facebook
twitter
vk
instagram
linkedin
google+
tumblr
akademia
youtube
skype
mendeley
Wiki
Global international scientific
analytical project
GISAP
GISAP logotip

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ВЫБОРУ МЕТОДА СЕГМЕНТАЦИИ РЫНКА

Автор Доклада: 
Маракулина И.В.
Награда: 
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ВЫБОРУ МЕТОДА СЕГМЕНТАЦИИ РЫНКА

УДК 339.13

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ВЫБОРУ МЕТОДА СЕГМЕНТАЦИИ РЫНКА

Маракулина Ирина Викторовна, канд. экон. наук, доцент
Вятская государственная сельскохозяйственная академия


В статье приведен обзор методов сегментации рынка и сделана попытка их систематизации в зависимости от возможности применения на различных этапах процесса сегментации
Ключевые слова: сегментация, методы сегментации, процесс сегментации

The article gives an overview of methods of market segmentation and an attempt to systematize them, depending on application possibility at various stages of process of segmentation
Keywords: segmentation, segmentation methods, segmentation process

В условиях многообразия потребностей и способов их удовлетворения на современном конкурентном рынке всё большее число компаний осознают необходимость и полезность сегментации рынка для достижения успеха своей маркетинговой стратегии. В связи с этим возникает вопрос выбора метода сегментации рынка.
Процесс сегментации рынка включает в себя ряд последовательных этапов, для реализации каждого из которых применяются различные модели и инструменты анализа. В общем виде для осуществления сегментации рынка необходимо: во-первых, определить переменные сегментирования; во-вторых, выделить сегменты; в-третьих, изучить полученные сегменты и выбрать из них целевые.
На первом этапе, при выборе переменных сегментирования, возможно применение:
- "неупорядоченного выбора" из всего многообразия социально-демографических, поведенческих, социо-культурных и иных групп признаков, при этом главным критерием выбора является полезность получаемых сегментов с точки зрения управления ими [2];
- двухступенчатого подхода (Wind&Cardozo Model), который имеет иерархический характер и предполагает возможность оценки переменных по их важности для сегментирования [2, 13];
- гнездового подхода (Bonoma&Shapiro Model), который действует по принципу вложенной иерархии, при этом внешние уровни "гнезда" состоят из простых в измерении, обобщенных переменных, а внутренние уровни включают сложные персонифицированные переменные [2, 13];
- Майкл Дж. Крофт при определении переменных сегментирования предлагает также использовать подход, известный как "метод рыбьей кости" (Fishbone Diagram), полезный для структурирования проблем с множественными источниками данных [7].
На втором этапе выделение сегментов может быть осуществлено с использованием двух групп подходов, которые в мировой практике получили названия "a priory" и "post hoc" (cluster based). В рамках подхода, именуемого "а рriory", предварительно известны признаки сегментирования, численность сегментов, их количество, характеристики, карта интересов. В рамках второго подхода, именуемого "post hoc" (cluster based), подразумевается неопределенность признаков сегментирования и сущности самих сегментов [1, 10].
При использовании подхода "а рriory" происходит деление всего рынка на части по заранее определенным переменным (от общего к частному), для этих целей возможно применение:
- сетки (матрицы) сегментации, которая является объемным графическим методом концептуализации рыночных возможностей сегментов, выделенных по заранее определенным критериям [7, 8, 9];
- метода семишаговой сегментации рынка [9], которая включает в себя определение рынка, выявление потребностей потенциальных покупателей, образование однородных субрынков, выделение ключевых параметров товара, построение сетки рынка, корректировку выделенных сегментов с учетом возможного поведения потребителей и оценку размера каждого сегмента;
- перекрестного табличного анализа [6], в ходе которого устанавливаются различия в степени восприимчивости выделенных групп потребителей;
- метода группировок [12], дерева сегментов [7] и методов автоматического определения взаимодействия AID, CHAID [5, 6], которые позволяют проанализировать всю совокупность выделенных переменных, чтобы выявить, какой из факторов сильнее всего влияет на результирующую переменную.
При использовании подхода "post hoc" (cluster based) происходит объединение индивидуальных потребителей в однородные группы по сходным признакам (от частного к общему), для этих целей возможно применение:
- метода совместного анализа (conjoint analysis) [8], в ходе которого на индивидуальном уровне проводятся измерения предпочтений покупателей в отношении атрибутов продукта, следовательно аналитик может сформировать сегменты путем группировки лиц с одинаковой структурой предпочтений и оценками полезности различных значений атрибутов;
- метода диаграмм Чекановского [9], который предполагает формирование матрицы наблюдений, стандартизацию признаков, расчет матрицы расстояний с последующим разбиением исчисленных расстояний на классы по установленным интервалам;
- метода факторного анализа [3], который решает задачу редукции исходных переменных до небольшого набора факторов и может быть использован для классификации данных без задания исходных классификационных признаков;
- кластерного анализа [4, 6, 9], который предполагает подготовку данных, определение множества свойств для оценки объектов, вычисление меры сходства между объектами, создание групп сходных объектов и проверку достоверности результатов. Большое число существующих методов кластеризации можно разделить на иерархические и итерационные [4]. При использовании иерархических методов (дендограмм) задаётся мера сходства и построение кластеров обычно изображают в виде дерева, каждому уровню которого соответствует максимальное значение меры сходства, вычисленной для совокупности объектов. При использовании итерационных методов (например, K-means алгоритмы) задается число кластеров, далее вычисляются центры кластеров и происходит разнесение множества объектов по кластерам с учетом меры сходства, вычисляемой для каждого объекта.
На третьем этапе, для изучения полученных сегментов, могут быть использованы:
- метод построения профиля сегмента [4, 11], который как правило использует среднее значение каждого изучаемого показателя и, таким образом, отражает свойства "среднего" потребителя анализируемого сегмента;
- метод построения карты восприятия (perception map) [4, 6, 7], предназначенный для наглядного изображения близости между продуктами или сегментами, позиции которых на карте могут быть вычислены с помощью факторного анализа или функций полезности;
- метод функциональных карт [9, 10], учитывающий одновременно все факторы, отражающие систему потребительских предпочтений, и параметры продукта, при помощи которых можно удовлетворить запросы потребителя.
Таким образом, рассмотренное многообразие моделей, методов и инструментов выполнения процедур сегментации указывает на необходимость тщательного анализа всех возможных альтернатив и выбор наиболее уместного варианта в зависимости от цели конкретного исследования, предмета изучения и условий применения метода.

Литература:

  • 1. Алексеев, А. А., Маркетинговые исследования рынка услуг [Электронный ресурс] URL: http: //www.marketing.spb.ru/read/m17/4.htm - дата обращения 28.08.2011.
  • 2. Дибб, С., Практическое руководство по сегментированию рынка [Текст]/ Салли Дибб, Линдон Симкин; пер. с англ. - СПб.: Питер, 2002. - С. 21-99.
  • 3. Зверев, Д. М., Сегментация покупателей. Практика использования факторного анализа данных [Текст]// Маркетинг и маркетинговые исследования. - 2003. - №2. - С. 30-40.
  • 4. Костерин, А. Г., Практика сегментирования рынка [Текст]/ А. Г. Костерин. - СПб.: Питер, 2002. - С. 115-179.
  • 5. Котлер, Ф., Основы маркетинга [Текст]/ Филип Котлер, Гари Армстронг, Джон Сондерс, Вероника Вонг; пер. с англ.; 2-е европейское изд. - М.; СПб.; К.: Издательский дом "Вильямс", 2007. - С. 382-387.
  • 6. Кревенс, Д., Стратегический маркетинг [Текст]/ Дэвид В. Кревенс; пер. с англ.; 6-е изд. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2008. - С. 140-145.
  • 7. Крофт, М., Сегментирование рынка [Текст]/ Майкл Дж. Крофт; пер. с англ. - СПб.: Питер, 2001. - С. 63-67.
  • 8. Ламбен, Ж.-Ж., Менеджмент, ориентированный на рынок [Текст]/ Жан-Жак Ламбен; пер. с англ. под ред. В. Б. Колчанова. - СПб.: Питер, 2007. - С. 268-289.
  • 9. Моисеева, Н. К., Управление маркетингом: теория, практика, информационные технологии: Учеб. пособие [Текст]/ Н. К. Моисеева, М. В. Конышева; под ред. Н. К. Моисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2002. - С. 60-64.
  • 10. Паршин, А. А., Методы и принципы сегментного анализа в маркетинге [Электронный ресурс] URL: http://www.marketing.spb.ru/read/article/a54.htm - дата обращения 04.09.2011.
  • 11. Пиотровский, А., Кластерный анализ как инструмент подготовки эффективных маркетинговых решений [Текст]// Практический маркетинг. - 2001. - №5. - С. 3-7.
  • 12. Попов, Е. В., Сегментация рынка [Электронный ресурс] URL: http://www.cfin.ru/press/marketing/1999-2/03.shtml - дата обращения 06.09.2011.
  • 13. Уэбстер, Ф., Основы промышленного маркетинга [Текст]/Фредерик Уэбстер; пер. с англ. - М. Издательский Дом Гребенникова, 2005. - С. 132-144.
4.66667
Ваша оценка: Нет Средняя: 4.7 (3 голоса)
Партнеры
 
 
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
Would you like to know all the news about GISAP project and be up to date of all news from GISAP? Register for free news right now and you will be receiving them on your e-mail right away as soon as they are published on GISAP portal.