Математическое моделирование сегментации рынка с использованием двухуровневого подхода

• Автор: Шенкао, Тимур Мухамедович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Ростов-на-Дону
• Количество страниц: 216 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение

Глава 1. СЕГМЕНТАЦИЯ РЫНКА МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ

И МЕТОДЫ ПРОВЕДЕНИЯ

1.1. Сегментация рынка основные понятия

1.2. Методы сегментации рынка

1.3. Сегментация рынка и классификация

1.4. Двухуровневый подход к моделированию сегментации рынка как основное направление диссертационной работы

1.5. Математическая модель сегментации рынка

1.6. Выводы к главе 1

Глава 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ НИЖНЕГО УРОВНЯ ЗАДАЧИ

СЕГМЕНТАЦИИ
2.1. Исходные данные для задачи сегментации
2.2. Протоколы наблюдений
2.3. Преобразование к унифицированному виду булева модель данных
2.4. Результаты моделирования нижнего уровня
2.5. Выводы к главе 2
Глава 3. МОДЕЛЬ ВЕРХНЕГО УРОВНЯ АЛГОРИТМЫ РЕШЕНИЯ
ЗАДАЧИ СЕГМЕНТАЦИИ
3.1. Вычислительная сложность задачи сегментации
3.2. Задача сегментации и алгоритмы линейной свертки критериев
3.3. Алгоритмы с оценками основные определения
3.4. Асимптотически точные алгоритмы решения задачи сегментации и их обоснование
3.4.1. Алгоритм для сегментации
3.4.2. Алгоритм для интервальной сегментации
3.5. Статистически эффективные алгоритмы решения задачи 4 сегментации и их обоснование
3.5.1. Алгоритм для многокритериальной задачи сегментации
3.5.2. Алгоритм для интервальной задачи сегментации
3.6. Выводы к главе 3
Глава 4. НЕЧЕТКАЯ СЕГМЕНТАЦИЯ И ПОСТРОЕНИЕ
КЛАССИФИЦИРУЮЩЕЙ ФУНКЦИИ
4.1. Булево представление сегментов
4.2. Нечеткая сегментация
4.3. Классифицирующая функция для задачи сегментации рынка
4.4. Выводы к главе 4
Заключение
Список литературы


При использовании этого метода выдвигается гипотеза, которая проверяется в ходе маркетингового исследования. В рамках второго подхода (post hoc) подразумевается неопределенность признаков сегментации и сущности самих сегментов, используются данные, полученные при проведении анкетирования. Исследователь предварительно выбирает ряд критериев сегментации и далее потребители разбиваются на сегменты. Этот подход применяют тогда, когда перед началом сегментации неизвестно приблизительное количество сегментов рынка, их характеристики, т. Существуют различные методы выделения рыночных сегментов. Однопараметрические методы: разбиение рынка на однородные ipyinibi осуществляется на основе одного признака. Однопараметрический метод применим для новых рынков, но с возрастанием информированности и требовательности потребителей он перестает быть эффективным. В этом случае сегменты могут быть представлены в виде таблицы для двух переменных или кубом - для трех. Такое представление называется сеткой сегментации []. Основным достоинством сетки сегментации является то, что она наглядна, а недостатком - используется ограниченное число (не более трех) критериев сегментации, которые могут принимать небольшое количество возможных значений. Метод AID последовательно разбивает рынок на сегменты с их дроблением в соответствии с набором заранее заданных критериев. Последовательное разбиение на сегменты продолжается до тех пор, пока в сегментах не окажется слишком мало потребителей или когда дальнейшее выделение значимых факторов станет невозможным []. Методы с двухступенчатым подходом []: сначала применяется один метод сегментации, потом к полученным результатам применяется другой метод. Примером двухступенчатого метода является макро-микромодель Уинда и Кардозы. На макростадии этого метода используются общие факторы (демографические характеристики, географическое расположение фирмы и т. Микростадия применяется только тогда, когда макростадия дала недостаточно глубокие результаты. На микростадии определяются подсегмен-ты (микросегменты) в рамках макросегментов. Методы с многоступенчатым подходом []: последовательно применяются несколько методов сегментации. Методом с многоступенчатым подходом является гнездовой подход [], который предполагает пять уровней признаков. Внешние уровни гнезда состоят из обобщенных признаков (демографические характеристики и рабочие факторы). Также к многоступенчатым методам относится модель Рассела (модель сегментации по выгодам). Модель Рассела состоит из трех этапов. На первом этапе проводится сегментация рынка по выгодам []. На втором - сегментация по образу жизни или сфере потребления. На третьем этапе потребители сегментируются по представлению о товаре-конкуренте. Существуют и другие многоступенчатые методы сегментации, дающие неплохие результаты, но обладающие также и недостатками []. Первые четыре раздела содержат вопросы, касающиеся основных параметров комплекса маркетинга []: продукт (требования потребителя к продукту, его предпочтения), продвижение (какие виды рекламы он воспринимает наилучшим образом), продажа (где и каким способом потребитель предпочитает совершать покупки), цена (какую цену потребитель готов заплатить за товар, сколько денег в месяц он готов потратить на товар или услугу). На этом этапе анализируются ответы на вопросы. Для каждого раздела анкеты (не считая последнего) выводится один интегральный показатель (всего их получается четыре). Интегральные показатели необходимы для того, чтобы придать результатам анкетирования количественное выражение. Сегментом считается уникальное сочетание таких интервалов. Следствием ошибки на этом этапе является то, что в одном сегменте окажутся потребители, совершенно разные по предпочтениям и социально-демографическим характеристикам. Из-за этого возникают проблемы с созданием маркетинговых про1рамм для таких сегментов. В настоящее время наиболее распространенным подходом к решению задач сегментации является кластерный анализ [6, 9]. Кластерный анализ бурно развивается в последние три десятилетия.