模糊模式識(shí)別與模糊聚類(lèi)在市場(chǎng)細(xì)分中的應(yīng)用

摘 要：市場(chǎng)細(xì)分作為現(xiàn)代市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的重要基石，學(xué)者們對(duì)其相關(guān)理論的研究已經(jīng)較為廣泛而深入。而對(duì)于市場(chǎng)細(xì)分方法的研究，也呈現(xiàn)出了多領(lǐng)域理論結(jié)合的趨勢(shì)。本文將日益發(fā)展的模糊數(shù)學(xué)理論引入市場(chǎng)細(xì)分，區(qū)別于以往學(xué)者采用模糊聚類(lèi)分析進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分的方法，從初始聚類(lèi)樣本的選擇上，采用多因素模糊模式識(shí)別的方法進(jìn)行劃分，并從霍華德-謝思模式的角度，以消費(fèi)者內(nèi)部因素、外部因素兩個(gè)層面的特征對(duì)樣本進(jìn)行模糊聚類(lèi)分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)市場(chǎng)的細(xì)分，為企業(yè)實(shí)施STP營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略提供了決策依據(jù)。

關(guān)鍵詞：市場(chǎng)細(xì)分;模糊模式識(shí)別;模糊聚類(lèi);霍華德-謝思模式

本文索引：林子恒.<標(biāo)題>[J].商展經(jīng)濟(jì)，2021（16）：-042.

中圖分類(lèi)號(hào)：F713 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

DOI：10.12245/j.issn.2096-6776.2021.16.12

1 市場(chǎng)細(xì)分理論簡(jiǎn)要概述

自1956年美國(guó)營(yíng)銷(xiāo)學(xué)家Wendell R. Smith提出市場(chǎng)細(xì)分理論以來(lái)[1]，該理論就一直為學(xué)術(shù)界和實(shí)業(yè)界所廣泛研究和探討。由于顧客需求的差異化不斷呈現(xiàn)，企業(yè)在無(wú)法滿(mǎn)足所有消費(fèi)群體的需求時(shí)，就必須把自身有限的資源聚集到一部分具有相同或類(lèi)似特征的顧客上，從而有針對(duì)性地滿(mǎn)足這一部分消費(fèi)群體的需求。

市場(chǎng)細(xì)分在現(xiàn)代營(yíng)銷(xiāo)中的重要意義讓市場(chǎng)細(xì)分方法的研究也備受關(guān)注。羅紀(jì)寧（2003）在對(duì)市場(chǎng)細(xì)分研究的綜述中提到，市場(chǎng)細(xì)分方法主要包括定性分析事前細(xì)分法、定量分析事后細(xì)分法以及適應(yīng)性細(xì)分法[2]。從細(xì)分市場(chǎng)的合理性和客觀性而言，事后細(xì)分法要優(yōu)于事前細(xì)分法[3]。因此在市場(chǎng)細(xì)分研究中也多采用事后分析法進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分。

2 模糊理論與市場(chǎng)細(xì)分

鑒于在日益復(fù)雜的系統(tǒng)中，信息的不完全以及數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確使得我們作出精確而有意義描述的能力有所下降，精確性和有意義性在系統(tǒng)復(fù)雜程度超過(guò)某一個(gè)閾值時(shí)將變成兩個(gè)相互排斥的特性[4]。而消費(fèi)者市場(chǎng)細(xì)分的因素包括地理因素、人口因素、心理因素和行為因素所涵蓋的所有具體變量，所有變量構(gòu)成的集合無(wú)疑是一個(gè)十分龐雜的系統(tǒng)。因此在采用事后細(xì)分法進(jìn)行定量分析時(shí)，學(xué)者們除了采用一般精確數(shù)學(xué)方法進(jìn)行研究外，還將四種不確定系統(tǒng)研究方法——概率統(tǒng)計(jì)、模糊數(shù)學(xué)理論、灰色系統(tǒng)理論和粗糙集理論相應(yīng)引入到市場(chǎng)細(xì)分理論的研究中。本文將著重探討模糊數(shù)學(xué)理論在市場(chǎng)細(xì)分中的應(yīng)用。

所謂“模糊概念”，指的是對(duì)內(nèi)涵明確、外延不明確現(xiàn)象的描述。如人的“高矮”“胖瘦”，天氣中的“冷熱”“陰晴”等。我們都知道“高”是什么樣子，即對(duì)“高”的內(nèi)涵是明確的，但我們對(duì)具體達(dá)到什么樣的程度才算“高”、對(duì)“高”的外延是不明確的。這種外延的不明確就造成了模糊性。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人們?cè)絹?lái)越無(wú)法忽視客觀存在的模糊性。1965年，美國(guó)教授L. A. Zadeh發(fā)表了一篇關(guān)于模糊性的論文《Fuzzy sets》，標(biāo)志著模糊數(shù)學(xué)的誕生[5]。此后，模糊數(shù)學(xué)蓬勃發(fā)展，模糊理論與方法也已廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)、醫(yī)學(xué)、農(nóng)業(yè)、氣象、地質(zhì)、環(huán)境、軍事等方面。

在市場(chǎng)細(xì)分的研究中，學(xué)者們也早已將模糊理論與之相結(jié)合。其中具體的應(yīng)用實(shí)例包括：廖怡等（2007）采用模糊聚類(lèi)分析對(duì)物流市場(chǎng)細(xì)分進(jìn)行方法探討，并根據(jù)物流企業(yè)的具體情況，提出了確定目標(biāo)市場(chǎng)的方法[6];孫尤嘉（2009）將模糊聚類(lèi)分析方法應(yīng)用于網(wǎng)上銀行特征分析，并從客戶(hù)行為和客戶(hù)價(jià)值兩個(gè)層面加以比較，將網(wǎng)上銀行客戶(hù)分為三個(gè)客戶(hù)群[7];李懷龍等（2011）運(yùn)用模糊聚類(lèi)定量分析方法劃分旅游市場(chǎng)，為企業(yè)戰(zhàn)略決策和產(chǎn)品定位等提供了一定依據(jù)[8];陳桃紅（2012）通過(guò)模糊聚類(lèi)綜合評(píng)價(jià)和分析方法，以女性護(hù)膚品為例，將我國(guó)消費(fèi)者民族中心主義劃分為三大細(xì)分市場(chǎng)等[9]。其余實(shí)例，本文不一一詳述。

通過(guò)對(duì)采用模糊聚類(lèi)分析法進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行研究，筆者認(rèn)為以往學(xué)者們的邏輯大多是先選定待研究的對(duì)象作為樣本，之后根據(jù)研究對(duì)象確定特征指標(biāo)，構(gòu)建樣本的指標(biāo)矩陣。但問(wèn)題在于，為了使模糊聚類(lèi)分析法在市場(chǎng)細(xì)分的應(yīng)用中具有可行性和有意義性，必須對(duì)樣本進(jìn)行有限的劃分。而在現(xiàn)存的研究中，對(duì)樣本的有限劃分多是通過(guò)單個(gè)因素劃分來(lái)實(shí)現(xiàn)的。如將市場(chǎng)按行業(yè)的不同來(lái)劃分，或?qū)⑷w消費(fèi)者按照地域、年齡段、工資水平等劃分。此種劃分方法有一定的合理性，但筆者在下文將采用多因素模糊模式識(shí)別的方法，使樣本的劃分更為合理，并由得到的樣本進(jìn)行模糊聚類(lèi)分析，從而使得市場(chǎng)細(xì)分結(jié)果更加具有客觀合理性。

3 建立市場(chǎng)細(xì)分模型

市場(chǎng)細(xì)分模型的建立可分為兩個(gè)部分，其一為采用多因素模糊模式識(shí)別對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行樣本劃分，其二為基于多因素樣本劃分下的模糊聚類(lèi)分析。

3.1 消費(fèi)者樣本的多因素模糊模式識(shí)別

消費(fèi)者行為模式中的霍華德-謝思（Howard-Sheth）模式從管理學(xué)、社會(huì)學(xué)和心理學(xué)的角度，提出消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)行為可由四個(gè)因素——投入因素（刺激因素）、外在因素、內(nèi)在因素和產(chǎn)出因素（結(jié)果因素）來(lái)進(jìn)行描述。由于投入因素是由生產(chǎn)者控制的因素，對(duì)消費(fèi)者而言屬于外部因素;而產(chǎn)出因素是因變量，所以本文將該模式的外在因素（消費(fèi)者的文化、財(cái)力等）和內(nèi)在因素（消費(fèi)者的動(dòng)機(jī)強(qiáng)度、需求緊迫度等）界定為影響消費(fèi)者行為的內(nèi)部因素，并作為消費(fèi)者樣本劃分的依據(jù)。

由聚類(lèi)結(jié)果可知，λ的不同取值將劃分出不同的細(xì)分市場(chǎng)。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，部分學(xué)者認(rèn)為λ的取值情況需根據(jù)企業(yè)的具體情況確定。但本文以為，不論企業(yè)資源、生產(chǎn)柔性等因素狀況如何，都應(yīng)該取較大的λ值對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行細(xì)分。理由在于，市場(chǎng)細(xì)分并不是企業(yè)的最終目的，市場(chǎng)細(xì)分是為了讓企業(yè)更加合理地確定目標(biāo)市場(chǎng)。對(duì)于資源豐富、生產(chǎn)柔性大的企業(yè)，選擇較大的λ值對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行細(xì)分后，可以把大部分甚至全部細(xì)分市場(chǎng)都作為目標(biāo)市場(chǎng)。企業(yè)可根據(jù)不同細(xì)分市場(chǎng)的特征有針對(duì)性地提供產(chǎn)品或服務(wù)。這不僅能使企業(yè)占據(jù)較高的市場(chǎng)份額，還能在一定程度上抑制只專(zhuān)注于單一或較少細(xì)分市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)者的發(fā)展。而對(duì)于資源相對(duì)有限、生產(chǎn)柔性小的企業(yè)而言，選擇較大的λ值對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行細(xì)分后，企業(yè)應(yīng)當(dāng)根據(jù)自身的優(yōu)勢(shì)和各細(xì)分市場(chǎng)容量的對(duì)比等因素，將目標(biāo)市場(chǎng)確定為某單一細(xì)分市場(chǎng)，并將企業(yè)資源向此市場(chǎng)集中，以專(zhuān)一化戰(zhàn)略、規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益等贏得企業(yè)的生存和發(fā)展。因此，選擇較大λ值進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分是企業(yè)以消費(fèi)者需求為導(dǎo)向的體現(xiàn)，反之則使得企業(yè)傾向于只關(guān)注自身的產(chǎn)品或服務(wù)，患上營(yíng)銷(xiāo)“近視癥”。

4 結(jié)語(yǔ)

本文對(duì)多因素模糊模式識(shí)別下的模糊聚類(lèi)分析在市場(chǎng)細(xì)分中應(yīng)用的可行性進(jìn)行了研究，結(jié)合消費(fèi)者內(nèi)部、外部?jī)蓚€(gè)層面的因素對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行了細(xì)分，并認(rèn)為在影響實(shí)際購(gòu)買(mǎi)行為的因素組成的系統(tǒng)日趨復(fù)雜的背景下，此方法不失為市場(chǎng)細(xì)分的一種有效方法。

雖然本文并非實(shí)證分析，模型中的隸屬函數(shù)及相關(guān)數(shù)據(jù)的確定存在主觀性，僅足以用于說(shuō)明此方法的一般性特征。但若結(jié)合實(shí)際調(diào)查數(shù)據(jù)，此方法將有助于企業(yè)將市場(chǎng)進(jìn)行更合理的細(xì)分，為企業(yè)進(jìn)行市場(chǎng)選擇和市場(chǎng)定位提供決策依據(jù)。

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Abstract： Market segmentation is an important cornerstone of modern marketing， and scholars have conducted extensive and in-depth research on related theories. The research on market segmentation methods also shows a trend of combining theories in multiple fields. In this paper， the growing theory of fuzzy mathematics is introduced into the market segmentation， which is different from the previous scholars who use fuzzy clustering analysis for market segmentation. From the selection of initial cluster samples， the method of multi-factor fuzzy pattern recognition is adopted to divide the market， and from the perspective of Howard-Sheth Model， based on the characteristics of internal factors and external factors of consumers， the fuzzy clustering analysis of samples is carried out to realize market segmentation， which provides a decision basis for enterprises to implement STP marketing strategy.

Keywords： market segmentation; fuzzy pattern recognition; fuzzy clustering; Howard Sheth model