Основные методы сегментирования рынка

Наиболее распространенными методами сегментирования рынка являются метод группировок по одному или нескольким признакам и методы многомерного статистического анализа (мультиатрибутиваная сегментация). Отметим особенности этих методов.

Метод группировок или однопараметрический метод 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.

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.

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.

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).