Моделирование процессов сегментирования рынка на основе анализа многомерных данных

• Автор: Череватенко, Виталий Николаевич
• Шифр специальности: 08.00.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 175 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
1. Понятие, сущность, значение и методы сегментирования рынка
1.1. Основные понятия теории сегментирования
1.2. Место сегментирования в эволюции маркетинга
1.3. Существующие методы сегментирования
1.4. О многомерных подходах к сегментированию
1.5. Подходы к анализу многомерной структуры рынка
1.6. Компьютерное моделирование многомерных объектов
1.7. Выводы и предложения к первой главе
2. Разработка модели сегментирования рынка
2.1 .Общая структура модели
2.2.Компоненты модели, описывающие производителя товара/услуги..
2.2.1. Товарная линия и К-фактор
2.2.2. Дистрибуционно-продвиженческая линия и Т-фактор
2.3.Компоненты модели, описывающие состояние рынка
2.4.Абстрактное восприятие понятия «рынок», объем и динамика изменения объема рынка
2.5.Классификация переменных сегментирования
2.6.Геометрия рынка и тензорный формализм
2.7.Выводы и предложения ко второй главе
3. Математический анализ модели
3.1. Выявление общих свойств модели
3.1.1. К-фактор
3.1.2. Г-фактор
3.1.3. Структура рынка в разрезе сегментов
3.1.4. Доказательство существования решений для поставленной
задачи
3.2. Аналитическое исследование модели
3.2.1. Необходимое и достаточные условия существования решения задачи оптимизации
3.2.2. Проблема достоверности исходных данных
3.3. Выводы и предложения к третьей главе
4. Практическое применение модели
4.1. Структура исследуемого рынка, источники информации о рынке, переменные сегментирования и постановка цели исследования
4.1.1. Краткая характеристика исследуемого рынка
4.1.2. База данных и переменные сегментирования
4.1.3. Многомерное представление структуры рынка S в разрезе сегментов
4.1.4. Целевые сегменты рынка, задача поиска новых рыночных ниш
4.2. Параметры модели, описывающие организацию
4.2.1. Дистрибуционно-продвиженческая линия и Т-фактор
4.2.2. Товарная линия и К-фактор
4.3. Оценка экономической эффективности применяемого метода
4.4. Результаты моделирования
4.5. Выводы и предложения к четвертой главе
Заключение
Список использованных источников
Приложение
ВВЕДЕНИЕ
Сегментирование рынка - это одна из важнейших задач маркетинга, решение которой позволяет торговым организациям и организациям-производителям выявить группы покупателей, обладающих различными потребностями, сформировать необходимое товарное предложение и применить соответствующий им комплекс маркетинговых мероприятий с целью получения максимально возможной прибыли. Являясь неотъемлемой частью цепочки «сегментирование - таргетинг - позиционирование - комплекс маркетинга», процесс сегментирования рынка - это один из важнейших инструментов формирования рыночной стратегии организации, позволяющий увеличить эффективность инвестиций в маркетинг, а также повысить объем продаж.
Актуальность темы. Зачастую задача сегментирования рынка рассматривается в литературе в качестве частного решения задачи классификации, когда существует множество описаний объектов X, множество наименований классов 7, существует неизвестная целевая зависимость -отображение у*: Х—>¥, значения которой известны только на объектах конечной обучающей выборки Хт={(х],у1),...,(хт,ут)} и требуется построить алгоритм а: X—>7, способный классифицировать произвольный объект хеХ.
Существующие методологии решения задачи сегментирования не всегда удобны на практике в связи с тем, что рынок является динамичным объектом, и специалистам, работающим с ним, приходится периодически производить ресегментацию. При этом всегда забывается то, что рынок - это единый объект, который рассматривать в плоской проекции не всегда удобно. Также ранее не было предложено математического аппарата, позволяющего свободно измерять и преобразовывать сегменты в соответствии с выбранными переменными, сохраняя при этом структуру исследуемого рынка.

условию. Кроме всего прочего данный метод является весьма трудоемким при реализации, требует значительного временного ресурса, опыта и знаний для подбора подходящего алгоритма, а также интерпретации полученных результатов.
Анализ дендрограмм является разновидностью графовых алгоритмов кластеризации, зачастую он применим лишь в тех случаях, когда не могут быть использованы прочие статистические методы сегментирования. В большинстве случаев использование дендрограмм рекомендуется только лишь для проверки полученных результатов сегментирования. Здесь сказывается ключевое различие в понятиях кластерного анализа и сегментирования, ведь кластеры -это группы потребителей со схожими ответами на ключевые вопросы, а сегменты - это группы потребителей со схожими поведенческими характеристиками, проявляющимися при покупке товара.
В данном случае автор не может согласиться с тем, что выделенные в процессе анализа группы объектов - кластеры являются сегментами, поскольку в полученном количественном решении нет логической связи между объектами, домыслы об этих связях оставляются на откуп исследователю, что сродни гаданию на картах.
8. Метод гибкого и компонентного сегментирования [27] - это относительно новый метод, используемый зачастую при выводе нового продукта на рынок. В основе метода лежит динамическая процедура анализа потребительских предпочтений по отношению к альтернативам исполнения продукта.
Реализация данного метода основана на процедуре совместного анализа, в процессе которого аналитик может определить то, как распределяются потребители на рынке в соответствии с их предпочтениями к предложенным вариантам товара. В данном случае маркетолог работает с латентными полезностями атрибутов продукта для конечного потребителя, что может значительно повысить точность результата сегментирования. Несмотря на то,