Segmentarea demografică a pieței

Segmentarea demografică, în funcție de demografie, se bazează pe variabile demografice ale consumatorului, cum ar fi vârsta, venitul, dimensiunea familiei, statutul socio-economic etc. Segmentarea demografică presupune că consumatorii cu profiluri demografice similare vor prezenta modele de cumpărare, motivații, interese și stiluri de viață similare și că aceste caracteristici se vor traduce în preferințe similare de produs/marcă. În practică, segmentarea demografică poate folosi orice variabilă care este utilizată de colectorii de recensământ ai națiunii. Variabilele demografice tipice și descriptorii acestora sunt după cum urmează:

Vârsta: de ex. Sub 5 ani, 5-8 ani, 9-12 ani, 13-17 ani, 18-24 ani, 25-29 ani, 30-39 ani, 40-49 ani, 50-59ani, 60+ ani
Sex: bărbat, femeie
Ocupație: profesionist, independent, semiprofesionist, administrativ/administrator, vânzări, meserii, minier, producător primar, student, sarcini la domiciliu, șomer, pensionar
Clasa socială (sau statutul socio-economic)
Starea civilă: necăsătorit, căsătorit, divorțat, văduv
Etapa de viață de familie: tânăr singur; tânăr căsătorit, fără copii; familie tânără cu copii sub 5 ani; mai mare căsătorit cu copii; mai în vârstă căsătorit, fără copii care locuiesc acasă, mai în vârstă locuiesc singur
Mărimea familiei/numărul de persoane aflate în întreținere: 0, 1-2, 3-4, 5+
Venit: sub 10.000 USD; 10.000- 20.000; 20.001- 30.000; 30.001-40.000, 40.00150.000 etc.
Realizări educaționale: școală primară; școala secundară, liceu finalizat, studii universitate, licență; studii postuniversitare sau superioare
Proprietate de casă: închiriere, casă proprie cu ipotecă, casă deținută în mod direct
Etnie: europeană, asiatică, africană, aborigenă, polineziană, melaneziană, latino-americană, afro-americană, indiană americană, etc.
Religie: ortodoxă, catolică, protestantă, musulmană, evreiască, budistă, hindusă, altele

În practică, cea mai mare parte a segmentării demografice utilizează o combinație de variabile demografice. De exemplu, o abordare de segmentare dezvoltată pentru Noua Zeelandă de către Nielsen Research combină mai multe variabile demografice, inclusiv vârsta, stadiul de viață și statutul socio-economic. Produsul de segmentare proprietar, cunoscut sub numele de geoTribes, segmentează piața din NZ în 15 triburi, și anume: Rockafellas – Familii mature bogate; Achievers – Familii ambițioase mai tinere și de vârstă mijlocie; Fortunats – pensionari și prepensionari cu siguranță financiară; Crusaders – singuri și cupluri orientați spre carieră; Preppies – Copii maturi ai părinților înstăriți; Indpendents – Tineri singuri și cupluri; Suburban Splendour – Familii mature din clasa mijlocie; Twixters – Copii maturi care locuiesc acasă; Debstars -Familii tinere extinse din punct de vedere financiar; Boomers – Prepensionari ai familiei cu guler alb; True Blues – Familii mature cu guler albastru și singuri sau cupluri pre-pensionați; Struggleville – Familii tinere și de vârstă mijlocie care se luptă; Grey Power – Pensii mai bune; Survivors – Pensionari care trăiesc cu venituri minime și Slender Meanz – Oameni care trăiesc în circumstanțe defavorizate.

(Vizualizarea a două abordări ale segmentării demografice folosind una și două variabile. Credit: BronHiggs, Wikimedia, licența CC BY-SA 4.0)

Utilizarea variabilelor de segmentare multiple necesită în mod normal analiza bazelor de date utilizând tehnici statistice sofisticate, cum ar fi analiza clusterului sau analiza componentelor principale. Trebuie remarcat faptul că aceste tipuri de analiză necesită dimensiuni foarte mari ale eșantionului. Cu toate acestea, colectarea datelor este costisitoare pentru firmele individuale. Din acest motiv, multe companii achiziționează date de la firme comerciale de cercetare de piață, multe dintre ele dezvoltă software proprietar pentru a interoga datele. Pachetele proprietare, cum ar fi cel menționat în exemplul precedent geoTribes al lui Nielsen, oferă clienților acces la o bază de date extinsă împreună cu un program care permite utilizatorilor să interogheze datele printr-o interfață „folositoare”. Cu alte cuvinte, utilizatorii nu au nevoie de o înțelegere detaliată a procedurilor statistice „back-end” folosite pentru a analiza datele și a deriva segmentele de piață. Cu toate acestea, utilizatorii trebuie încă să fie calificați în interpretarea constatărilor pentru a fi utilizate în luarea deciziilor de marketing.