Принципы и методы сегментации рынка. Методы рыночной сегментации

Методы сегментирования

Можно выделить некоторые "базовые" методы сегментирования. Важнейшим из них является кластерный анализ потребителей (таксономия). Кластеры потребителей формируются объединением в группу тех, кто дает сходные ответы на заданные вопросы. Покупатели могут быть объединены в кластер, если они имеют сходный возраст, доход, привычки и т.п. Сходство между покупателями основывается на разных измерителях, но часто в качестве меры сходства используется взвешенная сумела квадрата различий между ответами покупателей на вопрос. Выходом алгоритмов кластеризации могут быть иерархические деревья или объединение потребителей в группы. Существует достаточно большое количество кластерных алгоритмов.

Например, в США широко распространен кластерный анализ систем, называемый PRIZM, который начинает кластеризацию, сокращая набор из 1000 возможных социально-демографических показателей. Данная система формирует социально-демографические сегменты для всей территории CШA. Так, выделен кластер 28 - семьи, которые попали в этот кластер, включают лиц с наиболее успешной профессиональной или управленческой карьерой. Этот кластер также отражает высокий доход, образование, собственность, приблизительно средний возраст. Хотя данный кластер представляет только 7% населения США, он является критическим для предпринимателей, продающих дорогие товары.

Существуют другие примеры сегментации потребителей на основе кластерного анализа. Например, среди "психологических" секторов весьма

важное место занимает "отношение потребителя к новизне товара" (рис. 2).

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. Особое значение приобретает сегментация по продукту, базирующаяся на изучении долгосрочных тенденций на рынке. Процесс разработки и производства нового изделия, завершения крупных инвестиционных программ требуют достаточно продолжительного периода, и правильность результатов анализа рынка, оценки его емкости здесь особенно важна. В условиях работы на традиционный рынок стандартной продукции расчет его емкости может быть осуществлен путем использования метода суммирования рынков. 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.

Вообще, 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.

Процесс сегментации

Существует ли формальный порядок выявления основных сегментов рынка? Ниже приведена методика, обычно используемая исследовательскими маркетин-говыми службами.

Первый этап: опрос

Исследователь проводит опрос потенциальных потребителей и обсуждение в фокус-группе с целью понять их мотивацию, отношение к товару и исследовать поведение покупателей. На основании полученных данных составляется фор-мальная анкета для сбора следующей информации.

Основные характеристики респондентов и степень их значимости.

Уровень осведомленности респондентов об основных торговых марках, рейтинг марок.

Способы использования товара потребителями.

Демографические, психографические и поведенческие характеристики респондентов,а также регион их проживания.

Третий этап: определение профиля сегмента

На третьем этапе составляется общая характеристика выделенного сегмента, в которой указывается его профиль, особенности поведения потребителей, демогра-фические и психографические характеристики. Каждому сегменту может быть присвоено имя исходя из его преобладающих особенностей. Например, изучая рынок услуг по проведению досуга, можно выделить шесть его сегментов и составить общую характеристику каждого: пассивные домоседы, люди, увлечен-ные спортом, эгоцентричные интраверты, покровители искусств, активные домосе-ды и социально активные люди. Предприниматели, занятые в шоу-бизнесе, могли бы продавать больше билетов, если бы направили свои усилия на покровителей искусств и социально-активных людей.

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.

«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 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.

Существуют различные способы сегментации рынка.

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.

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.

Позиция продукта - мнение потребителей по важнейшим параметрам продукта.

Конъюнктура товарного рынка.

В экономических исследованиях выделяют общехозяйственную (экономическую) конъюнктуру и конъюнктуру отдельных рынков.

Под экономической конъюнктурой подразумевают внешние объективно складывающиеся условия, влияющие на результаты деятельности хозяйствующих субъектов страны, региона.

Конъюнктура товарных рынков - это внешние объективно складывающиеся условия, влияющие на процесс производства и реализации отдельных видов товаров, отображаемые в динамике.

Международные товарные рынки подразделяют на биржевые (организованные) и внебиржевые (неорганизованные).

Динамику биржевого рынка принято называть биржевой конъюнктурой.

Биржевая конъюнктура - это условия, которые определяют соотношение спроса и предложения товара, сложившееся на организованном товарном рынке за определенный период времени под влиянием соответствующих факторов.

Конъюнктурные исследования осуществляются в определенной последовательности:

I. Исследование основных черт и особенностей товарного рынка.

II. Сбор и накопление конъюнктурной информации о товарном рынке.

III. Выработка методики изучения конъюнктуры.

IV. Анализ динамики основных показателей товарного рынка и конъюнктур образующих факторов.

V. Прогноз конъюнктуры товарного рынка.

Система индикаторов конъюнктуры товарного рынка включает следующие показатели:

I. Для оценки предложения:

Количество предложенного к реализации товара в натуральных единицах измерения;

Суммарный объем предложения товара в национальной или другой валюте;

Количество предложений товара;

Средняя цена предложения;

Минимальная и максимальная цена предложения;

Сумма запасов предложенных товаров на составах биржи.

Незнание закона не освобождает от ответственности. А вот знание нередко освобождает.

Ежи Лец

Рыночный сегмент - это однородная группа потребителей, характеризующаяся однотипной реакцией на маркетинговые инструменты, одинаковыми потребностями потребительскими возможностями. Первым шагом при проведении сегментации является выбор критериев сегментации. Так, при сегментации рынка потребительских товаров используются такие критерии, как географические, демографические, социально-экономические, психографические (психологические), поведенческие. Эти критерии сегментирования предполагают возможности реализации следующих стратегий сегментирования:

1) географическая сегментация - деление рынка на различные географические единицы: страны, регионы, области, города, районы, села и поселения. Она является наиболее полезной прежде всего в сфере услуг, где территориальная принадлежность играет важную роль. Потому, что услуги не складируемы и их предоставление связано с перемещением производителя услуг (гастроли театров, цирков и шоу- концертов, например).
2) демографическая сегментация - деление рынка на группы в зависимости от таких характеристик потребителей, как: возраст, пол, семейное положение, социальный класс, жизненный цикл семьи, религия, национальность, раса.
3) социально-экономическая сегментация предполагает деление потребителей по уровню доходов, роду занятий, уровню образования.
4) психографическая сегментация - деление потребителей на различные группы в зависимости от жизненного стиля или Сегментация по обстоятельствам применения - деление рынка на группы в соответствии с обстоятельствами, поводами возникновения идеи совершения покупки или использования продукта. Например, за рубежом апельсиновый сок, как правило, употребляется за завтраком. Однако производители апельсинов стараются расширить спрос на них, стимулируя потребление апельсинового сока в другое время суток.

Сегменты, полученные в результате успешной сегментации, должны быть:

определенными, т.е. иметь четкий набор потребностей и реагировать схожим образом на предлагаемый продукт;
достаточно существенными по размеру, чтобы оправдать дополнительные затраты на «подгонку» маркетинговых стратегий под требования данного сегмента;
доступными для эффективной маркетинговой деятельности;
количественно измеряемыми;
используемыми в течение достаточно длительного периода времени.

Эффективным инструментом психографического сегментирования является метод VALS (от англ, values lifestyles ), предложенный в 1978 г. американским психологом Арнольдом Митчеллом. В основе метода лежит изучение стилей жизни потребителей. Стиль жизни - это то, как живут люди и на что они тратят свое время, деньги и другие ресурсы. В маркетинге под стилем жизни (lifestyle ) понимают совокупность целей и ценностей приобретения товара, а также направлений, размеров и способов использования имеющихся у потребителю ресурсов. В методике VALS используются два основных параметра стиля жизни:

1) самоориентация, определяющая оценки потребителями приобретаемых ценностей, позволяющих им подчеркивать свою индивидуальность;
2) ресурсы, под которыми понимается весь набор психологических, физических, демографических и материальных активов, в том числе образование, доход, здоровье, желание делать покупки и энергичность поведения. Эти ресурсы предоставляют потребителю возможности совершения покупок. Они измеряются в диапазоне «малые ресурсы - большие ресурсы».

Самоориентация в модели VALS включает три вида ориентации потребителей:

ориентация на принцип - потребитель руководствуется абстрактными, идеализированными критериями. Это критерии защиты окружающей среды, абсолютности христианских ценностей, отказ от потребления социально и личностно вредных продуктов;
ориентация на статус - потребитель руководствуется желанием получить в приобретаемых товарах подтверждение своего социального статуса. Для таких потребителей большое значение имеют статусные товары и магазины;
ориентация на действие - потребитель руководствуется желанием активного участия и демонстрации общественной деятельности и готовностью пойти на риск. Такие потребители эти ценности демонстрируют в покупке спортивных машин, в посещении тренажерных залов, в занятиях экстремальными видами отдыха.

Опросы потребителей, выполненные по специально разработанному инструментарию (тесту), позволяют выявить 8 психографических групп (сегментов) потребителей (табл. 6.2).

Таблица 6.2

Классификация сегментов по стилю жизни

Психографическая группа	Ориентация	Характеристика
Большие ресурсы
1. Новаторы (Innovators)	Действие	Успешные, изобретательные, активные, готовые брать на себя ответственность люди с высоким самоуважением и избыточными ресурсами. Готовы к покупкам новых товаров
Умеренно большие ресурсы
2. Мыслители (Thinkers)		Зрелые, довольные жизнью, хорошо образованные, мыслящие люди, ценящие порядок, ответственность и знания. Стараются основывать свои решения на строго соблюдаемых принципах
3. Добивающиеся результата (Achievers)		Успешно делающие карьеру, ориентированные на работу люди, контролирующие свою жизнь. Ценят регламент, предсказуемость и стабильность. Преданы работе и семье
4. Получающие опыт, экспериментаторы (Experiencers)	Действие	Молодые, жизнерадостные, увлеченные, импульсивные и недисциплинированные. Ищут разнообразия и возбуждения, быстро вдохновляются новыми возможностями, но также быстро остывают. Их энергия расходуется на занятия спортом, активный отдых и общественную деятельность

Окончание табл. 6.2

Психографическая группа	Ориентация	Характеристика
Умеренно малые ресурсы
5. Верящие, последователи (Believers)		Консерваторы и традиционалисты с четкими убеждениями, основанными на традиционных принципах семьи, религии, общества и государства. Следуют стандартным типам поведения
6. Стремящиеся (Strivers)		Ищут мотивации, самоопределения и одобрения окружающих. Не уверены в себе и недовольны имеющимися экономическими, социальными и психологическими ресурсами. Озабочены мнением и одобрением других людей
7. Создатели, творцы (Makers)	Действие	Практичные люди, умеющие работать руками. Ценят свою самодостаточность. Живут в традиционных условиях семейной жизни, практической работы и физического отдыха. Мало озабочены добыванием материальных ценностей
Малые ресурсы
8. Выживающие (Survivors)	Действие	Имеют ограниченные экономические, социальные и эмоциональные ресурсы. Живут в трудных условиях и обращают внимание лишь на текущие потребности

Это интересно

Это интересно

Женщины составляют отдельный и уникальный сегмент рынка. Полным абсурдом является стремление этот факт игнорировать. На заре становления рекламы и маркетинга такие случаи были. Все они кончались полным провалом маркетинговых усилий.

Универсальных рецептов здесь нет, хотя бы потому, что и женская аудитория неоднородна. Она различается, например, по возрасту, образованию, месту проживания, национальности, доходу, социальному положению, брачности и наличию детей. Надо изучать свою аудиторию, знать ее ценности и привычки и стереотипы, интересные и авторитетные каналы информации.

Что нужно знать о женской аудитории?

1) женщины практичны и прагматичны. Когда продавец говорит, что пылесос имеет мощность 1700 Вт, то мужчины, как правило, делают умное лицо, а женщины поинтересуются, много это или мало и спросят, зачем им это надо. На эти вопросы неподготовленный менеджер, чаще всего, просто не сможет ответить;
2) женщины любят содействие. Им не нравятся товары и услуги со сложными инструкциями и мудреными правилами пользования. Так, женщины любят заправляться на ВР или на заправках «Трасса» уже потому, что там помогут заправить автомобиль и женщинам не надо что-либо самой делать для этого;
3) женщины ориентированы на эстетичность и удобство. Покупая простенький чайник, они будут смотреть на его дизайн, цвет и то, как он «вмон- тируется» на их кухне. Мощность их вовсе не заинтересует;
4) женщины более откровенны и просты в своем выборе. Они могут честно сказать, что купили машину потому, что она розового цвета. В то время как мужчины будут давать какие-то рациональные объяснения;
5) женщины по-другому воспринимают цвет, запахи и формы. Они здесь более разборчивы и многообразны. Для них нужен постоянный рестайлинг форм, фасонов, запахов и звуковых оформлений;
6) женщинам нравятся позитивные эмоции, улыбки и комплименты. Рациональная реклама им скучна. Сухость коммуникаций отталкивает. Персонал, встречая женщину, должен улыбаться, быть приветливым и любой ее выбор должен одобрять. Впрочем, можно далее предложить еще более восхитительный продукт;
7) сексуальность для женщины - это совсем не то, что думают мужчины. Для женщин это знаки внимания, красоты и изящества. Образ «светской львицы» скорее путает, чем привлекает женщин;
8) женщины чувствительны к этике коммуникаций. Им не нравится мат, скабрёзность, цинизм и грубость рекламного сообщения;
9) женщинам нравятся красиво выстроенные намеки, недосказанности и ассоциации. Это стимулирует работу их родного правого полушария, формируя мифологемы и фантазии;
10) пошлость неприемлема в работе с женской аудиторией;
11) женщины не любят сексизм и демонстрацию их как недалекими, неловкими и плохо обученными людьми, которым надо все растолковывать и покровительствовать им;
12) женщины обладают сильным социальным чувством. Им важнее демонстрация того, что все мужчины восхищены ею, чем демонстрация восхищения кого-то одного из них;
13) женщины очень любят делать и то, что принято считать мужской практикой. Они могут пить водку, ездить на мотоциклах, покупать звероподобные внедорожники, читать Forbes. Не надо их переубеждать не делать этого;
14) если какой-то товар приобрел репутацию женского товара, не пытайтесь его немедленно перепозиционировать. Оставьте его женщинам;
15) в том случае, если большая часть покупателей вашего товара женщины, то позиционируйте его через женские ценности. Откажитесь от демонстрации мужской брутальности, агрессивности и силы.

На выбранных целевых рынках могут использоваться следующие стратегии к их освоению:

1) недифференцированный маркетинг - такое направление деятельности на рынке, при котором компания игнорирует различия между рыночными сегментами и выходит на весь рынок с одним продуктом. Организация скорее фокусирует свое внимание на том, что является общим в потребностях потребителей, нежели на том, чем они отличаются друг от друга. Используются массовые системы товародвижения и массовые рекламные кампании. Таким образом достигается экономия затрат. Примером является маркетинг компании по производству хлеба, круп, сахара, прохладительных напитков и др.;
2) дифференцированный маркетинг - направление деятельности на рынке, при котором организация решает действовать на нескольких сегментах со специально для них разработанными продуктами. Предлагая разнообразные продукты и комплекс маркетинга, организация рассчитывает достигнуть большего объема продаж и завоевать более сильную позицию на каждом рыночном сегменте, чем конкуренты. Например, General Motors провозгласила: «Мы производим автомобили для каждого кошелька, каждой цели и каждой личности»;
3) концентрированный (сфокусированный) маркетинг - направление деятельности на рынке, при котором организация имеет большую рыночную долю на одном или нескольких субрынках (рыночных нишах) в противовес сосредоточению усилий на небольшой доле большого рынка. Он привлекателен для организаций с ограниченными ресурсами, для малого бизнеса. Здесь требуются глубокое знание узких рыночных сегментов и высокая репутация продукта организации. Это маркетинг, ориентированный на удовлетворение потребностей книголюбов, коллекционеров, любителей животных, поклонников экстрима и особенных развлечений.

Это интересно

Сегментирование с точки зрения писателей-памфлетистов

«С коммерческой точки зрения психологические особенности человека сводятся к минимуму... Все человечество фактически можно разделить всего на семь категорий... Наблюдение за посетителями поможет нам определить к какой из этих категорий он относится.

Флоранс растерянно заморгала: “Скажите, а я... тоже попала в какую-то категорию?”. “Безусловно, - подтвердил Квота, - Вы мартышка!”. Флоранс побледнела. “Чудеснейшая категория! - И Квота склонился перед ней в любезном поклоне. - Мартышка-покупатель - существо живое, любопытное, с хитринкой, однако с трудом сосредотачивает свое внимание и поэтому опасается попасть впросак, но в то же время достаточно умна, чтобы не заинтересоваться новинкой. Для удобства я каждую из семи категорий называю именем какого- ни будь животного: мартышка, угорь, мул, павлин, куница, бык и робкая лань... Но уже сейчас вы должны избавиться от прочно засевшей в вас привычки оценивать людей с моральной точки зрения”».

Примеры сегментации рынка:

1) сегментирование аудитории радиостанции «Монте-Карло». Радио «Монте-Карло» - это музыкальная станция формата mellow ас (мяг

кий, бархатистый). Слушатель радио «Монте-Карло» имеет следующие характеристики:

возраст: 28-38 лет, вторичная аудитория 25-44 лет;
доход: высокий уровень;
образование: высшее;
социальный статус: руководители, квалифицированные специалисты.

Аудитория «Монте-Карло» - это люди, которым присуща целеустремленность, активная жизненная позиция, позитивный взгляд на мир;

2) сегментация рынка банковских услуг. При проведении сегментирования рынка банковских услуг (агентство «Проконтакт», 2013 г.) удалось определить четыре клиентурные группы (четыре сегмента потребителей) :
- юридические лица, или корпоративный рынок. Эту клиентуру можно сегментировать по географическим признакам, по отраслевым;
- физические лица, или розничный рынок. Этот рынок сегментируется с помощью демографических признаков, географических, по возрастной структуре семьи, по уровню доходов, по уровню вкладов и т.д.;
- рынок кредитно-финансовых институтов. Отношения с банками- корреспондентами, инвестиционными фондами, с финансовыми компаниями, страховыми компаниями и т.д.;
- рынок работы с государственными бюджетными ресурсами. Работа с государственными резервами, с уполномоченными банками, которые исполняют государственный бюджет, работа с государственными ценными бумагами;
3) сегментирование рынка майонеза . Сегментация на основе количественного исследования рынка наиболее широко применяется при описании развитых рынков товаров и услуг. Например, анализ рынка потребителей майонеза поможет определить, какой из выделенных сегментов является наиболее прибыльным и перспективным, как распределяются марки по сегментам потребителей, на что обращает внимание каждый из выделенных сегментов, какой из сегментов обращает внимание на новинки рынка и т.п.

Сегментирование рынка, как правило, основывается на маркетинговом исследовании рынка, включающем качественные и количественные измерения потребительских намерений и поведения потребителей.

В 2005 г. компанией PreVIEW было проведено маркетинговое исследование потребителей масложировой продукции. Этот рынок достаточно развит, на нем присутствует большое число активно продвигаемых марок. Много и марок, имеющих сходное позиционирование. Сегментирование происходило на основании не только демографических характеристик, но и с учетом стиля потребления и сложившихся стереотипов потребительского поведения.

Данные опроса были обработаны в системе SPSS. Многомерный кластерный анализ данных позволил выявить пять устойчивых кластеров, существенно отличающихся между собой по отношению к принятию решения и особенностей потреблению майонеза. Каждый кластер являлся многомерным объектом. Сегментом же он стал тогда, когда стали понятны маркетинговые особенности каждого кластера. Такое понимание связано с творческим потенциалом маркетолога, с его интуицией и его воображением . Способность к воображению предполагает способность увидеть в груде цифр и оценок некоторые яркие и важные особенности наблюдаемого объекта. И эти особенности были обнаружены. Они позволили идентифицировать каждый сегмент яркими и очень образными именами. Оказалось, что на рынке майонезов действуют потребители, названные маркетологами как овцы, обезьяны, ленивцы, волки и жирафы (рис. 6.4).

Рис. 6.4.

Социальный профиль сегмента «овцы»: консерватизм, семейность, избегание нового. Ценят семейное питание, большую часть свободного времени проводят дома. Консервативные потребители, не следят за новинками рынка. Не доверяют рекламе и красивым упаковкам

Социальный профиль сегмента «обезьяны»: жажда познания и новых впечатлений. Доверчивость. Люди, которые любят эксперименты, все новое. В магазине им трудно пройти мимо новинки, предпочитают хорошо упакованные продукты.

Социальный профиль сегмента «ленивцы»: равнодушие к покупкам. Не обращают внимания на принципы здорового питания. Не акцентируют внимание на производителе продуктов питания. Не интересуются процессом покупки. Они приобретают товар без интереса, по привычке.

Социальный профиль сегмента «волки»: доверие авторитету. Это люди, которые не исповедуют ценности семейного питания. Экономят время, затраченное на готовку. Доверяют крупным, известным производителям, в том числе местным.

Социальный профиль сегмента «жирафы»: для них важно поддержание культуры здорового питания. Не обращают существенного внимания на производителя продукта. Заботятся о своем рационе, здоровой пище. Это люди, которые вообще никогда не станут активными потребителями майонеза.

Вопросы и задания для самоконтроля

1. Какие простые критерии сегментирования вам известны? Покажите на примерах их работу при сегментировании рынков.

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: 01.04.2019). Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»

Главная > Автоматы и УЗО

Принципы и методы сегментации рынка. Методы рыночной сегментации

Методы сегментирования

Процесс сегментации

Конъюнктура товарного рынка.

Библиографическая ссылка

Рекомендуем также