Segmentarea pieței în studiile de piață: Algoritmi și abordări

Alegerea unei metode statistice adecvate pentru segmentare pieței depinde de o serie de factori, inclusiv de abordarea amplă (a-priori sau post-hoc), disponibilitatea datelor, constrângerile de timp, nivelul de calificare și resursele operatorului de marketing.

Segmentare a priori

Potrivit Asociației de Cercetare a Pieței (MRA), cercetarea a priori are loc atunci când „un cadru teoretic este dezvoltat înainte ca cercetarea să fie efectuată”. Cu alte cuvinte, agentul de marketing are o idee dacă să segmenteze piața din punct de vedere geografic, demografic, psihografic sau comportamental înainte de a întreprinde orice cercetare. De exemplu, un agent de marketing ar putea dori să afle mai multe despre motivațiile și datele demografice ale utilizatorilor ușori și moderati, în efortul de a înțelege ce tactici ar putea fi folosite pentru a crește ratele de utilizare. În acest caz, variabila țintă este cunoscută – agentul de marketing a segmentat deja folosind o variabilă comportamentală – starea utilizatorului. Următorul pas ar fi să culegeți și să analizați datele despre atitudine pentru utilizatorii ușori și moderati. Analiza tipică include simple tabele încrucișate, distribuții de frecvență și ocazional regresie logistică sau analiză CHAID.

Principalul dezavantaj al segmentării a priori este că nu explorează alte oportunități de identificare a segmentelor de piață care ar putea fi mai semnificative.

Segmentare post-hoc

În schimb, segmentarea post-hoc nu face ipoteze cu privire la cadrul teoretic optim. În fapt, rolul analistului este de a determina segmentele care sunt cele mai semnificative pentru o anumită problemă sau situație de marketing. În această abordare, datele empirice determină selecția segmentării. Analiștii folosesc de obicei un anumit tip de analiză de grupare sau modelare a ecuațiilor structurale pentru a identifica segmentele din date. Figura alăturată ilustrează modul în care segmentele ar putea fi formate folosind gruparea, totuși rețineți că această diagramă folosește doar două variabile, în timp ce, în practică, gruparea folosește un număr mare de variabile. Segmentarea post-hoc se bazează pe accesul la seturi bogate de date, de obicei cu un număr foarte mare de cazuri.

Tehnici statistice utilizate în segmentare

Specialiștii de marketing angajează adesea firme de cercetare comercială sau consultanțe pentru a efectua analize de segmentare, mai ales dacă nu au abilitățile statistice pentru a efectua analiza. O anumită segmentare, în special analiza post-hoc, se bazează pe analize statistice sofisticate.

Vizualizarea segmentelor de piață formate folosind metode de clustering.

Tehnicile statistice comune pentru analiza segmentării includ:

Algoritmi de grupare, cum ar fi K-means sau alte analize Cluster
Analiza comună
Regresie logistică (cunoscută și sub numele de Regresie logit)
Detectorul automat de interacțiune chi-pătrat CHAID; un tip de arbore de decizie
Modelarea ecuațiilor structurale (SEM)
Scalarea multidimensională și analiza canonică
Modele combinate statistice, cum ar fi Analiza clasei latente
Ansamblu de abordări, cum ar fi Random Forests
Alți algoritmi, cum ar fi rețelele neuronale

Surse de date utilizate pentru segmentare

Specialiștii în marketing folosesc o varietate de surse de date pentru studii de segmentare și profilarea pieței. Sursele tipice de informații includ:

Baze de date interne

Înregistrările tranzacțiilor clienților, de ex. valoarea de vânzare per tranzacție, frecvența de cumpărare
Registrele de membri, de ex. membri activi, membri decăzuți, durata calității de membru
Baze de date de management al relațiilor cu clienții (CRM).
Sondaje interne

Surse externe

Sondaje comerciale sau studii de urmărire (disponibile de la marile companii de cercetare, cum ar fi Nielsen și Roy Morgan)
Agenții guvernamentale sau asociații profesionale/industriale
Date de recensământ
Comportamentul de cumpărare observat – colectat de la agenții online precum Google
Tehnici de minerit a datelor