки бизнеса компании IBM

В туристском бизнесе широкое распространение нашли методы сегментации рынка по психографическим признакам. Сегментация рынка по психографическим признакам - это процесс разделения всех покупателей рынка на однородные группы по таким критериям, как: ценности, убеждения, мотивация к покупке товара и тип личности.

Сегментирование по психографическим признакам основывается на теории типологического анализа.

Типологический анализ - метаметодика анализа данных, совокупность методов изучения социального феномена, позволяющих выделить социально значимые, внутренне однородные, качественно отличные друг от друга группы эмпирических объектов, характеризующиеся типообразующими признаками, природа которых различна, и интерпретируемые как носители различных типов существования феномена .

Типологический анализ, в основном, базируется на анализе качественных данных. По мнению В.А. Ядова, качественные методы позволяют глубже понять изучаемое явление и предложить множественную интерпретацию .

В мировой литературе утвердилось понятие «качественные методы исследования», которые иногда называют «мягкими» в отличие от «количественных» и «жестких». В определенном смысле можно говорить также о неформализованных или слабо формализованных подходах в сравнении с жестко формализованными.

Основанием типологии служит совокупность суждений (утверждений) о близости (схожести, похожести) объектов, носителей информации об изучаемых социальных феноменах (явлениях, процессах).

Предметом типологии является совокупность основных характеристик социального феномена, ответственная за отнесение эмпирических объектов к однотипной группе.

Рассмотрим некоторые термины, которые используются в типологическом анализе.

Тип (анг. type) - вид, форма существования социальных феноменов в науке или в повседневной жизнедеятельности людей. Тип - сущность, знание о которой всегда относительно. Имеет три условных значения в смысле - типовой, типологический, типический.

Типологический - в типологическом анализе: особенный, общий, объединяющий.

Типизация (анг. typization) - конструирование людьми социальной реальности на основе придания окружающим ярлыков, спонтанная классификация.

Типологизация (анг. typologization) - процедура систематизации знаний об изучаемых феноменах либо для введения (задания) типов, либо для поиска знаний о типах. Типологизация служит для конструирования типов.

Типология (анг. typology) - Совокупность типов, результат их конструирования. Способ конструирования типов.

Типообразующий признак — характеристика, свойство социальных феноменов, на основе которых либо конструируются типы, либо формулируются гипотезы об их существовании. Типообразующий признак - это концептуальная переменная.

Существует несколько подходов к решению проблемы неструктурированных или неформализованных данных. В саму природу нечисловой информации заложена возможность использования для ее обобщения и структуризации типологический анализ. «При всей уникальности действующего индивида большая часть его индивидуальных смыслов типична, т. е. обладает общностью с другими людьми» . Одной из основных задач является разработка алгоритма построения типологий таким образом, чтобы преодолеть субъективность исследователя, не упустив при этом важную информацию. Алгоритмы предполагают применение сжатия и структурирования информации так, чтобы она сохранила свойства исследуемого объекта.

Можно выделить три подхода построения типологий:

Концепция типологических операций А. Бартона и П.Ф. Лазарсфельда;

Анализ структуры У. Герхардта;

Типологический анализ У. Кукартца.

Первый подход основан на использовании «типологических операций»: редукции, субструкции и трансформации. Через определение признаков и степеней их выраженности строится пространство свойств, которые лежат в основе типологии. Используя графическую или табличную формы представления данных, определяются все возможные комбинации и все потенциальные типы. Все типы связываются на одном пространстве. Комбинации признаков могут быть сокращены. Субструкция выявляет само пространство признаков, лежащее в основе типологии, которое может трансформироваться при интерпретации сконструированных типов. Несмотря на то, что данный подход был предложен для конструирования типов в исследованиях количественной стратегии, он имеет центральное значение для обобщения нечисловой информации.

Второй и третий подходы используют те же основные типологические операции, пытаясь при этом преодолеть его главный недостаток: определение критериев отбора признаков для анализа данных. В основе второго подхода лежат «идеальные типы», которые служат базисом для анализа информации, полученной в ходе исследования. На первом этапе проводится сравнение случаев через их реконструкцию, чтобы выявить их особенности. Это привносит в исследование прозрачность процесса обобщения и его результатов. На втором этапе исследуемые случаи группируются с помощью их сопоставления. Эти приемы в целом соответствуют «концепции типологических операций» и позволяют узнать все потенциально возможные комбинации признаков. На последнем этапе выявляются и объясняются смысловые связи внутри и между полученными группами. Для этой цели был разработан анализ структуры и процесса, состоящий из двух шагов обобщения. Главными недостатками данного подхода являются трудность абстрагироваться от субъективных представлений исследователя при обобщении данных и отсутствие алгоритма проверки сконструированных типов.

Типологический анализ в данном подходе имеет ряд особенностей по сравнению с другими методами обобщения качественных данных. В процессе работы абстрагируются от каждого отдельного исследуемого случая и получают типичное событие, как результат упорядоченных фаз секвенции. «Структурная герменевтика», наоборот, понимает материал в его единичности, неотделенности от каждого конкретного исследуемого случая. Типологический анализ находится в точке пересечения между индивидуальной историей и общепринятой. Во втором подходе исследуемые случаи сохраняются по возможности в своей целостности, в третьем подходе при анализе отдельных случаев и их сравнении используется тематическое обобщение.

Третье направление в полной мере нельзя считать отдельным подходом. Это «инструмент, построенный для целей выражения методологических взглядов М. Вебера» . При разработке инструментов типологического анализа (программных средств) предпринимается попытка соединить в исследовании различные способы типологизации нечисловой информации с учетом их достоинств и недостатков.

Известные социологи Н. Филдинг и Р. Ли в предметной области инструментальных средств анализа качественных данных предложили использовать специальный термин «компьютерный, но ассистируемый анализ качественных данных» (Computer Assisted Qualitative Data AnalysiS, CAQDAS). Современный компьютерно-ассистируемый анализ качественных данных является методологической исследовательской областью, объединяющей ученых многих стран. Ассистируемый анализ представлен множеством компьютерных пакетов, в том числе: Atlas.ti, MAXQDA, NVivo, xSight, Qualrus, Ethnograph и др. Эти пакеты представляют собой класс компьютерных программ, которые включают в свою архитектуру специальные структуры, называемые функциями кодирования и реконструирования качественных, нечисловых данных (coding and retrieval functions). Функции кодирования и реконструирования данных (ФКР) представляют собой компьютерный инструмент (tool), используемый в человеко-машинном режиме и ассистирующий пользователю при изучении данных, представленных в так называемых нечисловых форматах. В основе ассистирования лежит аппарат аналитических переобозначений, называемых кодами, введение и связывание которых между собой осуществляется самим пользователем. Более подробный анализ методологических разработок компьютерного инструментария анализа качественных данных представлен в работе .

Отмечая широкие возможности зарубежных компьютерных инструментальных средств анализа качественных данных нельзя не отметить, что они не нашли своего распространения не только у отечественных ученых, занимающихся проблемами сегментирования рынка, но и у отечественных социологов. Эти средства имеют несколько другую направленность и больше предназначены для решения гуманитарных и лингвистических задач.

В работах представлена методология анализа качественных данных, которые собираются с целью исследования рынков и, в частности, туристского рынка. Методология включает достаточно простые в применении компьютерные программные инструменты, которые могут быть использованы в рамках компьютерной среды EXCEL, которая является наиболее распространенной среди отечественных исследователей рынков. Предложенная методология основывается на представлении данных в форме «термов».

Термом называется символьное выражение: , где t - имя терма, называемая функтор или «функциональная буква», а - термы, структурированные или простейшие. Для формального описания термов в работе было введено новое понятие - составной признак.

Предложенную методологию анализа данных, используемых при сегментировании, необходимо рассматривать не столько как учение о методах, сколько как учение о взаимодействии методов между собой на разных классах исследовательских практик анализа данных. Структурно эта методология включает приемы и методы сбора и измерения информации, а также математические методы.

Использование комбинации количественных и качественных методов часто является наилучшим решением проблемы сегментирования рынка. Различные методы дополняют и контролируют друг друга, ограничения одного метода уравновешиваются ограничениями другого. Такие свойства называют комплиментарностью и триангуляцией.

Комплементарными называют несходные или даже противоположные теории, концепции, модели и точки зрения, отражающие различные взгляды на действительность.

Триангуляция - это возможность использования несколько источников информации. В анализе рынка можно выделить несколько типов триангуляции: триангуляция данных; триангуляция исследователей; триангуляция методов; триангуляция теорий.

Рецензенты:

Латкин А.П., д.э.н., профессор, директор института подготовки кадров высшей квалификации ВГУЭС г. Владивосток;

Ембулаев В.Н., д.э.н., профессор кафедры Математики и моделирования ВГУЭС, г. Владивосток.

Библиографическая ссылка

Мартышенко Н.С., Грачева В.В. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТЫ СЕГМЕНТИРОВАНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ РЫНКОВ // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 6.;
URL: http://science-education.ru/ru/article/view?id=16405 (дата обращения: 31.03.2019). Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»

К основным методам сегментации рынка, как уже отмечалось ранее, относятся сегментация по потребителям, по продукту и по каналам сбыта. Рассмотрим их более подробно.

Сегментация по потребителям.

Сегментация по потребителям

распределение всех потенциальных потребителей но группам, характеризующимся общими устойчивыми признаками и показателями, которые могут конкретизировать значение каждого признака. Основными признаками сегментации по потребителям являются:

• географические (определение географических сегментов рынка);
• демографические (определение демографических сегментов рынка);
• психографические (определение психографических сегментов рынка);
• поведенческие (определение поведенческих сегментов рынка).

После того как руководство предприятия убедится в существовании

сегмента, предстоит определить, насколько и по каким параметрам выпускаемая продукция соответствует и в чем не соответствует данному сегменту. Традиционные методы сегментации были рассчитаны главным образом на стабильные рынки массовой, стандартизированной продукции и не предусматривали быструю смену ассортимента выпускаемых изделий, тесную интеграцию маркетинга, исследований разработок и производства с тем, чтобы постоянно отслеживать изменения в структуре потребительского спроса и максимально быстрого совершенствования выпускаемых изделий и технологии их производства в соответствии с меняющимися запросами потребителей. Между тем своевременная реакция на запросы рынка и соответствующие изменения на производстве имеют ключевое значение для правильного определения емкости рынка, составления прогнозов сбыта, повышения экономической эффективности инвестиций.

В современных условиях предприятию для повышения своей конкурентоспособности и правильного составления прогноза сбыта уже недостаточно проводить сегментацию рынка только в одном направлении: определении групп потребителей по каким-либо признакам. В рамках интегрированного маркетинга необходима еще и сегментация самого изделия по наиболее важным для его продвижения на рынке параметрам.

В табл. 5.1 приведен пример распределения показателей по признакам при сегментации рынка по потребителям, на основании которых можно выделить и проанализировать различные группы потребителей (сегменты рынка) для предприятия.

Таблица 5.1

Пример сегментации рынка но потребителям

	Характер вариации переменных	Условные значения показателей
Географический (примеры географических сегментов рынка)
	Области и республики в составе РФ	Воронежская
2. Административное	Районы и города областного	21 административ-
	подчинения	ный район и 12 городов
3. Численность	Распределение районов и городов
населения	но численности населения (тыс. чел.):
	Свыше 100
4. Климатические
и природные условия	Лесостепь.
	Горные районы
Демографический (примеры демографических сегментов рынка)
1. Возрастные группы
	До 18 лет;
	19-34 года;
	50-64 года;
	65 лет и старше
2. Уровень доходов	На душу населения в эквиваленте долл. США в месяц:
	Свыше 2000
3. Распределение	Районы с долей городского
населения на сельское	населения:
и городское

Признаки и показатели сегментации	Характер вариации переменных	Условные значения показателей
	Свыше 66%
4. Профессиональный	Распределение занятых по видам
	профессий: Рабочие промышленных
	предприятий;
	Работники колхозов и совхозов;
	Фермеры;
	госчиновники; служащие бюджетных
	организаций; Работники коммерческих
	структур;
	Работники коммерческих банков;
5. Уровень образования	Распределение экономически активного населения по видам полученного образования:
	Начальное;
	Среднее;
	Среднее специальное;
	Незаконченное высшее
6. Религиозные	Распределение населения по статусу
убеждения	конфессий: Официально признанные
	конфессии; Официально запрещенные
	Атеисты;
	Неопределенного статуса
Психографический (примеры психографических сегментов рынка)
1. Стиль жизни	Распределение по образу жизни:
	Молодежный;
	Богемный;
	Элитарный;
	Деловой;
	«совковый»;
2. Социальный слой	Чиновники госорганов управления, крупные бизнесмены, автори-
	теты криминальных группировок;

Признаки и показатели сегментации	Характер вариации переменных	Условные значения показателей
	Мелкие бизнесмены, фермеры и квалифицированные специалисты;
	Средне- и низкооплачиваемые госслужащие, работники бюджетных организаций и промышленных предприятий;
	Сельские жители
3. Личные качества	Распределение по некоторым
	личным качествам: амбициозность;
	«стадный инстинкт»;
	Импульсивность;
Поведенческий (примеры сегментов по поведению потребителей на рынке)
1. Характер покупки	Степень случайности покупки:
	Как правило, случайный;
	Всегда случайный
2. Статус постоянного	Отношение потребителей к своему
	Не думают о получении такого статуса;
	Не хотят такого статуса;
	Стремятся получить;
	Не знают или не задумывались об этом
3. Поиск выгод	Потребители при принятии
	решения о покупке: Реагирующие на мелкие подарки и дополнительные услуги;
	Реагирующие на снижение цены;
	Стремящиеся к престижному обслуживанию
4. Готовность	Степень готовности купить продукт
к покупке
	Высокая;
	Средняя;
5. Нуждаемость	Степень нуждаемости в продукте
в продукте
	Нужен постоянно;
	Нужен время от времени;
	Нужен иногда;
	Не особенно нужен

Признаки и показатели сегментации	Характер вариации переменных	Условные значения показателей
6. Лояльность к продукту	Степень лояльности к торговой марке:
	Всецело доверяет данной торговой марке;
	Старается нс покупать продукт с данной торговой маркой;
	Покупает продукт с данной торговой маркой только при более низкой цене на него;
	Чаще всего покупает продукт под данной торговой маркой;
	Ни при каких обстоятельствах не покупает продукт иод данной маркой
7. Восприятие продукта	Эмоциональное отношение к продукту (услуге):
	С энтузиазмом;
	Положительное;
	Безразличное;
	Негативное;
	Враждебное

При проведении сегментации рынка менее всего нужно ориентироваться на традиционные подходы к классификации населения. Всегда следует иметь в виду, что ориентироваться необходимо на нужды и запросы потребителей, их желания и стремления выставить себя в определенном свете. Попытки искать здесь какую-нибудь политическую или идеологическую подоплеку неуместны. Нужно видеть то, что есть в действительности, а не прятать голову в песок подобно страусу.

Для каждого признака могут быть выделены переменные (показатели), вариации (изменения), которые являются основой для разделения рынка на сегменты. Каждый из признаков сегментации рынка применяется, как правило, не по отдельности, а в комбинации с другими для того, чтобы более точно определить, удовлетворению какой потребности служит то или иное изделие или услуга, кто из потенциальных потребителей вероятнее всего его купит. Например, по совпадению у выделенных групп потребителей нескольких значений переменных различных признаков, указанных в табл. 5.1, можно сделать вывод о существовании определенного сегмента рынка. Далее руководству предприятия предстоит проверить, насколько соответствует этому сегменту выпускаемая или реализуемая продукция. На рис. 5.1 показано, каким образом может быть произведено определение сегмента рынка но потребителям по четырем признакам: демографическому, географическому, психографическому и поведенческому.

Сегментация по каждому из приведенных выше признаков, имеет свои особенности, плюсы и минусы, которые полезно знать при анализе рынка.

Рис. 5.1.

Географическая сегментация. Отдельные сегменты рынка можно обнаружить, просто разложив перед собой географическую карту. Применение такой сегментации на практике особенно необходимо, когда на рынке существуют климатические различия между регионами, серьезные различия в административном устройстве. Особое значение географическая сегментация имеет в деле организации рекламы.

Это обстоятельство, например, учитывают многие зарубежные производители, продвигающие свою продукцию на российском рынке. Реклама «Ариэля» или «Тайда» с евро-американо-африканскими персонажами быстро сменилась более привычными для нашего покупателя лицами. Учет подобных обстоятельств в рамках географической сегментации рынка помогает, прежде всего, обеспечить больше доверия к продукту.

Обычно географическая сегментация рынка строится по региональному принципу. Например, в одной из областей России районы с преобладанием сельского населения и крупные города могут рассматриваться в качестве самостоятельных сегментов регионального рынка. В масштабе всей страны самостоятельными географическими сегментами могут быть регионы с различным климатом (например, области с условиями, приравненными к условиям в районах Крайнего Севера и области Центральночерноземного района). В крупном городе население отдельных районов и микрорайонов может быть распределено на самостоятельные сегменты рынка в зависимости от плотности населения (спальные районы, промышленная зона, зона административных зданий и учреждений и т.п.).

Все это примеры географической сегментации, показывающие, что даже такое простое разделение рынка на составные части может повлечь за собой изменения в рекламе, сбытовой сети, упаковке, а также других параметров продукта.

Демографическая сегментация. Как и географическая сегментация, сегментация рынка по демографическому признаку базируется на факторах долгосрочного порядка. Широкое распространение такая сегментация получила в основном благодаря двум причинам:

• демографические параметры сравнительно легко поддаются классификации и количественной оценке;
• их анализ и система организации данных, исходной информации очень тесно переплетаются с различиями в мотивации групп потребителей на рынке, с переменными, характеризующими сегментацию рынка по поведенческому признаку.

В табл. 5.1 показано, что при сегментации рынка по демографическому признаку основными переменными в анализе выступают возраст, пол потребителей, размеры их семей, уровни дохода и другие параметры. В зависимости от специфики хозяйственной деятельности предприятия, эти простые переменные могут определенным образом объединяться, образуя комбинированные параметры сегмента рынка, позволяющие более точно определить группы потребителей, характер их нужд и предпочтений. Из табл. 5.1, например, следует, что группы потребителей можно объединить по возрасту и уровню дохода (каждый сегмент рынка тогда будет иметь две переменные).

При комбинировании различных переменных в рамках демографической сегментации количество сегментов значительно увеличивается. Например, если в качестве простых переменных для сегментации рынка по демографическому признаку взять возрастные группы (пять категорий) и уровни душевого дохода (семь уровней), то общее число сегментов, которые могут быть выделены на рынке, составит 35. Проанализировав по ним дополнительную информацию, вы сможете оценить затем значимость каждого из этих сегментов рынка для вашего предприятия и, следовательно, прийти к заключению, на каком из сегментов, на какой группе потребителей вашему предприятию необходимо сконцентрировать основные усилия и ресурсы.

Существует, правда, немало продуктов, при сегментации которых простые демографические факторы не важны. Так, различия по половому признаку незначительно влияют на сбыт или потребление зубной пасты. Даже такие важные параметры, как уровень дохода или размер семьи, для подавляющего большинства изделий и услуг - не очень надежные ориентиры при выделении сегментов рынка.

Всегда нужно иметь в виду, что ценность сегментации по демографическому признаку заключается в умении найти такую комбинацию простых переменных, изменения которых может действительно повлиять на объемы и условия реализации вашей продукции или услуг.

Качество постановки службы маркетинга в компании проявляется помимо прочего в умении подобрать для конкретного предприятия те комбинации простых переменных, которые позволяют как можно более точно определить, какой сегмент рынка может быть целевым, какой сегмент в наибольшей мере отвечает специфике хозяйственной деятельности этого предприятия, где можно наилучшим образом использовать его сравнительные конкурентные преимущества.

Психографическая сегментация является, пожалуй, наиболее выразительной. Такие переменные, как стиль жизни, личные качества или характер мотивации потребителей, куда более точно отражают вероятную реакцию покупателей на тот или иной продукт, чем количественные оценки сегментов рынка по географическому или демографическому признакам. Компании самых разных отраслей: банки и автомобилестроители, продавцы вин и одежды - все стремятся как можно более точно учесть стиль жизни своих клиентов. Это один из важнейших факторов , определяющих профиль потребителя. Крупные универмаги в США, например, имеют специальные отделы, посвященные стилю жизни основной массы потребителей. Содержимое этих отделов меняется от региона к региону.

Автомобильные дилеры США также хорошо усвоили, что типичный молодой (до 28 лет) американец скорее всего не купит «Mercedes» или «Peugeot». Это дорого и непрактично. Но такая марка, как «Jaguar» часто является неизменным атрибутом преуспевающего врача или адвоката в Америке. Лицензию на такую деятельность люди получают не раньше 28-29 лет (продолжительность учебы и практики для допуска к квалификационному экзамену достигает в этой стране 12-14 лет). И практичность здесь отходит на задний план перед необходимостью поддерживать свой положительный имидж в профессиональной среде и перед клиентами.

В России аудиторы, юристы, деловые консультанты, претендующие на особую респектабельность и высокую квалификацию, подтверждаемую высокими ставками гонораров, никогда не будут ездить на «Оке» или «Таврии» (уж лучше передвигаться на метро). Принцип здесь простой: чему они смогут научить своих клиентов, если не способны купить себе приличную иномарку. Практицизм здесь уступает место борьбе за имидж, который нужно всеми силами поддерживать у клиентов, успешно прошедших этапы первоначального накопления капитала. Это издержки того этана, когда мышление клиентов пока еще не доросло до необходимости прежде всего оценивать конечные, перспективные результаты, а не внешние проявления.

Тем не менее не лишне запомнить, что сами по себе отдельные психографические параметры (личные качества и др.), являясь важными факторами при анализе рынка, вряд ли могут служить достаточно обоснованными признаками выделения сегмента рынка вне взаимосвязи (комбинации) с другими переменными. Правда, есть и такие отличительные признаки групп потребителей, которые постоянно находятся в иоле зрения предприятий и фирм, как особенности поведения потребителей на рынке, статус постоянного клиента.

Сегментацию по поведению потребителей на рынке можно рассматривать и как частный случай нсихографической сегментации. Фирмы, имеющие сколько-нибудь значительную долю рынка, всячески стремятся привлечь к себе внимание потенциальных потребителей. Для тех, кто покупает продукцию этих фирм впервые, часто предусмотрены специальные льготы и премии, цель которых - постараться как можно дольше удержать потребителя.

Не меньшее значение имеет и такой поведенческий параметр, как степень нуждаемости потребителя в том или ином продукте. Обычно в маркетинге выделяется три степени нуждаемости: слабая, средняя и сильная.

Очень часто те, кто более всего нуждаются в данном продукте, составляя относительно небольшую по численности группу потребителей, приобретают подавляющую часть продукции, поступающей на рынок. Именно на них нередко приходится наибольшая доля объема продаж.

Классическим примером такого рода является потребление пива. Так, в США на долю 17% семей приходится 50% общей численности потребителей пива и 88% общего объема продаж данного продукта. Несколько меньше степень концентрации потребления туалетной бумаги в США. На 50% семей приходится 75% общего объема реализации .

В соответствии с таким распределением производители соответствующих продуктов должны строить свою стратегию сбыта (в каких торговых точках и регионах предложить потенциальным потребителям тот или иной продукт) и рекламную кампанию (сделать ее максимально нацеленной на выделенные группы потребителей, характеризующиеся наиболее концентрированным спросом). Степень чувствительности потребителей к условиям рынка (параметр, разновидностью которого выступает группировка потребителей по тому, какие выгоды для себя они ищут на рынке) также весьма важна для выделения сегмента рынка. Качество, цены, уровень обслуживания, формы рекламы, дизайн продукции, наличие и степень доступности каналов сбыта - вот далеко не полный перечень параметров, по которым можно оценить чувствительность потребителей к условиям рынка.

Геодемографическая сегментация появилась сравнительно недавно и соединяет преимущества географической и демографической сегментации. Она базируется на использовании данных переписей населения, в которых сведения о демографическом составе возможных потребителей сгруппированы еще и в региональном разрезе. При такой сегментации допускается, что группы населения, исповедующие однородные вкусы и привычки, близкий стиль или уклад жизни, имеющие другие близкие по значению параметры, применяемые при сегментации, обычно проживают рядом друг с другом, но соседству, в одном регионе или местности.

Такое предположение оправданно, когда речь идет о промышленно развитых странах или о районах, где сконцентрирована какая-нибудь одна отрасль промышленности. Например, в США наблюдается высокая концентрация по месту проживания людей с годовым доходом выше 50 тыс. долл. Точно так же в России существуют значительные различия в уровне доходов по регионам. При однородной структуре потребления (например, рынок плодоовощной продукции) различия (в 3-4 раза) в уровне доходов населения Якутии и Ульяновской области влияют не только на уровень среднедушевого потребления, но и на место преимущественного приобретения продукта (мелкооптовый рынок или коммерческий магазин). В России также существуют регионы, в которых жизнь населения в значительной степени определяется наличием крупных предприятий угледобывающей, металлургической или оборонной промышленности.

При всей кажущейся простоте применения рассмотренных методов сегментации но потребителям добиться с ее помощью реальных практических выгод все же не так просто. Прежде всего, нужно помнить, что сегмент - это не механическое распределение , а (по определению) поиск наиболее существенных и устойчивых во времени признаков и соответствующих им переменных. Сегмент - группа потребителей с наиболее характерным набором признаков.

Для каждого бизнеса этот набор свой и часто весьма специфический. В 1995 г. одна американская компания начинала продвижение на российском рынке услуг сотовой связи в стандарте GSM. Во время проведения консультационного семинара по маркетингу для слушателей - менеджеров по продажам этой компании (они представляли такие регионы, как Москва, Воронежская область, Дальневосточный регион, Чувашия, Мурманская область и др.) в качестве рабочего задания было предложено выделить основные сегменты рынка услуг сотовой связи (по своим регионам) по группам потребителей. Затем результаты сегментации, проведенной менеджерами, были сопоставлены с анализом этого рынка, проведенного профессиональными консультантами (табл. 5.2).

Таблица 5.2

Сравнительный анализ двух подходов к сегментации по потребителям рынка услуг сотовой связи

Почему консультанты выделили именно такие сегменты? Дело в том, что в середине 1990-х гг. в Российской Федерации основной причиной, по которой покупалась услуга сотовой связи, был престиж. Поэтому в качестве основного сегмента рынка были определены руководители, банкиры и их заместители. Просто потому, что любой мало-мальски уважающий себя руководитель считал ниже своего достоинства не иметь сотовой связи. Удобство, оперативность, мобильность, - это все хорошо, но не главное. Важнее всего имидж и престиж. Сотовый телефон для многих категорий банковских профессий тоже был не роскошью, а необходимым средством общения (для ведения переговоров, покупки ценных бумаг, валюты, получения кредитов на межбанковском рынке и т.п.).

Таким образом, мало знать основные методы и признаки сегментации, уметь выделять соответствующие переменные. Нужно еще уметь выделять из этих переменных наиболее важные и значимые для вашего продукта или предприятия.

Результаты сегментации рынка часто принято представлять в матричном формате. Матричный формат особенно часто используется при нринягии решения о выпуске на рынок нового продукта, при определении тех требований, которым он должен соответствовать, чтобы пользоваться спросом у наиболее вероятного круга потребителей. Сущность матричного формата сегментации заключается в распределении групп потребителей по различным значениям переменных различных признаков сегментации. Обычно исходные данные при сегментации рынка по потребителям представляются в виде матриц, по столбцам которых откладываются одни переменные, характеризующие те или иные группы потребителей продукции, а по строкам - другие переменные.

В табл. 5.3 представлено графическое изображение информации при сегментации рынка США для систем компьютерного проектирования (CAD/CAM). По столбцам такой матрицы отложены основные категории конечных пользователей продукта - инженеров-конструкторов, работающих в различных областях производства. По строкам - отрасли промышленности, компании которых также выступают потребителями дайной продукции. Если столбцы матрицы характеризуют использование систем CAD/CAM по функциональному назначению (для каких видов операций они будут использоваться), то строки показывают отраслевую специфику, характеризуют специфические особенности и условия их применения.

Таблица 53

Матричный формат сегментации рынка систем CAD/CAM в США

Матричный квадрант (место пересечения соответствующей строки и столбца матрицы) и образует сегмент рынка.

Исходя из специфики выпускаемого продукта, его совместимости с тем или иным программным обеспечением или аппаратными системами фирма-изготовитель оборудования для автоматизированного проектирования должна определить наиболее важную для себя группу потребителей (сегмент). После этого необходимо вновь обратить внимание на профиль потребителя данного сегмента (что ему нужно), уточнить параметры продукта и особенности конкурентов (провести дополнительные исследования), подумать, что и как изменить в рекламе и т.п.

Выбор правильного формата сегментации (признака, метода и параметров) является для многих наших предприятий серьезной проблемой (в том случае, если важность проведения сегментации рынка осознана руководством компании). От ее правильного решения зависят, прежде всего, точное определение целевых сегментов рынка и организация эффективного продвижения продукта. Грамотно сконструированный формат сегментации рынка для данного продукта в одном регионе, может быть с успехом применен для анализа рынка при продвижении этого же продукта в других регионах сбыта.

Филиал международной шведской фирмы «Agri-Laval», занимающейся производством и сбытом оборудования для сельского хозяйства, в г. Королеве использует при продвижении на российском рынке своих доильных установок, например, следующий матричный формат сегментации, спущенный из центральной штаб- квартиры в Стокгольме. В качестве признаков сегментации выбраны: 1) поголовье стада (число коров в стаде); 2) продуктивность животных (средний надой молока на одну корову). Такой формат шведская фирма использует везде, где осуществляет продвижение своей продукции: в ЮАР, США и Канаде, Европе и Азии. Но для Российской Федерации пришлось несколько изменить параметры продуктивности. В табл. 5.4 приведен условный пример такой сегментации.

Таблица 5.4

Условный пример матричного формата сегментации рынка для доильного оборудования

В соответствии с правилами матричного формата сегментом рынка является каждый квадрант матрицы. В зависимости от сегмента рынка определяются параметры продукта и особенности его продвижения (мощность, технические характеристики доильного оборудования, условия реализации, рекламы, каналов сбыта, послепродажного сервиса и т.п.). Например, сегменты рынка, характеризуемые поголовьем стада 1-4 и удойностью от 1500 до 3500 л и свыше 3500 л - это в Российской Федерации личные подсобные и фермерские хозяйства. Соответственно подбирается комплектность поставляемых доильных агрегатов. В зависимости от квадранта матрицы (сегмента рынка) компания вносит изменения во все аспекты своей деятельности. Для сегмента высокопродуктивных личных хозяйств (надои свыше 3500 л и поголовьем стада коров от 1 до 4) предлагается один ассортимент доильных агрегатов, дополнительных приспособлений и услуг, условий поставки и т.п.

В современных условиях предприятию для повышения конкурентоспособности и правильного составления прогноза сбыта уже недостаточно проводить сегментацию рынка в одном направлении: определение групп потребителей по каким-либо признакам. В рамках интегрированного маркетинга необходима еще и сегментация самого изделия по наиболее важным для его продвижения на рынке параметрам.

• Paley N. The Manager’s Guide to Competitive Marketing Strategies. N. Y., 1989. P. 52.

Следующий этап сегментации рынка -- выбор метода сегментации и его применение. Такая работа осуществляется с применением специальных методов классификации по выбранным критериям (признакам). Существует множество методов классификации, порожденных различием целей и задач, стоящих перед исследователями. Наиболее распространенными методами сегментирования рынка являются метод группировок по одному или нескольким признакам и методы многомерного статистического анализа.

Метод группировок состоит в последовательной разбивке совокупности объектов на группы по наиболее значимым признакам. Какой-либо признак выделяется в качестве системообразующего критерия (владелец товара, потребитель, намеревающийся приобрести товар), затем формируются подгруппы, в которых значимость этого критерия значительно выше, чем по всей совокупности потенциальных потребителей данного товара. Путем последовательных разбивок на две части выборка делится на ряд подгрупп.

На рис. 2 представлена схема последовательных разбивок по методу AID (автоматического детектора взаимодействия), который получил широкое распространение в процедурах сегментации.

Рис. 2.

Например, в исследовании Карпова подобный подход предложен как приоритетный метод выбора целевого рынка.

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

В этом случае, схемы классификации базируются на следующих предположениях. В один класс объединяются потребители, сходные между собой по ряду признаков. Степень сходства у потребителей, принадлежащих к одному классу, должна быть выше, чем степень сходства у людей, принадлежащих к разным классам.

С помощью подобного метода решается задача типизации с одновременным использованием демографических, социально-экономических и психографических показателей. Построение типологии - это процесс разбивки исследуемой совокупности объектов на достаточно однородные и устойчивые во времени и пространстве группы.

Например, среди "психологических" секторов весьма важное место занимает "отношение потребителя к новизне товара".

Как видно из приведенных данных, наибольшее число потребителей относится к числу обычных покупателей.

Сегментация потребителей на основе кластерного анализа является "классическим" методом. В то же время существуют приемы сегментирования рынка на основе так называемой "продуктовой сегментации" или сегментации рынка по параметрам продукции. Она имеет особенно важное значение при выпуске и сбыте новых изделий. В современных условиях для повышения своей конкурентоспособности и правильного определения емкости рынка предприятию уже недостаточно проводить сегментацию рынка только в одном направлении - определение групп потребителей по каким-то признакам. В рамках интегрированного маркетинга необходима еще и сегментация самого изделия по наиболее важным для его продвижения на рынке параметрам. С этой целью используется метод составления функциональных карт - проведение своего рода двойной сегментации, по изделию и потребителю.

«Функциональные карты» могут быть однофакторными (сегментация проводится по какому-то одному фактору и для однородной группы изделий) и многофакторными (анализ того, для каких групп потребителей предназначена конкретная модель изделий и какие ее параметры наиболее важны для продвижения продукции на рынке). С помощью составления функциональных карт можно определить на какой сегмент рынка рассчитано данное изделие, какие его функциональные параметры соответствуют тем или иным запросам потребителей.

При разработке новой продукции данная методика предполагает, что должны учитываться все факторы, отражающие систему потребительских предпочтений, и одновременно технические параметры нового изделия, при помощи которых можно удовлетворить запросы потребителя; определяются группы потребителей, каждая со своим набором запросов и предпочтений; все выбранные факторы ранжируются по степени значимости для каждой из групп потребителей.

Приведем пример подобного анализа рынка применительно к разрабатываемому проекту компьютеров "Apple".

Этот несложный анализ показывает, что модель А - компьютер без рынка, а модель В - наиболее подходящий продукт для университетов и мелкого бизнеса.

Компания в свое время поставила на компьютер А и проиграла.

В мировой практике используются 2 принципиальных подхода к маркетинговому сегментированию.

В рамках первого метода. именуемого "а рriory" предварительно известны признаки сегментирования, численность сегментов, их количество, характеристики, карта интересов. То есть подразумевается, что сегментные группы в данном методе уже сформированы. Метод "а рriory" используют в тех случаях, когда сегментирование не является частью текущего исследования, а служит вспомогательным базисом при решении других маркетинговых задач. Иногда этот метод применяют при очень четкой определенности сегментов рынка, когда вариантность сегментов рынка не высока. "A priory" допустим и при формировании новой продукта, ориентированного на известный сегмент рынка.

В рамках второго метода, именуемого "post hoc (cluster based) подразумевается неопределенность признаков сегментирования и сущности самих сегментов. Исследователь предварительно выбирает ряд интерактивных по отношению к респонденту (метод подразумевает проведение опроса) переменных и далее в зависимости от высказанного отношения к определенной группе переменных, респонденты относятся к соответствующему сегменту. При этом карта интересов, выявленная в процессе последующего анализа, рассматривается как вторичная. Этот метод применяют при сегментировании потребительских рынков, сегментная структура которых не определена в отношении продаваемого продукта.

В заключении можно подвести итог. Выбор методики сегментирования рынка представляет сложную задачу. Когда перед аналитиком возникают задачи сегментирования рынка, ему необходимо определиться с технологией и методами построения сегментов.

После определения принципов и методов сегментации основным этапом перед проведением собственно сегментации выступает выбор обоснованных критериев данной процедуры. Очевидно, что указанные критерии будут различными для потребительского и промышленного рынков. Рассмотрим их раздельно.

Отчетность