市场细分的原则与实践Word文档格式.docx

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市场细分和战略计划

一个市场细分策略要求组织的一个明确的委托，一个公司要么采用的是规模市场策略，要么就采用市场细分策略，两者之间不存在中间状态。

高级管理肯定是比较复杂的，同时一个战略决策也需要有效的细分一个市场。

一个公司的市场组织必须能够从市场战略（大市场策略和市场细分策略）中选择一个，并且调整价格、改变宣传推销策略，并且（或者）可能包括销售网络的改变。

产品研发必定能够实现产品更新，并且生产部门一定能够生产那些新产品。

同样，财务通过市场细分一定能够反映成本、利润以及两者的差额的关系。

市场研究可以通过市场细分反映和测量消费者的反应，并且将反馈信息提供给组织。

通常一种典型的做法是公司将为每一个产品和（或者）主要的区域市场发展市场细分。

接下来他们将深入的考察他们在那些已有的和计划的市场细分中的位置，并根据每个市场细分所存在的市场机会选择自己的目标市场。

在这一阶段，企业一般会先对每个市场细分给出一个最初的预测，然后，再对自己的整体的营销策略进行精细的调整，实现最优的市场定位，并在所选择的目标市场上有所突破。

二、市场细分方法

市场细分的方法和基础

当企业决定开发一个市场细分策略时，两个直接的问题必须得到解决：

第一个问题是在市场细分中采用什么样的方法？

第二问题是市场细分的依据是什么？

从广义上讲，细分一个市场有两种方法：

事前细分和事后细分。

每一种方法将在后面展开详细论述。

一个市场细分的标准并没有严格的限制，并且可以包括以下部分：

产品行为分类

产品类别偏好

对产品类别的态度

品牌选择行为

对品牌的态度

消费者对自身和环境的态度

人口细分

地理细分

社会经济状况

事前细分

事前细分是这样一种程序，企业按照普遍接受的与消费者购买或者使用不同产品变化相关的分类标准，细分消费群体。

这种分类的结果直接体现了企业文化、对消费人群的认知或其他的内外部的标准。

下面的事前细分的例子包括了这些分类框架：

标准的消费群体分类

地区和销售区域

人口统计学特征（如性别、年龄、家庭结构）

购买与使用特征（如常用消费者、不常用消费者和不使用消费者）

VALS（美国斯坦福研究所建立的价值观和生活方式系统）

PRIZM市场细分法，或者地理人口统计学细分系统

这里有一些事前市场细分中的注意事项，下面是一些主要的：

社会是动态变化的。

三四年前的市场细分研究的行为，或者已经证实的市场细分不一定适合现在，周期性的基线研究将核实市场细分的稳定性、规模和销售组合回应市场变化的一致性，并以此为依据调整市场细分；

不要因为懒得想或者低水平的预算研究，就用事前市场细分作为替代品。

一个错误的市场细分对公司来说比规模市场的设想更糟糕；

以事前市场细分作为细分标准可能是不稳定的。

细想在过去的五年里，微电脑市场和市场细分到底发生了什么变化；

可辨认的市场细分可能是不存在的，比如说，无铅汽油是现在的日用品，当消费者在购买同一类产品时较少的意识到产品差异时，价格竞争可以很容易战胜市场细分战略。

事前细分在实际中的应用

1999年美国研究人员Javalgi与Dion在《家庭生命周期在金融产品与服务市场细分中的应用》一文中将家庭生命周期作为金融产品与服务市场的事前市场细分的细分变量，通过研究在不同家庭生命周期的消费者对金融产品与服务的态度的差异，将美国消费者在家庭生命周期不同的7个阶段中对金融产品与服务需求的差异进行区分并加以描述，并用传统的市场营销4P理论针对不同的细分群体制定了相应的市场营销策略。

家庭生命周期各阶段名称及特征：

（新加坡国立大学：

亚洲消费者的家庭生命周期）：

事后细分方法及程序

事后细分的方法以经验为来源，基于特殊的市场细分目的而进行的调查研究，通过对顾客进行的一套或者几套问题的回答中形成对市场细分的研究。

摆在研究人员面前的最棘手的问题是为市场细分选择基本的变量，这样才能更好的管理事后细分研究。

这就需要一个机敏的而又有丰富产品经验的研究人员来选择相关的问题组，例如：

产品品质偏好

价值观

产品购买模式

产品使用模式

利益寻求

品牌偏好

价格敏感度

品牌忠诚度

社会经济地位

投资倾向

生活方式

自我态度

对环境的态度和意见

商业忠诚度

最初的市场细分研究到第一次的事后市场细分通常称为基线市场细分研究。

基线研究通常将包括大量的非基本变量，叫做描述性变量，这些描述性变量用来进一步描述从基本变量得到市场细分。

三、事后细分研究

事后市场细分的运用

基线市场细分研究特征如以下：

研究包括现有产品和预期将推出产品；

研究包括实际的和潜在的购买群体；

研究可以很好的支持在全部或者营业等单元，因此，就需要高级管理层的发起并参与；

研究采用大量的样本和变量，以考虑到分析市场细分的选择基础；

所选择的基本变量是适合包含一个分类标准，并在以后的基线研究中用来突破在基线研究中发现的市场细分；

在研究中通常也包括分类媒体变量用法，以此为传播和跟进提供主要的参考信息；

在基线研究阶段，将有很大一部分时间用在数据分析上，开发出具有选择性的市场细分和基础；

因为基线研究在市场细分的前面，因此耗时较长、花费较多

一般来说，进行一个传统的事后市场细分研究有四种主要的惯用的研究方法，他们是：

聚类分析

对应分析

探索分析

Q型因子分析

要学习更多技术，可以访问美国市场营销协会网站（），值得多加思考的是，聚类分析是最为流行的程序；

对应分析在应用市场研究领域，探索分析程序也得到广泛应用，特别是在细分一个大的数据资料中的应用；

因子分析通常是不可信的，所以不常用。

关于事后细分的一些注意事项和观察报告

在数据分析完成以前，市场细分的数量和规模都是不可知的；

在研究中数据分析完成之前，样本的细分能力（从样本中细分出人群）是不可知的；

在数据分析完成以前，市场细分的稳定性和同质性是不可知的；

在研究中数据分析完成之前，从基线研究中得出的分类模式的规模和大小都是不可的；

在研究结束前，要花大量的时间获得操作一致性，使用以前的研究、二手资料和有关的定性研究的目标相关的基本变量；

不规范的市场细分模型往往是一个与事实完全相反的，并且一定是由于研究中的不深入和描述误差所引发的。

事后市场细分在实际中的应用

1988年在新经济政策下，印尼政府开放商业银行设立，准许外资银行与当地银行合作设立合资银行，解除银行及其他金融机构设立分支机构的限制，国有银行与私有银行的数量从1988年的124家猛增到1996年的240家，银行市场竞争非常激烈，因此通过对不同消费群体金融产品与消费后的态度的了解，以便贴近并维护与现有客户的关系对每家印尼银行都非常重要。

2000年Alfansi与Sargeant在《印度尼西亚银行业的市场细分》中运用事后市场细分的方法，引用了39种消费者对于金融产品与服务消费的态度变量，通过聚类分析，将消费者细分为3类群体：

关系群体（16.08%）、价格敏感群体（30.07%）以及关注服务群体（53.85%），并对细分群体描述如下：

关系群体：

消费者更加注意确保与银行的关系，他们挑选银行主要是通过与银行雇员的关系以及亲戚朋友的推荐，而他们不太关注银行的产品本身。

价格敏感群体：

消费者对银行服务的价格更加敏感，与其他群体的消费者相比他们更加需要优惠的刺激，同时他们对于办理业务的便捷也有很高的要求。

关注消费群体：

消费者将注意力集中在银行的核心以及附加服务上，他们选择银行很少关注技术、亲友的推荐、价格以及各种优惠的刺激，他们更关心银行服务的本质。

四、市场细分的最新发展

大约从1995年开始，市场细分研究就有一些值得关注的发展，下面的环节将讨论市场细分的最新发展，主要包括：

多维市场细分

神经网络

结构方程式模型

模糊聚类和重叠聚类

场合分析

当有很多标准决定购买者对销售建议的回答时，没有理由用一种类型的变量来界定市场细分。

一个市场细分计划基于多重维度，针对每个市场细分使用单独的市场细分计划，通常有利于灵活制定市场战略计划和执行战略。

因此，商家针对不同的消费者样本可能会考虑不同的市场细分，这些不同的基础有：

一定的需求、利益和不同品种的花费。

在过去，这样的市场细分方案被认为过于混乱、时间跨度长以及太多的细分，而使市场营销管理者难以实施。

然而，在微观营销和市场工具导向时代，现在许多市场计划者考虑在可以很好的支持目标市场的计划上下功夫。

神经网络的研究开始于二十世纪90年代初，到目前为止已经发展成为解决众多分析性问题的工具。

神经网络的优势和致命弱点都在于：

在分析过程中，它不像回归分析、逻辑建模和因子分析等那样需要建立特殊的模式方程和数据结构。

结构方程式模型（混合模型）

基本上结构方程模型可以使使用者同时优化研究基础并在分析框架下找到个案群。

一般来说，结构方程式模型几乎应用于下列对所有模型：

回归分析、逻辑分析和判别分析。

软件的迅速发展将结构方程模型发展出了许多优化模型。

市场细分定义中的问题可以使用相关的方法解决，包括结构方程式模型，这些方法是假定最优的市场细分是以单一因变量来解释变化。

这对于战略和战术市场细分是不够的，然而，这些方法却可以用来很好的理解市场结构。

大多数的聚类运算使用编程，所以所有的样本只归属于一类，模糊聚类（或重叠聚类）允许单一的样本归属更多的类别，目前，还没有可利用的常用软件来处理这个程序，而且也几乎没有这样的需求。

考虑这样一个情形，当你在完成一个调查消费者啤酒选择偏好的交互分析时，你会研究他们在商务社交场合和朋友聚会的选择偏好。

相关的特质和水平是相同的，但是在不同的情况下回答者的偏好是不同的，如果你得到在那两种场合回答者认为的重要特质，你将会从每一个回答中得到两组重要的特质来源。

你没有理由不能将回答者的两组重要的特质归属于一个标准的聚类程序，同一个回答后来可能出现在两个不同的分类中，这主要取决于对回答者情境（特定环境下的）偏好的结果。

场所细分

当环境和场合成为产品偏好和选择驱动力时，市场细分分析面临如何实施的挑战。

举例来说，研究人员在测量有关快速消费品中的碳酸饮料消费的品牌影响力、产品特质和价格变化时，常选择这样一些商店组合：

食品杂货店、便利店、大商店、熟食店和杂货店。

回答者对每一个特质，加上价格和品牌的重要性做出分配，在过去的十天中影响他们选择每个商店，另外，回答者提供了一个人口统计学和消费形态。

研究者可能会完成每一种类型的购物过程的定点数据的聚类分析，这样的市场细分就将每种商店基本的重要驱动力分离开来，并个别指出来。

可以选择的是，研究这可以将所有的定点数据提交做聚类分析，或者发现种类或细分中重要驱动力在每个种类中的相似性和不同分类中的不同点，不考虑场所的差异。

这样的分类结果可能或者不可能区别不同商店类型。

任何一种方法，研究者都必须执行购买场所细分。

未来市场细分研究的思考

从需求方面来看，似乎未来市场细分研究还是相当乐观的，市场细分已经在商业战略发展中日益起着重要的角色，因而，高层管理正在把市场细分作为一项关键性的投入列入战略计划进程，将需要更多的市场细分。

我们积累和管理大量的消费者和潜在消费者的数据，加上许多可利用的目标通信能力，保证在大部分产品和服务种类中有更多的和更出色的目标市场的细分的需求的增加，互联网的广泛使用只是为目标市场提供更大的可能性。

当然市场细分也有一些不利方面，分割并定义一个更小的目标市场的需要将要求更大的研究样本规模，而花费也会相应的增加，样本相对于大的总体而言必须是纯洁的和可控制的，目前，网上调查收集方法被排除在市场细分研究方法之外。

出色的目标市场细分同样需要更多研究者参与到多维复杂的和场所细分中来，那些程序需要更多的时间来分析和形成报告，改进方法以陈述和简化结果，还需要数据可报告能力的支持。

五、最后需要的注意事项

市场细分策略有时会因为各种原因而失败：

没有高层管理者的参与和重视，那样的市场细分只能是一个策略，一个策略必须渗透到企业中并放在市场环境里去解决问题；

对市场细分的概念缺乏理解，并且市场细分需要区分变化的混合市场中真实反映群体的不同行为反映；

受大市场的变化的影响，假设所有的市场都是可以细分的；

研究人员过分的关心方法和技术，而忽视了市场容量和市场的实用性；

没有依据细分观念确定的研究参数；

选择了“错误”的基本变量组合。

不适用市场细分的一些实例：

产品属或者产品/服务组合性没有明显差别的纯日用品的产品种类；

市场太小以致细分其中的一小部分市场无利可图；

有些市场，极少的大客户占到了销售的绝大部分，因此他们就是相关的目标对象；

单一品牌在市场中处于压倒性的统治地位，因此，消费者是相对固定的。

摘要

市场细分是一个强大而发展很好的市场工具，一个适当的市场细分可以提升行销、销售、生产效率、产生额外利润和市场份额；

市场细分的依据是关键，创造性地运用二选一的市场细分基础，可以经常为公司创新提供战略优势。

市场细分战略必须得到高层管理者的支持，并渗透到企业中；

市场细分研究，尤其是基线研究必须精细计划和执行，使用最高专业研究标准，一个错误的市场细分比设想的大市场更糟糕。