Приемы сегментирования рынка, используемые компанией

2.2 Приемы сегментирования рынка, используемые компанией

Основу сегментации рынка составляет разбиение потребителей на однородные группы, которые принято называть «сегментами». Существуют различные методы выделения рыночных сегментов.

Основные методы сегментации можно классифицировать следующим образом. В зависимости от количества используемых переменных методы делятся на две основные группы:

- однопараметрические методы;

- многопараметрические (многофакторные) методы.

При однопараметрическом методе разбивка потребителей на однородные группы осуществляется на основе одной, заранее выбранной, переменной. Этот метод относится к методам группировок и представляет собой упрощенную схему сегментации потребителей. Однако при применении данного метода возникают определенные трудности, связанные с тем, что:

- необходимо установить количество возможных рыночных сегментов;

- необходимо установить для каждого сегмента границы значений анализируемой переменной

Для новых рынков однопараметрический метод иногда применим, но с возрастанием опыта и изощренности вкусов потребителей он перестает отвечать требованиям рынка. Поэтому в отличие от многопараметрических методов данный метод в последнее время является менее популярным.

Многопараметрические методы, в свою очередь, можно разделить на:

- двух-, трехпараметрические методы;

- методы, позволяющие учитывать более трех параметров.

Когда число анализируемых переменных мало, т.е. насчитывает два или три анализируемых свойства, выделяемые сегменты могут быть представлены в виде таблицы для двух переменных или кубом - для трех. Такое представление обычно именуется сеткой сегментации. Сетка сегментации имеет следующие преимущества:

- наглядное представление;

- возможность выявления новых потенциальных сегментов .

Основным недостатком данного метода является то, что здесь может быть применено не более трех переменных с ограниченным (небольшим) количеством возможных значений.

При сегментации рынка с применением более трех переменных в зависимости от последовательности, в которой эти переменные подвергаются изучению, можно выделить два подхода:

- когда переменные сегментации подвергаются анализу последовательно;

- когда все выбранные переменные изучаются совместно и одновременно.

Методы, при которых переменные сегментации анализируются последовательно одна за другой, относятся также к методам группировок. Одним из таких методов является метод AID (автоматический детектор взаимодействия), который получил широкое распространение в процедурах сегментации. Данный метод позволяет последовательно разбивать рынок на сегменты с постепенным их дроблением в соответствии с набором заранее заданных критериев. Последовательное разбиение рынка на сегменты продолжается до тех пор, пока в сегментах нижнего уровня не окажется слишком мало потребителей или когда дальнейшее выделение значимых факторов станет невозможным.

Трудности, возникающие при проведении последовательных разбивок рынка, состоят в том, что:

- необходимо установить между переменными отношения «вложенности», т.е. расположить переменные в порядке убывания их степени важности;

- процесс сегментации при таком методе представляет собой не однократное действие, а состоит из нескольких этапов;

- аналитик должен принять концептуальное решение о том, какую совокупность можно считать неразделяемой или разделяемой на сегменты с помощью одной или нескольких переменных, между которыми установлены отношения вложенности.

Положительным моментом при таком подходе является то, что введение отношения вложенности между переменными значительно упрощает процедуру сегментации. Это связано с тем, что на каждом уровне иерархии разбиение потребителей проводится только по одной переменной, а изучению подвергается совокупность меньшего объема, чем исходная. Недостатком данного метода является то, что он позволяет рассматривать одновременно только одно измерение, из-за чего могут потеряться случаи, когда переменные, по которым проводится выделение, вступают между собой во взаимодействие.

Очень часто необходимо сначала сегментировать рынок на основе одного метода, а затем применить к полученному другие подходы. В связи с этим к процессу сегментации рынка находят: двухступенчатые подходы и многоступенчатые подходы.

К двухступенчатым подходам, в частности, относится макро- и микромодель, предложенная Уиндом и Кардозой. На первой макростадии данной модели используются общие факторы, такие как демографические характеристики компании, географическое расположение или активность потребления. Микростадия осуществляется только в том случае, если первая дала недостаточно глубокие результаты. Она заключается в определении субсегментов (микросегментов) в рамках макрогрупп. Используемые на второй стадии переменные связаны с характеристиками объекта, принимающего решения.

Недостатком макро-микромодели является то, что здесь микросегменты рассматриваются лишь в рамках широких макрогрупп, поскольку не допускается взаимодействие между членами сегментов макроуровня.

К многоступенчатым подходам относится гнездовой подход, предложенный Бонома и Шапиро. Данный подход предполагает пять уровней переменных, через которые должна пройти фирма. Внешние уровни «гнезда» состоят из более простых в плане измерения и обобщенных переменных, таких как демографические характеристики и рабочие факторы. Внутренние уровни включают более сложные и персонифицированные переменные: поведенческие, ситуационные факторы и характеристики личностей, принимающих решение.

Гнездовой подход позволяет обойти проблемы, указанные для макро-микромодели Уинда и Кардозы: в нем признается, что сегментация может основываться на взаимодействии между комбинациями переменных разных типов. Следует отметить, что оба эти подхода разработаны для сегментации рынка товаров промышленного назначения. [24,с.74].

Применительно к потребительским рынкам были предложены две модели сегментации, которые широко используются в маркетинговой практике:

- модель Хейли Рассела (модель сегментации по выгодам);

- модель Питера Диксона (ситуационно-личностная модель).

Модель Рассела предусматривает прохождение трех этапов. На первом этапе идет сегментация рынка по выгодам, которые потребители ожидают получить от товара. На втором — идет распределение потребителей по образу жизни или сфере потребления. На третьем этапе потребители подразделяются по представлению о марке-конкуренте.

Модель Диксона отличается от предыдущей модели наличием распределения потребителей не только по выгодам и восприятию товаров, но и по некоторым особенностям поведения.

Разнообразие моделей и их недостатки обусловлены в первую очередь отсутствием четкого представления о месте и роли сегментации рынка, ее места в процессе управления маркетинговой политикой предприятия и связи между мотивацией потребителей и сегментацией рынка. Сегменты рынка воспринимались в отрыве фирмы, не учитывались аспекты поведения потребителя. Как показала практика - данные модели хотя и дают неплохие результаты, но не являются полностью удовлетворительными .

Наибольшую популярность имеют методы, применяемые в ситуации, когда между переменными сегментации наблюдается «равнозначность» в отображении свойств потребителей. Именно трудности построения иерархии между переменными и желание привлечь многие свойства вынуждают аналитика воспользоваться следующими аналитическими методами: методами многомерного статистического анализа и нейросетевыми алгоритмами.

Методы, основанные на многомерном статистическом анализе. Для получения рыночных сегментов могут быть использованы четыре основных типа методов, основанных на многомерном статистическом анализе:

- Традиционные методы: - априорные (a priori);

 - кластерные (cluster based).

- Новые методы: - гибкой (flexible) сегментации;

 -покомпонентной сегментации.

 Рассмотрим вышеперечисленные методы более подробно.

Априорные методы. При априорных методах гипотеза сегментации рынка сначала выдвигается, а затем проверяется в ходе маркетинговых исследований. Поэтому данный метод называют априорным, т.е. доопытным. Данный метод сегментации рынка является на сегодня наиболее часто используемым, что обусловлено его относительной простотой, наличием доведенных до практической реализации методик, невысокой стоимостью реализации. В основном априорные методы применяются в следующих случаях:

- когда сегментация не является частью текущего исследования, а служит вспомогательным базисом при решении других маркетинговых задач;

- когда вариантность сегментов рынка невысока, т.е. они очень четко определены;

- при формировании нового продукта, ориентированного на известный сегмент рынка.

В ходе маркетинговых исследований была выдвинута гипотеза о существовании девяти рыночных сегментов.

Для проверки гипотезы сегментации рынка респондентам из каждого сегмента было предложено оценить по определенной шкале значимость для них некоторых характеристик стиральной машины. Затем на основе полученных данных были просчитаны коэффициенты корреляции между респондентами, относящимися к одному рыночному сегменту . [20, с.44]

Недостатком данного метода является то, что в "практике сегментации рынка часто возникают ситуации, когда достаточно трудно, а порой и невозможно, выдвинуть гипотезу относительно возможного базиса сегментации рынка, предложить удовлетворительные переменные сегментации. В этом случае, как правило, используют кластерные методы.

Кластерные методы. Кластерные методы подразумевают, что структура рынка неизвестна. Они не определяют зависимую переменную, а ищут естественные кластеры, находящиеся в базе данных по потребителям, полученной в ходе маркетинговых исследований. В этом случае сначала производится группировка респондентов из числа потенциальных потребителей с помощью специальной аналитической процедуры в естественные кластеры - сегменты рынка. После этого определяются переменные, с помощью которых можно было бы формально задать рыночный сегмент.

При применении кластерного анализа есть два принципиальных подхода:

- когда аналитик исследует дерево возможных объединений потребителей в кластеры (анализ дендограмм);

- когда аналитик задает число кластеров, на которые следует разбить исследуемую совокупность потребителей.

По реализации кластерных методов возникают проблемы:

- выделения множества параметров, по которым будет производиться кластеризация, и определения выносимых к рассмотрению характеристик покупателя;

- выбора и задания уровня погрешности, определяющего степень кластеризации исходного множества объектов.

Таким образом, основным недостатком при кластерном методе является отсутствие системности при выборе переменных сегментации. [21, с.29]

Гибкая сегментация. По сравнению с априорной сегментацией, когда сегменты определяются по предполагаемым переменным в начале исследования, и с кластерной сегментацией, когда выбранные сегменты формируются по результатам кластерного анализа, модели гибкой сегментации предлагают динамический подход к проблеме. Используя этот подход, можно разработать и проверить большое количество различных сегментов, каждый из которых включает потребителей или организации со схожим восприятием новых «пробных» продуктов (определенных по конфигурации специфических характеристик товара). Гибкая сегментация объединяет результаты сопряженного анализа и компьютерное моделирование поведения потребителей при выборе товара. Имитационная модель гибкой сегментации включает три набора данных:

- полезность различных факторов и уровней для каждого респондента;

- воспринимаемые различия или ранжирование существующих марок с точки зрения некоторого набора атрибутов;

- набор демографических и других исходных характеристик.

К достоинству данного метода относится то, что он с достаточной точностью позволяет выйти на группы потребителей при выводе нового товара на рынок. Недостатками гибкой сегментации являются:

- возможные погрешности на уровне разработчиков при выборе атрибутов тестируемых товаров;

- не учитываются различия в мотивах потребителей, динамическая связь между потребностями и желаниями потребителей и элементами комплекса маркетинга, которыми они мотивируются. Это недопустимо для рынков постсоветских стран, для которых характерно отсутствие устоявшихся стереотипов потребительского поведения, частая смена одних потребностей на другие при одних и тех же мотивах, наличие противоречий между истинными потребностями и потребляемыми товарами под воздействием асимметричного потока рекламы.

Покомпонентная сегментация, предложенная П.Е. Грином и В.С. Де Сарбо, смещает акценты в сегментации рынка на личностные характеристики (описанные набором демографических и психографических характеристик), которым будут лучше соответствовать особенности товара. В покомпонентной сегментации исследователь заинтересован в сопоставлении параметров ценности товара и различных характеристик респондента. Определив эти два набора параметров, исследователь может сделать предложения относительно развития любых возможных свойств товара для любых типов потребителей.

Данный метод имеет много общего с гибкой сегментацией, здесь также применяется сопряженный анализ. В типичном подходе сопряженного анализа разрабатывается матрица полезности. Она может использоваться как исходная база для описания профиля некоторых предполагаемых (априори) сегментов (например, пользователи и непользователи товара) или альтернативно - для программы кластеризации, которая в итоге идентифицирует количество сегментов по искомым выгодам. В покомпонентной сегментации одни и те же принципы помогают выбрать (товарные) стимулы и сгруппировать респондентов. К примеру, при изучении новой услуги страхования был выделен набор из четырех характеристик респондентов: возраст, пол, семейное положение и вид страховки. Далее подбираются те респонденты, которые обладают характеристиками заданного профиля. Каждый респондент опрашивается в соответствии с поставленными задачами сопряженного анализа на предмет оценки им набора характеристик гипотетического товара (услуг по страхованию). Завершив стадию сбора информации, исследователь группирует в матрицу усредненные оценки отдельных групп респондентов. Данная матрица позволяет составить любое количество покомпонентных моделей сегментации, которые выделяют индивидуальные значения каждого параметра ценности для каждого уровня характеристик продукции и для каждого профиля характеристик покупателей, показывая, насколько параметр влияет на изменение оценки.

По мнению специалистов [12, с.44], гибкая и покомпонентная сегментация являются чисто академическими и трудно применимыми в реальной жизни .

Методы, использующие нейросетевые алгоритмы. Сегментацию рынка можно осуществить также при помощи самоорганизующихся карт Кохонена. Самоорганизующиеся карты (Self Organizing Maps — SOM) — это одна из разновидностей нейросетевых алгоритмов. Алгоритм SOM сочетает в себе два основных направления:

- векторное квантование (представляет собой один из вариантов кластеризации многомерных векторов);

- проецирование (является одним из методов проецирования многомерною пространства в пространство с более низкой размерностью) .

Эти карты названы самоорганизующимися, поскольку, как и в кластерном анализе, в модели нет установленных зависимых переменных. Она отличается от кластерного анализа своей способностью игнорировать «шумные» данные. Атипичные индивидуумы имеют меньше влияния на расчет сегментации, и каждая успешная итерация делает все меньшие изменения весу в сети, так что расчеты быстро стабилизируются, игнорируя нечастые характеристики респондентов. Чем больше вариация или неуверенность в ответах респондентов, тем лучше по сравнению с кластерным анализом работает самоорганизующаяся карта Кохонена .

Результаты сегментации рынка с использованием самоорганизующейся карты. В данном случае сегментация рынка осуществлялась с использованием программы Deductor по следующим четырем переменным: значимость, пунктуальность, активность и стабильность клиентов. Маркерами на карте отмечены нейроны, в которых отобразились клиенты компании, причем каждый из них может представлять одного или нескольких клиентов.

Совместные методы. Нужно отметить, что часто на практике для более эффективной сегментации рынка два или несколько методов комбинируют в один подход. Например:

- априорный и кластерный методы. Сначала с помощью кластерного анализа выявляются кластеры, затем каждый кластер подвергается исследованию на предмет того, является ли он сегментом или подгруппой сегментов:

- метод группировок и кластерный анализ. В начале процесса методом группировок потребители делятся на достаточно большое количество различных групп, далее методом кластерного анализа эти группы объединяются в сегменты, и т.д.

Понимание того, что потребительское поведение объясняется не одним, а множеством факторов, привело к использованию в процессе сегментации рынка множества переменных. Часто в практике трудности построения отношений иерархии между переменными и желание привлечь множество переменных вынуждают исследователя воспользоваться многопараметрическими методами, когда все переменные изучаются совместно и одновременно [22, с.23]. В настоящее время российская химическая и нефтехимическая промышленность преодолела затяжной кризис 90-х годов, и рост объемов производства постепенно нарастает. При сегментировании, для изучения рынка, мы взяли 2 продукта бутиловый каучук и изопреновый каучук. Данная продукция идет и на внутренний рынок и на экспорт. Конкурентами по производству каучуков являются химические предприятия в городах Ярославль, Ефремов, Воронеж, Казань, Стерлитамак, Тольятти, Красноярск, Омск.