淺論使用多個(gè)市場(chǎng)細(xì)分變量所面臨的問(wèn)題及對(duì)策

[摘要] 本文首先提出了在使用多個(gè)市場(chǎng)細(xì)分變量進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分時(shí)“描述困難”與“脫離現(xiàn)實(shí)”的問(wèn)題，然后就問(wèn)題提出了結(jié)合聚類工具與標(biāo)準(zhǔn)化打分處理的應(yīng)對(duì)方法，進(jìn)而以實(shí)例對(duì)所提出的應(yīng)對(duì)方法進(jìn)行了驗(yàn)證。

[關(guān)鍵詞] 市場(chǎng)細(xì)分變量 聚類分析 標(biāo)準(zhǔn)化打分 市場(chǎng)細(xì)分

一、問(wèn)題的提出

市場(chǎng)細(xì)分時(shí)，如果使用一個(gè)細(xì)分變量，我們可以以直線數(shù)軸的方式標(biāo)明各個(gè)細(xì)分市場(chǎng)；如果使用兩個(gè)細(xì)分變量，我們可以以直角坐標(biāo)系的方式標(biāo)明各個(gè)細(xì)分市場(chǎng)；如果使用三個(gè)細(xì)分變量，我們可以以立方圖的方式標(biāo)明各個(gè)細(xì)分市場(chǎng)；那么，當(dāng)使用四個(gè)細(xì)分變量時(shí)，我們?cè)跇?biāo)明細(xì)分市場(chǎng)時(shí)就不那么容易了。在營(yíng)銷實(shí)踐中一個(gè)市場(chǎng)細(xì)分變量的取值往往不止兩個(gè)，現(xiàn)在假定一個(gè)市場(chǎng)細(xì)分變量的取值是三個(gè)，如果使用三個(gè)這樣的細(xì)分變量，我們將得到27個(gè)細(xì)分市場(chǎng)，如果使用四個(gè)市場(chǎng)細(xì)分變量，我們將得到81個(gè)細(xì)分市場(chǎng)……如果變量的個(gè)數(shù)持續(xù)增加，我們僅僅標(biāo)明各個(gè)細(xì)分市場(chǎng)都將十分困難，這就是“描述困難”；而且這種硬性使用市場(chǎng)細(xì)分變量細(xì)分出的市場(chǎng)往往在現(xiàn)實(shí)中根本就不存在，也就是 “脫離現(xiàn)實(shí)”。本文將針對(duì)這兩個(gè)問(wèn)題提出應(yīng)對(duì)方法。

二、對(duì)策——聚類分析與標(biāo)準(zhǔn)化打分相結(jié)合的市場(chǎng)細(xì)分方法

本文提出的針對(duì)所提出問(wèn)題的對(duì)策是一種結(jié)合聚類分析與標(biāo)準(zhǔn)化打分的市場(chǎng)細(xì)分方法，闡述如下：

第一步，確定市場(chǎng)細(xì)分變量與樣本。根據(jù)所要研究的問(wèn)題提出初始的市場(chǎng)細(xì)分變量X1，X2，X3……，Xn；并確定樣本觀測(cè)量（樣本單位）的數(shù)目m以及各個(gè)觀測(cè)量（樣本單位）對(duì)應(yīng)各個(gè)市場(chǎng)細(xì)分變量的取值；

第二步，調(diào)用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件聚類分析功能中的觀測(cè)量聚類分析（樣品聚類）功能，將m個(gè)樣本單位聚類為設(shè)定的具體數(shù)值k類；

第三步，調(diào)用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件聚類分析功能中的變量聚類分析功能，將n個(gè)市場(chǎng)細(xì)分變量聚類為設(shè)定的具體數(shù)值f類；

第四步，標(biāo)準(zhǔn)化打分與變量合并。先將k類樣本在n個(gè)市場(chǎng)細(xì)分變量下的取值的類平均數(shù)計(jì)算出來(lái)；然后，對(duì)k類樣本在n個(gè)市場(chǎng)細(xì)分變量下取值的平均數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化打分；接著，根據(jù)變量聚類的結(jié)果，將n個(gè)市場(chǎng)細(xì)分變量轉(zhuǎn)為f類市場(chǎng)細(xì)分變量，各類樣本在f類變量下的取值為同類變量標(biāo)準(zhǔn)化打分得分的平均數(shù)。

第五步，列示并分析市場(chǎng)細(xì)分的結(jié)果。通過(guò)上述步驟后，一個(gè)n個(gè)變量、m個(gè)樣本單位的顧客群，就可以被轉(zhuǎn)化為f個(gè)變量，k個(gè)樣本類。市場(chǎng)細(xì)分者就可以得到k個(gè)細(xì)分市場(chǎng)，以及每個(gè)細(xì)分市場(chǎng)f個(gè)需要描述的特性方面的特性狀況。

這樣，借助統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS中的樣本聚類功能，使得我們對(duì)大樣本多變量情況下樣本類別的劃分成為可能，并且操作起來(lái)十分簡(jiǎn)單。

三、以深圳美瀚招商機(jī)動(dòng)車拍賣有限公司西麗片區(qū)為例

1.背景

(1)深圳美瀚招商機(jī)動(dòng)車拍賣有限公司簡(jiǎn)介。深圳美瀚招商機(jī)動(dòng)車拍賣有限公司是由美瀚（中國(guó)）控股有限公司和深圳市平方汽車園區(qū)有限公司聯(lián)手打造的，華南地區(qū)首批中外合資的二手車拍賣公司。美瀚公司是全球歷史最悠久，規(guī)模最大，銷售額最高的專業(yè)從事機(jī)動(dòng)車批發(fā)拍賣的跨國(guó)公司之一。深圳市平方汽車園區(qū)有限公司是招商局集團(tuán)有限公司下屬企業(yè)，注冊(cè)資本4億元人民幣，是占地100萬(wàn)平方米的“深圳汽車城”的主體開(kāi)發(fā)運(yùn)營(yíng)商。

(2)筆者所選取的市場(chǎng)——抽樣框。筆者選取在深圳市西麗車管所附近7個(gè)交易市場(chǎng)的215家舊機(jī)動(dòng)車交易組織（包括舊機(jī)動(dòng)車交易公司和個(gè)體經(jīng)營(yíng)者）為細(xì)分對(duì)象（抽樣框），從中選取35家作為樣本對(duì)該區(qū)域的舊機(jī)動(dòng)車經(jīng)銷組織進(jìn)行細(xì)分。

2.市場(chǎng)細(xì)分變量的提出及樣本數(shù)據(jù)

(1)市場(chǎng)細(xì)分變量的提出。筆者根據(jù)《產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷的市場(chǎng)細(xì)分方法與模型研究》（李桂華，2001年）一文中《產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)細(xì)分依據(jù)一覽表》確定下列細(xì)分變量。

地理區(qū)域特點(diǎn)：X1，距離車管所的遠(yuǎn)近。通過(guò)實(shí)地調(diào)查采訪，離車管所越近的地方，其經(jīng)營(yíng)狀況就越好，因?yàn)橛绍嚬芩鶐?lái)的人氣就越望。筆者對(duì)車管所附近的7個(gè)市場(chǎng)按距離車管所遠(yuǎn)近的循序編排為1，2，3，4，5，6，7，即為變量X1的取值范圍，數(shù)值越小表示離車管所越近。

人文統(tǒng)計(jì)特點(diǎn)：X2，雇員數(shù)量；X3，平均銷售量。

組織購(gòu)買特點(diǎn)：X4，平均庫(kù)存量。

購(gòu)買者的個(gè)人特點(diǎn)：X5，初次接受拜訪時(shí)的熱情程度；X6，對(duì)新事物的認(rèn)識(shí)態(tài)度。對(duì)于X5，筆者將初次拜訪該客戶時(shí)其熱情程度分為五個(gè)層次：很冷淡、冷淡、一般、熱情、很熱情，對(duì)應(yīng)數(shù)值為1，2，3，4，5。對(duì)于X6，筆者也分為為五個(gè)層次：守舊、比較不愿意接受新事物、一般、比較愿意接受新事物、樂(lè)于接受新事物，對(duì)應(yīng)數(shù)值為1，2，3，4，5。對(duì)于這兩個(gè)變量的設(shè)定，筆者參考于下列觀點(diǎn)：營(yíng)銷者可以把他們的任務(wù)想象為變沒(méi)有看法為有看法，變看法為態(tài)度，或者變態(tài)度為價(jià)值觀。

(2)樣本數(shù)據(jù)。根據(jù)深圳美瀚招商機(jī)動(dòng)車拍賣有限公司DATABASE數(shù)據(jù)庫(kù)中的資料，抽樣框七個(gè)市場(chǎng)中的經(jīng)營(yíng)組織數(shù)量分別為：80、15、18、32、34、1、35。筆者在七個(gè)市場(chǎng)按配額的方式分別選擇的樣本數(shù)量是：15、2、2、6、5、1、4。然后對(duì)各個(gè)市場(chǎng)進(jìn)行走訪調(diào)查，通過(guò)實(shí)地觀察和訪談的方式收集所提出變量的取值（樣本數(shù)據(jù)表省略）。

3.聚類工具與標(biāo)準(zhǔn)化打分相結(jié)合處理市場(chǎng)細(xì)分變量的示例

(1)聚類工具的使用

①對(duì)35個(gè)樣本單位的樣本聚類分析。對(duì)35個(gè)樣本單位借助統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS14.0進(jìn)行聚類分析，取clusters值為4， 具體步驟請(qǐng)參閱參考文獻(xiàn)1中的菜單命令。

樣本聚類分析結(jié)果

Cluster Membership

②對(duì)6個(gè)變量的變量聚類分析。對(duì)6個(gè)變量借助統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS14.0進(jìn)行聚類分析，取clusters值為3， 具體步驟請(qǐng)參閱參考文獻(xiàn)1中的菜單命令。

變量聚類分析結(jié)果

Cluster Membership

(2)標(biāo)準(zhǔn)化方法的使用

①樣本數(shù)據(jù)的聚類分析結(jié)果平均值匯總。將樣本單位的聚類結(jié)果所分出的四個(gè)類別各項(xiàng)指標(biāo)的平均數(shù)列表如下：

表5-6 樣本類在初始市場(chǎng)細(xì)分變量下取值的平均數(shù)

②標(biāo)準(zhǔn)化方法的使用。將上表中除X1以外的變量值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，方法如下：

[（變量平均值-變量最小平均值）/（變量最大平均值-變量最小平均值）]*40+60

得到下表：

表5-7 標(biāo)準(zhǔn)化打分表

注：X1得分越高則意味著離車管所越遠(yuǎn)。

然后根據(jù)對(duì)變量進(jìn)行聚類的結(jié)果將X2、X3、X4以加和平均的方式合并為規(guī)模變量，X5、X6以同樣的方式合并為個(gè)性特征變量，得到下表：

表5-8 標(biāo)準(zhǔn)化打分后變量合并表

4.市場(chǎng)細(xì)分的結(jié)果及對(duì)營(yíng)銷決策的建議

通過(guò)上述步驟，在此我們就可以得到對(duì)所抽取樣本的市場(chǎng)細(xì)分結(jié)果：

第一類，樣本單位數(shù)為24個(gè)，序號(hào)為1，2，3，4，5，6，7， 9，10，11，12，13，14，15，16，17，19，21，23，25，26，28，29，30；他們所代表的類別具有的特征是地理位置相對(duì)車管所而言比較偏僻、規(guī)模較小、從個(gè)性特征上看表現(xiàn)出對(duì)拍賣這種交易舊機(jī)動(dòng)車方式頗有興趣。

第二類，樣本單位數(shù)為1個(gè)，序號(hào)為8；這一類表現(xiàn)為地理位置相對(duì)車管所最為偏遠(yuǎn)、中等規(guī)模、從個(gè)性特征上看表現(xiàn)出對(duì)拍賣這種交易舊機(jī)動(dòng)車方式興趣不大。

第三類，樣本單位數(shù)為1個(gè)，序號(hào)18；這一類表現(xiàn)為地理位置相對(duì)車管所比較近、中等規(guī)模、從個(gè)性特征上看表現(xiàn)出對(duì)拍賣這種交易舊機(jī)動(dòng)車方式?jīng)]有什么興趣。

第四類，樣本單位數(shù)為9個(gè)，序號(hào)為20、22、24、27、31、32、33、34、35；這一類表現(xiàn)為地理位置相對(duì)車管所最為有利、規(guī)模較大、從個(gè)性特征上看表現(xiàn)出對(duì)拍賣這種交易舊機(jī)動(dòng)車方式很有興趣。

上述市場(chǎng)細(xì)分的結(jié)果，一方面綜合了六個(gè)市場(chǎng)細(xì)分變量所傳遞的大部分信息，另一方面清晰地反映了各個(gè)細(xì)分市場(chǎng)的特征，并且為進(jìn)一步進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分奠定了良好的基礎(chǔ)。與此同時(shí)，深圳美瀚招商機(jī)動(dòng)車拍賣有限公司在上述市場(chǎng)細(xì)分的基礎(chǔ)上做出了對(duì)環(huán)車管所二手車經(jīng)銷商中小規(guī)?？蛻羧哼M(jìn)行重點(diǎn)開(kāi)拓的決策，并取得了良好的市場(chǎng)效果。

四、結(jié)論

在案例中，我們可以看到本文所提出的解決方法對(duì)于筆者提出的問(wèn)題有了很好的解決：首先，通過(guò)聚類工具與標(biāo)準(zhǔn)化打分實(shí)現(xiàn)變量合并使得細(xì)分結(jié)果的描述變得清晰簡(jiǎn)潔；其次，樣本聚類使顧客根據(jù)其數(shù)據(jù)特性分為可設(shè)定的有限個(gè)群體，讓細(xì)分市場(chǎng)有了現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)。此外，筆者認(rèn)為本文所提出的方法可以使市場(chǎng)細(xì)分人員在短時(shí)間內(nèi)對(duì)市場(chǎng)做出初步判斷，是一種在市場(chǎng)細(xì)分實(shí)踐中十分行之有效的市場(chǎng)細(xì)分方法。

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注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請(qǐng)以PDF格式閱讀原文。