Апостериорное сегментирование потребителей с помощью кластерного анализа

Из таблиц видно, что наборы параметров различных методов в значительной мере совпадают. Это позволяет применить к ним общую процедуру выбора в соответствии с параметрами реальной ситуации.

Результаты данной работы могут оказаться полезными тем, кто занимается решени-

ем маркетинговых задач по управлению продуктом, так как, с одной стороны, облегчают выбор методов, а с другой - позволяют сузить диапазон выбора метода решений конкретной задачи управления продуктом, используя знания о текущей ситуации, даже неполные.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Афанасьев, М.Ю. Исследование операций в экономике: модели, задачи, решения [Текст] / М.Ю. Афанасьев, Б.П. Суворов. - М.: Инфра-М, 2009. - 444 с.

2. Баллод, Б.А. Методы и алгоритмы принятия решений в экономике [Текст] / Б.А. Баллод, Н.Н. Елизарова. - М: Финансы и статистика, 2009, 224 с.

3. Дуболазов, В. А. Принятие управленческих решений в маркетинге с помощью компьютерных средств [Текст] / В.А. Дуболазов, Н.В. Павлов. - СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2005. - 210 с.

4. Павлов, Н.В. Выбор метода решения маркетинговых задач управления продуктом на основе экс-

пертной системы [Текст] / Н.В. Павлов // Научно-технические ведомости СПбГПУ. - 2009. - № 4. -С. 246-253.

5. Павлов, Н.В. Маркетинговые исследования [Текст] / Н.В. Павлов. - СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2007. - 366 с.

6. Рутковский, Л. Методы и технологии искусственного интеллекта [Текст] / Л. Рутковский. - М.: Горячая Линия - Телеком, 2010. - 520 с.

7. Черчилль, Г.А. Маркетинговые исследования [Текст] / Г.А. Черчилль, Т. Дж. Браун. - СПб.: Питер, 2010. - 704 с.

УДК 339.138

Н.В. Павлов

АПОСТЕРИОРНОЕ СЕГМЕНТИРОВАНИЕ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ С ПОМОЩЬЮ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА

В последние годы организациям стало все сложнее добиваться конкурентных преимуществ на рынке потребительских товаров. Вывод на рынок принципиально новых категорий продуктов происходит, в общем, достаточно редко и осуществляется лишь небольшой группой организаций-лидеров рынка или создателей новых рынков. Подавляющее же большинство коммерческих организаций предлагает рынку усовершенствования уже имеющихся продуктов, не пытаясь найти новую, неудовлетворенную потребность (что сейчас крайне трудно сделать), а ориентируясь на более полное удовлетворение небольшой группы потребителей. Таким образом, маркетинг работает со все более мелкими

сегментами, зачастую доходя до индивидуального уровня.

Данная работа посвящена описанию процедуры перспективного в данных условиях апостериорного сегментирования [1]. Оно основано на изучении неудовлетворенности уже имеющимся продуктом и предполагает опрос потребителей. Под продуктом в данной статье мы будем понимать только материальный продукт. Однако предлагаемая процедура может быть легко адаптирована к рынкам услуг или интеллектуальных продуктов.

Исследования относятся к типу поисковых, так как их цель - выделить и описать перспективный сегмент потребителей. Поэтому количе-

ство опрошенных может быть небольшим - от 30 до 50 человек. Уточнение размера выделенного сегмента с опросом выборки большего размера - предмет другого, описательного исследования.

Исследование проводится методом опросов потребителей определенной товарной линии. Опрос наиболее удобно провести там, где таких потребителей собирается достаточно много: в магазинах, где продается выбранный продукт, в мастерских по ремонту и обслуживанию, на интернет-форумах.

Способ проведения опроса: личное интервью или предлагаемая для заполнения анкета.

1. Первый этап исследования - выявление важных для потребителей параметров продукта. Здесь известен ряд методов, например:

- составление списка группой экспертов;

- открытый вопрос о важных для потребителя параметрах;

- просьба указать, чем отличаются предлагаемые для сравнения продукты (предполагается, что потребителя укажут важный для них параметр).

Если проводился опрос, то для дальнейших исследований берутся наиболее часто встречающиеся параметры. Их число обычно составляет 7-15.

2. Отобранные параметры используются для составления анкеты об удовлетворенности имеющимися продуктами. В анкете задаются следующие вопросы:

- насколько важной Вы считаете каждую из приведенных характеристик?

- в какой степени каждая из приведенных характеристик реализуется в лучшем из товаров, имеющихся в магазинах?

- какое значение характеристики Вы считаете наилучшим или как можно улучшить данную характеристику1?

Ответы на первые два вопроса даются по обычной пятибалльной шкале. Возможны варианты от 0 до 5 или от 1 до 5.

Третий вопрос, подразумевающий словесный ответ, предназначен для того, чтобы правильно сформировать сегмент. Ряд потребителей может указать, что им не нравится размер продукта, но одни могут предпочитать меньший размер, другие - больший.

3. Обработка результатов анкетирования проводится по следующей схеме.

3.1. Рассчитывается неудовлетворенность каждого респондента каждой характеристикой продуктов в товарной линии:

Буу — Бшах -

где Б у - неудовлетворенность ¿-го респондента у-й характеристикой; Бшах - максимальная оценка удовлетворенности (для пятибалльной шкалы она равна 5); Б у - оценка удовлетворенности ¿-го респондента у-й характеристикой (ответы респондентов на второй вопрос анкеты).

3.2. Рассчитывается взвешенная неудовлетворенность:

!¥ — Б  ^^

'' у ^ 1} уг у •>

где Шу - взвешенная неудовлетворенность ¿-го респондента у-й характеристикой; w¿j - важность для ¿-го респондента -й характеристики (ответы респондентов на первый вопрос анкеты).

Пример результатов обработки приведен здесь в табличной форме.

Оценки взвешенной неудовлетворенности респондентов

Респондент 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Цена 1 3 15 0 8

Долговечность 4 6 8 10 2

Удобство использования 0 16 6 3 3

Внешний вид 0 5 10 15 20

Потребляемая мощность 4 3 2 1 0

1 Если потребители укажут, что им не нравится

размер продукта, то решение будет зависеть от того, хотят ли они видеть новую модификацию больше или меньше существующей.

3.3. Производится кластерный анализ. Он дает последовательность рассмотрения кластеров, которые могут стать сегментами. Для выявления тесных групп респондентов используется

Дендрограмма кластеризации респондентов

полная кластеризация2. В качестве меры расстояния рекомендуется использовать квадратичное евклидово расстояние, так как все координаты имеют одну природу: представляют собой неудовлетворенность признаками; все имеют одинаковую, балльную, шкалу оценок; квадрат расстояния лучше выделяет группы элементов исследования.

Здесь представлен результат кластерного анализа, выполненного с помощью программы SPSS (дендрограмма кластеризации респондентов).

Если найдено несколько похожих респондентов, это повышает уверенность в том, что разработанный для них новый продукт будет положительно воспринят на рынке. Поэтому рассмотрение потенциальных сегментов начинается с тех кластеров, которые образуют наиболее тесные группы. На дендрограмме это респонденты 4 и 5. Если этот кластер окажется удачным, то рассматривается тройка респондентов 4, 5, 1. На следующем этапе следует рассмотреть кластер, состоящий из элементов 1 и 2, так как из рисунка видно, что расстояние между элементами 1 и 2 больше, чем внутри кластера 1, 4, 5. Однако практика применения метода на различных опросах показала, что если связь происходит на уровне, большем пяти (по масштабированной шкале, формируемой компьютером, видной в верхней части), то мнения рес-

2 Другое название этого метода кластеризации метод дальнего соседа.

пондентов оказываются сильно различающимися. Таким образом, окончательно выбираются для анализа четыре кластера: 4 и 5; 3; 1; 2.

Три последних содержат по одному элементу.

3.4. Отбор кластеров. Для разработки новой модификации продукта целесообразно взять такой кластер, респонденты в котором сильно не удовлетворены одной-двумя характеристиками, а остальными удовлетворены почти полностью. Тогда, улучшив не удовлетворяющие респондентов характеристики3, можно добиться от выбранного сегмента высокой удовлетворенности. Таким образом, при отборе следует учитывать как снижение неудовлетворенности, так и оставшуюся неудовлетворенность.

Для определения перспективности кластеров как потенциальных сегментов предлагаются следующие меры оценки:

( mi

O, =

X H

(„г

X н

L-i n

(m (

F

^ = 1 е{„,} JJ

XX Нч

n е {n,} j = 1

лУ

F X H

у =1 \ne{n} JJ .

_ m

X Н

n е {л;} j = 1

3 Делается допущение, что характеристика улучшается до идеального состояния.

j=i

( \ У н

¿—I '

Vn ei". I

+ f2

j=1

(

У н

¿—I '

Vn e in}

О = ,„

X X ^

пе {п,} ] = 1

где О1, - оценка полезности улучшения одной характеристики для ,-го кластера; О2, - оценка полезности улучшения двух характеристик ,-го кластера; п - текущий номер респондента, принадлежащего ,-му кластеру; {п,} - множество респондентов, принадлежащих ,-му кластеру; ] = 1, т - номер характеристики; Ип] - взвешенная неудовлетворенность п-го респондента ]-й

функция нахождения

характеристикой;

m j=i

величины наибольшей неудовлетворенности характеристиками для п-го респондента (максимум неудовлетворенности характеристиками)4;

т

Е2 - функция нахождения значения второй по

1 = 1

величине от максимума неудовлетворенности характеристиками для п-го респондента.

Содержательно оценка 01, состоит из двух сомножителей, что видно из средней части формулы. Первый сомножитель показывает абсолютное уменьшение неудовлетворенности при модификации продукта. Например, третий респондент больше всего недоволен ценой (15 баллов). При доработке продукта с получением идеальной цены неудовлетворенность согласно исходному допущению, снизится на 15 баллов. Второй сомножитель показывает, какая доля неудовлетворенности может быть убрана при доработке. Для третьего респондента она равна 15/41, т. е. 0,37. Таким образом, общая оценка улучшения при доработке одной характеристики составит 0,37 • 15 = 5,5. Формула может быть преобразована к виду, показанному в правой части.

Для оценки перспективности кластера при улучшении двух параметров принимается, что

4 Такое обозначение вместо максимума введено для единообразия обозначений Fi и F2, а также ввиду того, что в Excel имеется аналог данной функции: НАИБОЛЬШИЙ(<блок ячеек>;<номер>). Номер, равный единице, соответствует максимуму, равный двойке - второму по величине значению (ближайшему к максимуму).

два параметра, неудовлетворенность которыми максимальна, преобразуются к идеальному виду. Для респондента 3 это цена и внешний вид. Общее снижение неудовлетворенности составит 15 + 10 = 25, неудовлетворенность снизится на 25/41 = 0,61, а общая оценка перспективности составит 25 • 0,61 = 15,2.

Если кластер включает нескольких респондентов, то вначале для каждой характеристики производится суммирование неудовлетворенно-стей всех элементов кластера, а дальнейшие рассуждения аналогичны.

Проведя аналогичные расчеты как для кластеров, состоящих из одного респондента, так и для кластера, включающего респондентов 4 и 5, получаем, что лучше всего проводить улучшения для кластера, включающего респондентов 4 и 5. Он и выбирается в качестве нового сегмента.

Результатом оценки являются оценки О1 и О2 для каждого кластера, а также наименование параметров, которые планируется улучшить.

Обсуждение:

- кластеризация предназначена не для точной оценки размера и перспективности каждого потенциального сегмента, а для ранжирования кластеров с целью определения порядка их рассмотрения. Процедура в целом позволяет выявить перспективные сегменты, где целесообразна разработка идей модификации;

- две отдельные оценки представляются более предпочтительными, чем одна интегральная, так как это лишь предварительный отбор. Может оказаться, что улучшить одну проблемную характеристику окажется весьма сложно, проще улучшить две другие характеристики для другого сегмента;

- делается допущение о том, что три и более характеристики улучшать становится слишком сложно. Однако формулу нетрудно расширить и на случаи большего числа характеристик.

4. Дальнейший шаг - генерация идей модификации для выбранных кластеров. Идея представляет собой сущность нововведения, которое улучшает важные для респондентов характеристики.

Генерация идей - творческая задача, не имеющая единственного решения. Может ока-

заться, что решение для наиболее перспективного кластера не будет найдено ввиду объективных и/или субъективных причин. В этом случае рассматривается следующий по предпочтительности кластер.

5. Уточнение концепции нового продукта. Концепцией часто называют идею в понятной для потребителя форме [3], где также подробно описывается порядок разработки концепции. Однако связь между идеей и концепцией нуждается в некоторых дополнительных пояснениях.

Концепцией целесообразно считать то, за что потребитель готов платить. Он не будет платить за ножки стола из железа большей толщины, но заплатит за более прочный стол.

Во многих работах, например в [4], где рассмотрен конкретный пример, отмечается, что набор удовлетворяемых требований потребителя (концепция), с одной стороны, и идеи или предложения разработчиков - с другой, представляют собой ортогональную систему. Например, для увеличения прочности стола можно использовать материал большей толщины, можно ввести дополнительные элементы. Более того, каждая идея нововведений влияет на несколько потребительских требований. Например, увеличение толщины материала, из которого изготовлен стол, повлияет и на вес продукта.

Таким образом, этапы 4 и 5 тесно взаимосвязаны. Генерация идей и создание концепции нового продукта представляют собой отдельную сложную задачу.

6. Проверка разработанной концепции на выбранном сегменте. Опрос включает описание концепции и ряд типовых вопросов: понятна ли концепция? верите ли вы в ее реализуемость? готовы ли заменить имеющийся у вас товар новым? есть ли что-то подобное у конкурентов? какую именно потребность удовлетворит новый товар и насколько? какова предполагаемая цена нового товара. Это важно, чтобы получить обратную связь от потребителей на самом раннем этапе, когда еще не началась разработка нового продукта.

Сложность здесь состоит в том, чтобы выявить представителей выделенного сегмента, потребителей, которые будут заинтересованы в новом продукте. Но эту задачу можно решить «в обход». Предлагая оценить концепцию нового продукта достаточно большому числу респондентов, отобранных по тому же принципу, что и для предыдущих исследований, можно оценить размер нового сегмента по количеству положительных отзывов.

Фактически, последний этап относится к пробному маркетингу, который подробно описан в [2].

Итак, в данной работе предлагается процедура апостериорного сегментирования, позволяющая выделить перспективный для дальнейшей работы сегмент среди пользователей имеющегося продукта, не полностью им удовлетворенных. Использование этой процедуры позволит достичь конкурентного преимущества путем более полного удовлетворения потребителей.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Корнюшин, В.Ю. Поведение потребителей [Электронный ресурс] / В.Ю. Корнюшин; Моск. ин-т экономики, менеджмента и права. - М., 2007. - Режим доступа: http://www.e-college.ru/xbooks/xbook073/book/ тдех/тдех.Мш1

2. Черчилль, Г.А. Маркетинговые исследования [Текст] / Г.А. Черчилль, Т. Дж. Браун. - СПб.: Питер, 2010. - 704 с.

3. Келлер, К. Маркетинг менеджмент [Текст] / К. Келлер, Ф. Котлер. - СПб.: Питер, 2008. - 816 с.

4. Маркетинговая парадигма в менеджменте продуктовых инноваций / И.В. Котляревская, И.А. Баженов, М.И. Осипов // Маркетинг в России и за рубежом. - 2002. - № 2. - С. 127-136. - Режим доступа: http://www.dis.rU/1ibrary/market/archive/2002/2/159.htm1