<<
>>

4.2.5 Сегментирование по группировкам переменных

Современные тенденции сегментирования наглядно демонстрируют стремление маркетологов к использованию многомерных моделей разделения потребителей на отдельные группы, включающих в себя значительное число переменных.
Одним из наиболее перспективных подходов считается так называемая геогруппировка (объединение географических и демографических характеристик потребителей при оценке их жизненного стиля), которая может быть использована как для анализа глобальных рынков, так и рынка конкретного населенного пункта.

Принцип геогруппировки был разработан американской компанией “Claritas’ Inc.”, предложившей маркетологам свой продукт PRIZM (Potential Rating for ZIP Market) —• разделение потребителей по почтовым индексам. В основу модели PRIZM была положена следующая гипотеза: люди со сходными культурными корнями, экономическим базисом, представлением о мире и т.п. стремятся жить среди себе подобных. Поселившись в таком районе, они еще больше подстраиваются под стиль жизни соседей, перенимая их вкусы, базовые ценности и т.п. Следовательно, они должны демонстрировать сходные модели потребительского и покупательского поведения: читать одни и те же газеты и журналы, ездить на автомобилях определенных марок, ориентироваться на одни и те же марки продуктов и промышленных товаров.

Исследователи разделили 500 тыс. округов США на 62 группы в соответствии с преобладающим в них образом жизни населения. При формировании групп учитывались 39 факторов по пяти категориям: 1) образование и благосостояние, 2) жизненный цикл семьи, 3) уровень урбанизации, 4)

принадлежность к определенной расе и этнической группе, 5) мобильность. Каждой группе присваивалось забавное “имя”, которое описывало тип людей, проживающих в определенной местности (“Город пенсионеров”, “Охотничьи ружья”, “Испанская смесь”, “Обрезы и огурчики”, “Бассейны и внутренние дворики” и пр.).

Вставка 4.4

Практика маркетинга Принципы геодемографического сегментирования

Геодемографическое сегментирование разделяет потребителей по демографическим характеристикам (таким, как доход, возраст, тип домохозяйства), пользованию средствами массовой информации, образу жизни, особенностям покупательского поведения.

При геодемографическом сегментировании эти переменные используются следующим образом. •

Информацию берут из материалов последней переписи населения США, а также из записей, сделанных при регистрации автомобилей, списков подписчиков журналов, в клубах покупателей, из данных опросов потребителей о пользовании товарами и других источников информации о характеристиках потребителей. •

Информация, полученная из этих источников, объединяется в блоки. Такой блок на основе переписи (около 340 домохозяйств) выбирается в качестве основ- \

\

иой географической единицы, поскольку обычно представляет реально существующее сообщество. В основе геодемографического деления лежит исходная предпосылка о том, что представители одного сообщества в известной степени однородны по своим установкам, образу жизни и поведению. •

Идентифицируются и изучаются характеристики каждого блока, составленного на основе переписи населения в США. Затем по результатам такого анализа каждый блок относят к определенному сегменту (также известному под названием “кластер”). Блоки переписи должны быть подобны друг другу в рамках кластера и отличаться от блоков в других кластерах...

Практика формирования геодемографических кластеров на основе информации, объединенной в блоки по данным переписи, широко распространена и является общепринятым приемом. Однако к недостаткам синдицированных данных можно отнести исходное предположение об однородности представителей одного блока, составленного на основе переписи. Чтобы избежать этой предпосылки, создаются новые методики кластерного анализа по геодемографическим признакам. Некоторые исследовательские компании использовали базы данных, содержащие до 180 млн. записей, для построения кластеров по индивидуальным характеристикам людей, а не характеристикам переписных блоков. В соответствии с такой системой соседи (и даже супруги) могут быть отнесены к разным кластерам.

Источник: Дэвис Д. Исследования в рекламной деятельности: теория и практика.

С. 584—587.

Популярность геодемографического сегментирования в США объясняется следующими социально-экономическими тенденциями: •

многообразие населения США; •

увеличение численности отдельных групп (этнических, доходных и т.п.); •

динамика отдельных групп населения (рост числа работающих женщин, изменение размеров возрастных групп и пр.); •

переориентация компаний на маркетинговые стратегии, адресованные небольшим сегментам потребителей; •

расширение возможностей маркетинговых коммуникаций, обусловленное развитием новых средств связи и информационных технологий.

Использование данного подхода к сегментированию отечественных рынков ограничивается низким уровнем геодемографической мобильности населения. В силу различных социально-экономических причин для большинства жителей России переезды из одного города в другой, из сельской местности в город, даже из одного района города в другой оказываются не всегда возможными. Даже в столичных городах практически не наблюдается четкого зонирования: в непрестижных спальных районах строятся элитные дома, а в дорогом центре сохраняются коммуналки. Конечно, в России есть территории, жители которых довольно близки по своим социально-экономическим и прочим характеристикам (элитные коттеджные комплексы, академгородки, шахтерские поселки, сельские населенные пункты и т.п.). Однако их пока недостаточно для проведения масштабной геодемографической сегментации.

<< | >>
Источник: М. Л. Власова. Социологические методы в маркетинговых исследованиях [Текст] : учеб. пособие для вузов / Гос. ун-т — Высшая школа экономики. — М.: Изд. дом ГУ ВШЭ. — 710 [2] с. — (Учебники Высшей школы экономики). 2006

Еще по теме 4.2.5 Сегментирование по группировкам переменных:

  1. 4.1.2 Работа с переменными сегментирования
  2. 4.3.1 Переменные сегментирования промышленных потребителей
  3. 3.2. Сущность, виды и правила статистических группировок Содержание группировки
  4. 3.1. ГРУППИРОВКА —ОСНОВА НАУЧНОЙ ОБРАБОТКИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ
  5. 11.2. Группировки
  6. Глава 3 СВОДКА И ГРУППИРОВКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ
  7. Сегментирование рынка
  8. Перспективы развития группировки баллистических ракет наземного базирования
  9. 4.2 Сегментирование рынка по потребителям
  10. Глава 3. Сводка и группировка в статистике
  11. Классификация и группировка производственных затрат
  12. 4.3 Сегментирование рынка промышленных товаров
  13. Сегментирование
  14. Метод калькуляции себестоимости по переменным затратам
  15. 3.4. Взаимовлияние переменных и закон самосохранения организации
  16. «Гнездовой» подход к сегментированию промышленных рынков
  17. 4.2.3 Поведенческое сегментирование