Методы сегментационного анализа

Все этапы процесса сегментации базируются на данных, полученных в ходе конкретных маркетинговых исследований потребителей, и после формирования признаков, по которым будут выделяться рыночные сегменты, необходимо осуществить выбор метода сегментации или способа классификации потребителей. Таких методов существует множество – в зависимости от целей и задач, которые ставят перед собой исследователи. С одной стороны, сегментация является одним из методов маркетинга, с другой, этот метод предполагает использование специфических приемов, заимствованных из других областей знаний (статистики, эконометрии, социометрии, квалиметрии, бихевиоризма). Вся система сбора маркетинговой информации о потребителях, как утверждают авторы учебного пособия “Статистика рынка товаров и услуг”, базируется на теории статистического наблюдения и не в последнюю очередь на теории выборки[21]. Сегментация рынка основывается на теории группировок и статистических методах выявления различных взаимосвязей. При этом используются методы многомерного статистического анализа, когда классификация проводится по целому ряду анализируемых признаков одновременно. Наиболее эффективными из них являются методы кластерного анализа. С их помощью решается задача сегментации с параллельным использованием и социально-демографических, и психографических, и поведенческих признаков.

Классификация объектов по осмысленным группам, называемая кластеризацией, является важной процедурой в различных областях научных исследований. Например, авторы учебного пособия “Количественные методы финансового анализа” показывают возможность применения кластерного анализа при классификации ценных бумаг и считают, что он позволяет сформировать такие их классификационные группировки, которые характеризуются тесной корреляцией изучаемых признаков внутри определенных групп и сравнительно малой корреляцией этих признаков вне групп[22]. Таким образом, данный метод обеспечивает выполнение основных требований к процессу сегментации рынка (см. выше рис. 17).

Кластер должен обладать высокой внутренней однородностью (внутри себя) и большой внешней разнородностью (между кластерами). Американский исследователь У. Зикманд из Оклахомского университета, раскрывая логику кластерного анализа при сегментации рынка в книге “Методы исследований в бизнесе”, использует гипотетический пример, основанный на изучении особенностей проведения отпуска различными людьми[23]. Поведение потребителей в отпуске характеризуется двумя основными признаками: количеством отпускных дней и денежными расходами во время отпуска. Измерив количество отпускных дней, автор сгруппировал данные, выделив три однородные группы потребителей: (1) имеющие длительный отпуск; (2) имеющие отпуск средней продолжительности, и (3) имеющие короткий отпуск. Затем был осуществлен анализ денежных расходов за время проведения отпуска, а его результаты сопоставлены с количеством отпускных дней. В итоге такой совместной классификации было получено скопление изучаемых объектов (потребителей) в двухмерном пространстве (см. рис. 20).

Рис. 20. Выделение скоплений единиц анализа (кластеров)

по схожести признаков в двухмерном пространстве

На этом рисунке выделены три типа поведения людей во время отпуска. В первую группу (кластер) попадают те потребители, которые, как правило, имеют длительный отдых, но незначительные расходы на его проведение. Второй кластер (самый многочисленный) показывает средние значения по обоим признакам. Третий кластер включает в себя потребителей, имеющих непродолжительный отпуск, но при этом тратящих на него значительные денежные суммы. Таким образом, в результате кластерного анализа были получены три относительно однородные поведенческие группы, которые могли бы составить три ключевых сегмента рынка для фирм, оказывающих туристические услуги. Процедура сегментации может быть основана на анализе степени скопления признаков (свойств) не только в двухмерном, но и в многомерном пространстве.

В маркетинговых исследованиях, целью которых является сегментация потребителей, нередко используется такжеметод автоматической интеракционной детекции (Automatic Interaction Detection). Американские исследователи рассматривают его как разновидность кластерного анализа[24]. Суть этого метода состоит в последовательной разбивке совокупности потребителей на группы по наиболее значимым признакам. При этом какой-либо признак выделяется в качестве системообразующего. Затем формируются подгруппы, в которых его значимость значительно выше, чем во всей совокупности потенциальных потребителей. На рис. 21 представлена схема последовательных разбивок по методу AID, который некоторые отечественные авторы называют иерархическим агломеративным методом[25].

Рис. 21. Схема иерархического кластерного анализа (по методу АID)

потребителей товаров повседневного спроса

Визуально процесс последовательности объединения кластеров представляет собой построение некой древовидной диаграммы (дендрограммы). Помимо иерархических, (агломеративных) методов, при кластерном анализе могут быть использованы методы поиска модальных значений плотности, методы сгущений, факторные методы и целый ряд других. Многие из них представляют собою процедуры, не требующие строгого статистического обоснования, то есть являются, по сути, эвристическими. Разные кластерные методы могут порождать различные решения для одних и тех же исходных данных. Это обычное явление для большинства прикладных исследований, поэтому окончательным критерием является удовлетворенность самого исследователя результатами анализа. По данным некоторых авторов, приблизительно 2/3 приложений кластерного анализа используют иерархические агломеративные методы, то есть простую последовательную разбивку базовой выборки. Как отмечает Г.А. Морозова в своей работе “Система маркетинга”, “использование математической теории в маркетинговых исследованиях оправдано в той степени, в какой выполняются предпосылки ее применения. В то же самое время формальный математический аппарат не должен заменять экономический анализ и интуицию исследователя”[26]. Маркетолог всякий раз оказывается в конкретной ситуации, связанной со спецификой изучаемого рынка, возможностями предприятия, сроками проведения исследования, и, исходя из этого, определяет собственные методы сегментации.