Совершенствование методики сегментации рынка товаров потребительского назначения тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Совершенствование методики сегментации рынка товаров потребительского назначения"

На правах рукописи

Габидинова Гульназ Сабирзяновна

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДИКИ СЕГМЕНТАЦИИ РЫНКА ТОВАРОВ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО НАЗНАЧЕНИЯ

(на примере рынка копченых колбас г. Набережные Челны)

Специальность: 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством: маркетинг

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Набережные Челны - 2006

Работа выполнена в Камской государственной инженерно-экономической академии.

Научный руководитель доктор экономических наук, профессор

Садриев Дуфер Сабирович.

Официальные оппоненты доктор экономических наук

Романова Анна Ильинична;

кандидат экономических наук Гараев Ильмир Минниярович.

Ведущая организация: Казанский государственный технический

университет им. А.Н.Туполева.

Защита состоится 26 мая 2006 г. в 1300 часов на заседании регионального диссертационного совета ДМ 212.309.02 при Камской государственной инженерно-экономической академии по адресу: 423810, Республика Татарстан, г. Набережные Челны, проспект Мира, 68/19, ауд. 401, тел. (8552) 39-66-29.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Камской государственной инженерно-экономической академии.

Автореферат разослан 22 апреля 2006 года.

Ученый секретарь регионального диссертационного совета, к.э.н.

И.И.Махмутов

ZOОСЬ

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Сегментация рынка является одним из важнейших стратегий вертикального маркетинга. В отличие от латерального маркетинга вертикальный маркетинг применяется для развивающихся рынков при менее рискованной философии бизнеса и ограниченных ресурсах. Сегментация заключается в разделении рынка на однородные группы потребителей, что позволяет создать конкурентные преимущества любому новому игроку, выходящему на рынок, а лидеру рынка - препятствовать конкуренции. Она позволяет делать товары более привлекательными для определенных групп потребителей, повысить частоту потребления в этих группах и облегчить преобразование потенциальных потребителей в реальных.

Существует огромное количество опубликованных результатов исследований конкретных ситуаций в защиту значимости сегментации рынка. Главным аргументом, обосновывающим ее необходимость, служит утверждение, что результаты, достигнутые при сегментации, увеличивают конкурентные преимущества предприятия.

За последнее время в России появилось значительное количество работ по маркетингу как зарубежных, так и отечественных авторов, в которых в той или иной степени рассматриваются вопросы сегментации рынка. В частности, проблемы сегментации рынка рассмотрены в трудах следующих авторов: X. Анн, В.Ф. Анурин, Г.Л. Багиев, С.Г. Божук, Е.П. Голубков, Е.В. Евтушенко, JI.H. Ковалик, И.В. Корнеева, А.Г. Костерин, В.В. Кулибанов, Т.Д. Маслова, И.И. Муромкина, A.A. Паршин, Е.В. Попов, Б.А. Резниченко, В.М. Тарасевич, В.М. Терещенко, В.Е. Хруцкий и др. Из зарубежных авторов наибольший вклад в изучение теории сегментации рынка внесли такие исследователи, как Р.Д. Блэкуэлл, М. Ванетти, Й. Винд, М.Б. Вуд, Б. Гантер, Я. Данбар, С. Дибб, A.B. Зозулев, Ф. Котлер, Д.В. Кревенс, М.Дж. Крофт, Ж.Ж. Ламбен, М. Макдоналд, П.У. Миниард, Л. Симкин, А. Фернхам, Д.Ф. Энджел и др.

Действительно, возрастающее число предприятий использует сегментацию как основу для своей маркетинговой стратегии. Однако, несмотря на то, что теория сегментации рынка давно принята и одобрена всеми фирмами мира, она остается одной из сложных маркетинговых концепций. В большинстве публикаций по маркетингу вопросы сегментации изложены в традиционном ключе и касаются, прежде всего, описания переменных сегментации, а также стратегию охвата рынка. Эти работы носят теоретико-методологический или учебный характер и в недостаточной мере касаются конкретных методических вопросов сегментации рынка; в них содержится мало практических советов.

Во многом недостаточное освещение^проблем рыночной сегментации связано со сложностью данной пробле ~ ной сегмента-

ции рынка требует от исследователя наличия значительного объема достаточно глубоких знаний в таких областях, как прикладная психология, математика, маркетинговая теория, экономический анализ, теория конкуренции. Многие актуальные вопросы сегментации рынка на сегодня остаются открытыми и дискуссионными, например, порядок проведения сегментации рынка и отбора целевых сегментов, выбор наиболее подходящего метода сегментации рынка, анализ результатов сегментации рынка, метод оценки привлекательности сегментов. Все это предопределило выбор темы исследования, ее цель и задачи.

В связи с этим, настоящее исследование, направленное на совершенствование методики сегментации рынка, является актуальным.

Цель и задачи исследования. Целью исследования является совершенствование методики сегментации потребительского рынка для усиления конкурентных позиций предприятия (на примере рынка копченых колбас).

Для достижения поставленной цели требуется решение следующих задач:

• раскрыть сущность понятия «сегментация рынка»;

• проанализировать процесс осуществления сегментации рынка и отбора целевых сегментов;

• провести анализ методов сегментации рынка и оценки привлекательности рыночных сегментов, выявить их достоинства и недостатки;

• проанализировать отечественный рынок колбасных изделий, определить его конъюнктуру, специфику и тенденции развития;

• усовершенствовать методику сегментации рынка товаров потребительского назначения;

• провести сегментацию рынка копченых колбас г. Набережные Челны и осуществить отбор целевых сегментов для ОАО «Набе-режночелнинский мясокомбинат».

Объектом исследования являются отечественные производители колбасной продукции, в частности ОАО «Набережночелнинский мясокомбинат».

Предметом исследования являются подходы, методы сегментации рынка товаров потребительского назначения и отбора целевых сегментов.

Теоретической и методологической основой исследования послужили работы отечественных и зарубежных ученых, специализирующихся в вопросах маркетинга, социологии, психологии, экономико-математического моделирования, нейронных сетей, в частности, в области сегментации рынка. При решении поставленных задач использовались теории систем, статистики, стратегического маркетинга и анализа рынка, а также методы кластерного

анализа, оптимизации и попарных сравнений. Работа базируется на российских законодательных и нормативно-правовых актах, а также на стандартах ИСО 9000:2000.

Информационную базу исследования составили аналитические и статистические материалы Госкомстата РФ, статистические данные по Татарстану и г. Набережные Челны за последние пять лет, а также данные, полученные в ходе опроса конечных потребителей колбасной продукции в г. Набережные Челны в ноябре 2005 года.

Научная новизна работы:

1. Впервые предложена классификация основных методов сегментации рынка, разработанная на основе следующих признаков: количество используемых переменных сегментации, последовательность анализа переменных сегментации, тип аналитических методов, используемых при сегментации. Классификация позволяет упорядочить основные методы сегментации.

2. Усовершенствован алгоритм сегментации рынка и отбора целевых сегментов, который в отличие от известных схем: а) включает такие новые угапы, как «анализ эффективности сегментации рынка» и «определение метода оценки привлекательности сегментов», б) содержит обратную связь с началом процесса, в) содержит схемы выбора метода сегментации и анализа результатов сегментации рынка. Алгоритм позволяет поэтапно осуществлять сегментацию рынка и отбор целевых сегментов, а также систематизировать следующие процессы: выбор адекватного метода сегментации и анализ результатов сегментации рынка.

3. Предложена методика выявления однородных групп потребителей, основанная на кластерном анализе, отличающаяся от применяемых методик тем, что использует алгоритмы кластерного анализа, разработанные применительно к качественным показателям, и позволяет определять естественные веса между переменными кластеризации. Методика позволяет выявить существующую структуру рынка.

4. Предложена методика оценки привлекательности сегментов, заключающаяся в вычислении комплексной оценки. Метод в отличие от существующих позволяет одновременно: а) выбирать критерии привлекательности сегментов; б) приводить к сопоставимому виду значения разных критериев; в) определять весовые коэффициенты критериев на основе метода попарных сравнений.

Наиболее существенные результаты, полученные лично автором:

• выявлены основные аспекты, которые необходимо учитывать при определении понятия «сегментация рынка»;

• осуществлена классификация методов кластерного анализа;

• разработана прикладная программа в системе МАТЬАВ для проведения кластеризации объектов с помощью алгоритма «объединение»;

• проведена сегментация рынка копченых колбас г. Набережные Челны и осуществлен отбор целевых сегментов для ОАО «Набережночелнин-ский мясокомбинат».

Практическая ценность работы. Предложенная методика сегментации рынка товаров потребительского назначения имеет практическую направленность, позволяет выявить существующую структуру рынка на основе качественных показателей и осуществить отбор целевых сегментов. Результаты исследования могут быть использованы при планировании, как операционного, так и стратегического маркетинга на предприятии. Применение полученных результатов позволит усилить конкурентные позиции организации на рассматриваемом рынке.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные положения диссертации докладывались на межвузовской научно-практической конференции «Вузовская наука - России» (г. Набережные Челны, 2005 г.), на заседаниях кафедры «Экономика и менеджмент».

Результаты сегментации рынка конечных потребителей копченых колбас г. Набережные Челны и отбора целевых сегментов используются в ОАО «Набережночелнинский мясокомбинат».

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 работ, в том числе 3 статьи в центральных изданиях. Общий объем публикаций составляет 5,4 п.л., вклад автора в которых составляет 3,8 п.л.

Объем и структура работы. Работа представлена в виде введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Объем диссертации составляет 155 страниц, в том числе 30 таблиц, 34 рисунка и 4 приложения.

Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены цели и задачи, научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе «Анализ существующих методик сегментации рынка товаров потребительского назначения» проанализирован рынок колбасных изделий в России и Татарстане, выявлены тенденции его развития. Осуществлен анализ, предлагаемых известными авторами схем проведения сегментации рынка и отбора целевых сегментов, выявлены их достоинства и недостатки. Проанализированы существующие методы сегментации рынка, а также алгоритмы кластерного анализа, рассмотрены их достоинства и недостатки. Проведен анализ методов отбора целевых сегментов, выявлены присущие им достоинства и недостатки.

Во второй главе «Совершенствование методики сегментации рынка товаров потребительского назначения» усовершенствован процесс сегментации рынка и отбора целевых сегментов. Разработаны алгоритмы выбора метода сегментации рынка и анализа результатов сегментации рынка. Проведена классификация существующих методов сегментации рынка. Предложена методика выявления однородных групп потребителей, основанная на кластерном анализе, позволяющая работать с качественными данными. Предложен комплексный метод оценки привлекательности сегментов для предприятия.

В третьей главе «Сегментация рынка товаров потребительского назначения (на примере рынка копченых колбас)» проведена сегментация рынка копченых колбас г. Набережные Челны и осуществлен отбор целевых сегментов для ОАО «Набережночелнинский мясокомбинат».

В заключении представлены результаты и сформулированы основные выводы проведенного исследования.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1. Впервые предложена классификация основных методов сегментации рынка, разработанная на основе следующих признаков: количество используемых переменных сегментации, последовательность анализа переменных сегментации, тип аналитических методов, используемых при сегментации. Классификация позволяет упорядочить основные методы сегментации.

Основные методы сегментации рынка можно классифицировать следующим образом. В зависимости от количества используемых переменных методы делятся на две основные группы (рис.1):

• однопараметрические методы;

• многопараметрические методы.

Многопараметрические методы, в свою очередь, можно разделить на:

• двух-, трех параметрические методы;

• методы, позволяющие учитывать более трех параметров.

К двух-, трехпараметрическим методам относится в частности сетка сегментации. При сегментации рынка с применением более трех переменных в зависимости от последовательности, в которой эти переменные подвергаются изучению, выделяют два подхода. В связи с этим можно выделить две основные группы методов:

• методы, при которых переменные сегментации анализируются последовательно;

• методы, при которых переменные изучаются совместно и одновременно.

X

Однопараметрические методы

Многопараметрические (многофакторные) методы

Двух-, трехпараметрические методы

_Г

т

Методы, позволяющие учитывать более трех параметров

Сетка сегментации

Методы, при которых переменные сегментации анализируются последовательно

Методы, когда все переменные изучаются совместно и одновременно

Методы группировок

X

Методы с двухступенчатым подходом

J

X

Методы с многоступенчатым подходом

Методы, основанные на многомерном статистическом анализе

Методы, использующие нейросетевые алгоритмы

Метод AID (automatic interaction detection) Макро-микромодель Уинда и Каодозы Гнездовой подход Бонома и Шапиро Модель Хейли Рассела Модель Питера Диксона

Априорный метод (a priori) Кластерный метод (cluster based) Гибкая сегментация (flexible) Покомпонентная сегментация (componential

Самоорганизующиеся

карты Кохонена (>elf organizing

Анализ дендрограмм

Алгоритм к-ближайших средних (k-means)

Рис.1. Классификация основных методов сегментации рынка

К методам, при которых переменные сегментации анализируются последовательно, относятся методы группировок, в частности метод AID. К таким методам можно отнести также методы позволяющие провести многоэтапную сегментацию. Среди них можно выделить:

• методы с двухступенчатым подходом;

• методы с многоступенчатым подходом.

К методам с двухступенчатым подходом относится в частности макро-микромодель, предложенная Уиндом и Кардозой. К методам с многоступенчатым подходом относятся гнездовой подход, предложенный Бонома и Шапиро; модель Хейли Рассела и модель Питера Диксона.

Среди методов, при которых переменные изучаются совместно и одновременно, можно выделить следующие:

• методы, основанные на многомерном статистическом анализе;

• методы, использующие нейросетевые алгоритмы.

К методам многомерного статистического анализа относятся:

• априорные методы;

• кластерные методы;

• методы гибкой сегментации;

• методы покомпонентной сегментации.

К методам, использующие нейросетевые алгоритмы, относится в частности самоорганизующиеся карты Кохонена.

2. Усовершенствован алгоритм сегментации рынка и отбора целевых сегментов, который в отличие от известных схем: а) включает такие новые этапы, как «анализ эффективности сегментации рынка» и «определение метода оценки привлекательности сегментов», б) содержит обратную связь с началом процесса, в) содержит схемы выбора метода сегментации и анализа результатов сегментации рынка. Алгоритм позволяет поэтапно осуществлять сегментацию рынка и отбор целевых сегментов, а также систематизировать следующие процессы: выбор адекватного метода сегментации и анализ результатов сегментации рынка.

Алгоритм сегментации рынка и отбора целевых сегментов предполагает прохождение следующих этапов (рис.2):

1. Определение рынка. На данном этапе осуществляется идентификация рынка товара, подвергаемого сегментации. Рынок определяется на основе трех параметров:

• потребности или функции, которые нужно удовлетворить;

• группы потребителей, обладающие данными потребностями;

• технологии, способные выполнить эти функции.

На пересечении группы потребителей и набора функций, основанных на конкретной технологии, находится рынок товара.

г

----Стадия 1: Макросегментация---

1 Определение рынка

• Стадия 2: Микросегментация

Этап1: Сегментация рынка

Г

2 Сбор вторичных данных

9 Интерпретация сегментов

Этап 2: Отбор целевых сегментов

10 Определение критериев привлекательности сегментов

11 Определение метода оценки привлекательности сегментов

12 Вычисление оценок для каждого сегмента

X

13 Отбор целевых сегментов

Рис.2. Алгоритм сегментации рынка и отбора целевых сегментов

2. Сбор вторичных данных. Прежде чем сформулировать план сбора первичной информации, необходимо проанализировать прямо или косвенно относящуюся к данному исследованию вторичную информацию. Так как результаты исследования могут в значительной степени зависеть от анализа вторичной информации. Анализ вторичных данных может помочь аналитику:

• при определении переменных сегментации рынка;

• при выборе метода сегментации рынка;

• при выборе способа сбора первичных данных;

• при определении исследуемой совокупности и формировании выборки для проведения сбора первичной информации;

• при проверке достоверности и точности первичных данных;

• при определении критериев привлекательности сегментов;

• при выборе метода оценки привлекательности сегментов.

3. Определение переменных сегментации рынка. На данном этапе определяется множество факторов, которых необходимо учитывать при сегментации рынка. Факторы, которые необходимо учитывать при сегментации рынка потребительского назначения, многочисленны. Их делят на две основные группы:

• факторы со стороны потребителей (культурные, социальные, личные и психологические факторы);

• организационные факторы (описание товара, цена товара, способы продвижения и распространения товара).

Далее разрабатываются для изучения каждого фактора специальные переменные. Выделяют в основном четыре типа переменных сегментации потребительского рынка:

• географические переменные (диапазон распространения рынка, географическое месторасположение рынка);

• социально-демографические переменные (демографические, социально-экономические переменные);

• психологические переменные (личностный профиль потребителя, концепция стиля жизни);

• поведенческие переменные (особенности потребления продукта, искомая выгода).

При определении переменных сегментации можно опираться либо только на свои знания, интуицию и опыт работы в этой области, либо использовать один из существующих методов. Методически эти подходы реализуются как метод аналогий и метод мозгового штурма.

4. Определение метода сегментации рынка. В целях систематизации процесса выбора одного из методов сегментации рынка, автором разработан алгоритм, приведенный на рис 3. Данный алгоритм позволяет выбрать один из методов с учетом следующих факторов:

19 Конец

Рис.З. Алгоритм выбора метода сегментации рынка

• количество используемых переменных сегментации;

• возможность установления отношения вложенности между переменными сегментации;

• возможность построения иерархии отношений между отдельными группами переменных;

• возможность выдвижения гипотезы о существовании конкретных сегментов;

• тип рынка, подвергаемого сегментации (рынок нового или существующего товара);

• возможность задания профилей (личностных характеристик) респондентов;

• тип шкалы измерения переменных сегментации.

5. Сбор первичных данных. После определения набора переменных и метода сегментации рынка следует стадия сбора первичных данных. Первичные данные могут быть получены как качественными, так и количественными методами Учитывая особенности качественных и количественных методов сбора первичных данных, наиболее подходящим при сегментации рынка потребительских товаров представляется один из количественных методов, а именно один из методов опроса респондентов. Методы опроса:

• позволяют проводить исследование небольшого числа репрезентативных объектов;

• позволяют обобщить результаты исследования выборки на всю генеральную совокупность;

• уменьшают влияние интервьюера;

• повышают сравнимость ответов;

• предоставляют возможность статистической обработки данных.

6. Выявление однородных групп потребителей. На основе первичных данных с использованием метода, выбранного на этапе 4, выделяются однородные группы потребителей.

7. Анализ результатов сегментации рынка. Для того чтобы признать результаты сегментации рынка удовлетворительными, выявленные группы потребителей (будем называть их кластерами) должны обладать некоторыми свойствами сегментов Маркетологи выделяют следующие пять основных свойств сегментов:

• дифференцированная реакция;

• измеримость;

• достаточность объема;

• доступность;

• стабильность.

9 Кластеры (или часть из них) не обладают свойствами сегментов

С

10 Конец

3

Рис.4. Алгоритм анализа результатов сегментации рынка

Для проведения анализа результатов сегментации рынка автором разработан алгоритм, представленный на рис. 4, который позволяет поэтапно, в логической последовательности проверить кластеры на обладание основными свойствами сегментов.

8. Если выявленные группы потребителей обладают основными свойствами сегментов, переходим к их интерпретации. Иначе результаты сегментации рынка признаются неудовлетворительными, и осуществляется возврат к этапу 3.

9. Интерпретация сегментов. После определения сегментов необходимо объяснить на языке маркетинговых понятий и терминов в чем заключается смысл «схожести» потребителей, объединенных в рассматриваемый сегмент. Дать семантически значимое название каждому сегменту.

Эта задача сводится к определению интерпретирующих переменных на множестве изучаемых переменных, которыми описываются потребители. Для построения интерпретирующих переменных широко используются три подхода: профили сегментов; главные факторы; функции полезности.

10. Определение критериев привлекательности сегментов. Существует множество факторов, которые могут быть выбраны в качестве критериев привлекательности сегментов. Однако следует использовать не более пяти-шести критериев, иначе задача станет слишком сложной и потеряет свою нацеленность. При выборе критериев важно акцентировать на том, что оценка привлекательности сегмента должна быть объективной, т.е. должны быть использованы внешние, по отношению к организации, данные. Критерии должны быть независимыми по отношению к позициям организации в своих сегментах.

11. Определение метода оценки привлекательности сегментов. На данном этапе осуществляется выбор одного из существующих методов оценки привлекательности сегментов. В частности может быть выбран метод, разработанный автором с учетом всех достоинств и недостатков наиболее известных методов.

12. Вычисление оценок для каждого сегмента. На основе критериев, определенных на этапе 10, и метода, выбранного на этапе 11, вычисляем оценку привлекательности каждого сегмента.

13. Отбор целевых сегментов. Исходя из оценок, вычисленных на предыдущем этапе, отбираем один или несколько наиболее привлекательных сегментов для данного предприятия. Отбор осуществляется исходя из стратегии охвата рынка, принятой предприятием.

В отличие от известных схем данный алгоритм учитывает необходимость проведения анализа результатов сегментации рынка, позволяет при получении неудовлетворительных результатов вернуться к началу процесса, а также позволяет выбрать один из существующих методов оценки привлека-

тельности сегментов. Кроме того, включает в себя алгоритмы выбора одного из методов сегментации и анализа результатов сегментации рынка.

3. Предложена методика выявления однородных групп потребителей, основанная на кластерном анализе, отличающаяся от применяемых методик тем, что использует алгоритмы кластерного анализа, разработанные применительно к качественным показателям, и позволяет определять естественные веса между переменными кластеризации. Методика позволяет выявить существующую структуру рынка.

Данная методика предполагает прохождение следующих этапов:

1. Кодирование первичных данных. На данном этапе необходимо осуществить кодирование первичных данных таким образом, чтобы их можно было ввести в компьютер. Кодирование производим следующим образом. Каждый качественный признак х, имеющий т значений, представляется т дихотомическими признаками хч{б=\, ...,т), где хД) = 1, если х (/) = 5, х,(0 -О, если х{1) Ф 5 . Такое представление было выбрано в связи с тем, что при сегментации рынка конечных потребителей часто приходится работать с неальтернативными признаками, т.е. признаками, которые могут принимать сразу несколько значений.

Таким образом, первичные данные сводим в единую матрицу, стоящих из булевских столбцов, т.е. столбцов с «ноль» и «единичными» значениями:

Х = {х„},

где / - номер респондента; / - номер признака.

2. Вычисление меры сходства между объектами. В качестве меры сходства между объектами берем коэффициент Миркина, разработанный применительно к качественным данным, который определяется по следующей формуле

т

где , = |1/и', еслих'(Г) = х'и) = 1, (2)

" (0, в любом другом случае,

т - общее количество признаков;

х'(г) — значение, которое принял /-тый признак для /-того респондента;

п' - количество объектов, для которых /-тый признак принял значение 1.

Полученные значения сводим в единую матрицу К - {к^ }■

Данная мера сходства была выбрана в связи с тем, что получена не просто как содержательная экспликация понятия близости, а как результат определенных теоретических предпосылок процесса классификации в целом. Она позволяет определить естественные веса между переменными сегментации. Связи между объектами разных классов нулевые, а между объектами одного класса равны величине, обратной его численности.

3. Реализация алгоритма «объединение». Алгоритм «объединение» Миркина начинается с тривиального разбиения, т.е. разбиения при котором каждый объект рассматривается как отдельный кластер. При осуществлении данного алгоритма максимизируем следующий показатель качества разбиения

= Х О)

£=1 1,/ЕЛ,

где Я - исходное разбиение;

к:/ - коэффициент, определяющий меру близости объектов г и у;

с ~ номер кластера;

г - количество кластеров в исходном разбиении;

Яс - множество объектов входящих в с-тый кластер;

а — порог, т.е. число с которым сравнивается мера сходства объектов для того, чтобы определить, можно ли отнести рассматриваемые объекты (кластеры) к одному кластеру.

Далее осуществляем следующие шаги:

1. Строим матрицу связи А — [ац} между классами. Для тривиального разбиения а,, определяется по следующим формулам

а,} ~к1} - а \ (4)

я„=0. (5)

Тогда матрица А примет следующий вид:

я, Ка И,

Я, 0 я,с «1/» "п

0

яа 0 <*а,

0

ат 0 0*

0

/г. а!а 0

2. Находим максимальный элемент матрицы аар = тахл(;. Если максимальный элемент матрицы положителен, то объединяем классы Ла и Щ.

3. Суммируем строки и столбцы с номерами а и /? и получаем новую матрицу А:

я, л/Ч Я.

Я, 0 ... °ха + ах,

0

"а+ар а1)«+а*1> «от + 0/1

0

Л2 а.л 0

4. Повторяем шаги 2-3 пока все элементы матрицы, кроме диагональных, не станут отрицательными.

5. Проведя последнее объединение, получаем окончательное разбиение, которое является оптимальным при заданном пороге а.

В связи с тем, что мы не знаем, какую величину поро1а следует брать изначально, кластеризацию объектов осуществляем при разных значениях величины порога а. Несложно понять, что чем выше величина порога, тем больше количество выделенных кластеров. Для начала берем такую величину порога, при котором будет выделено два кластера. Далее каждый раз увеличиваем величину поро!а таким образом, чтобы количество выделенных кластеров возрастало на единицу.

Как известно, большое количество кластеров трудно поддается анализу, интерпретации и последующей обработке. Поэтому рекомендуется выделять не более десяти кластеров. Следовательно, будем рассматривать разбиения, для которых количество кластеров не превышает 10.

Данный алгоритм был выбран в связи с тем, что, во-первых, позволяет находить достаточно плотные кластеры, во-вторых, объем вычислений и объем необходимой памяти при использовании данного алгоритма невелик, что позволяет за короткий период времени обрабатывать более тысячи объектов.

4. Определение оптимального разбиения. Оптимальное разбиение автором предлагается определить на основе графика изменения средней внутренней связи в зависимости от количества выделенных кластеров. Следовательно, для каждого из имеющихся разбиений определяется средняя внутренняя связь по известной формуле

V V* ) /С^и с« -п!> (6)

( г \ к

I {

¡еН< г*/ / V

где

- количество объектов в с-том кластере.

Далее строится график изменения средней внутренней связи в зависимости от количества выделенных кластеров (рис.5).

Рис.5. График изменения средней внутренней связи в зависимости от количества выделенных кластеров

Оптимальным среди множества разбиений считается разбиение, при котором средняя внутренняя связь резко возрастает по сравнению с предыдущим разбиением. При условии, что количество кластеров в каждом последующем разбиении по сравнению с предыдущим больше на единицу.

К преимуществам данной методики относится то, что она позволяет:

• работать с качественными данными, т.е. данными, измеренными в номинальных и порядковых шкалах;

• определять естественные веса между переменными сегментации;

• за короткие период времени обрабатывать более тысячи объектов;

• определять оптимальное разбиение.

4. Предложена методика оценки привлекательности сегментов, заключающаяся в вычислении комплексной оценки. Метод в отличие от существующих позволяет одновременно: а) выбирать критерии привлекательности сегментов; б) приводить к сопоставимому виду значения разных критериев; в) определять весовые коэффициенты критериев на основе метода попарных сравнений.

Методика заключается в вычислении комплексной оценки для каждого сегмента по следующей формуле

123456789 10 И

Количество кластеров в разбиении

А

где - коэффициент значимости /-того критерия;

гапт1 ~ относительное значение /-того критерия для отого сегмента;

И - общее количество критериев привлекательности сегментов. Для того чтобы значения критериев были сопоставимы друг с другом, они приводятся к относительному виду по известной формуле

'шах;

где rf - значение, которое принимает /-тый критерий для с-того сегмента;

'"max I - максимальное значение, которое принимает /-й критерий для рассматриваемых сегментов. Далее определяем коэффициенты значимости критериев. Коэффициенты значимости критериев предлагается определить существующим методом попарных сравнений. Для этого необходимо выполнить следующие шаги:

1. Проводим сравнение важностей всевозможных пар выбранных критериев и строим таблицу сравнений (табл.1) по следующим правилам:

• если 1-й и 2-й критерии одинаково важны, заносим в позицию (1,2) таблицы сравнений число 1;

• если 1 -й критерий незначительно важнее 2-го - число 3;

• если 1-й критерий важнее 2-го - число 5;

• если 1 -й критерий явно важнее 2-го - число 7;

• если 1-й критерий по своей значимости абсолютно превосходит 2-й - число 9.

Таблица 1

Таблица попарных сравнений критериев привлекательности сегментов

1-й критерий 2-й критерий h-й критерий

1-й критерий аи а,2 a\h

2-й критерий а21 а2 2 an,

h-й критерий Яй1 ЙЛ2 ahh

Числа 2, 4, 6 и 8 используются для облегчения компромиссов между оценками, слегка отличающимися от основных чисел. Полученную матрицу обозначим через А = [ац}.

2. Проводим приближенное вычисление собственного столбца X ~{х1) полученной матрицы следующим способом:

1) суммируем элементы каждого столбца матрицы;

2) делим элементы каждого столбца на их сумму;

3) складываем элементы каждой строки полученной матрицы и записываем результаты в столбец;

4) делим каждый из элементов последнего столбца на порядок исходной матрицы И.

3. Проверяем исходную матрицу на согласованность. Для этого:

1) умножаем исходную матрицу А на собственный столбец X и получаем столбец У;

2) делим элементы полученного столбца У на соответствующие элементы столбца Х\

3) определяем приближенное значение собственного числа Я^:

Если ИС не превышает 0,10, то можно быть удовлетворенным степенью согласованности суждений.

Таким образом, элементы столбца X и есть искомые коэффициенты значимости, т.е. wl = xt, где i = \,h .

Далее подставляем найденные значения в формулу 7 и определяем для каждого сегмента комплексную оценку привлекательности. Максимальное значение оценки соответствует большей привлекательности сегмента для производителя.

К достоинствам данной методики можно отнести то, что он позволяет:

• определить комплексную оценку привлекательности сегмента;

• выбрать критерии привлекательности сегментов;

• использовать разноразмерные величины для оценки привлекательности сегментов;

• определить весовые коэффициенты для каждого критерия.

1. Проанализирован отечественный рынок колбасных изделий, выявлены основные тенденции его развития. Проведен анализ деятельности ОАО «Набережночелнинский мясокомбинат» на рынке колбасных изделий г. Набережные Челны, в ходе, которого за последние годы выявлено сниже-

(9)

4) определяем индекс согласованности (ИС) по формуле

ис = Ятю ~н ■

/г-1

(Ю)

ЗАКЛЮЧЕНИЕ, ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ

ние доли рынка, занимаемой предприятием. Для укрепления конкурентных позиций предприятия представляется необходимым осуществление дифференцированного маркетинга, путем проведения сегментации рынка и отбора целевых сегментов.

2. Выявлены основные аспекты, которые необходимо учитывать при определении понятия «сегментация рынка». Среди существующих методов сегментации рынка определены наиболее перспективные - это методы кластерного анализа и методы, использующие нейросетевые алгоритмы.

3. Предложена классификация существующих методов сегментации рынка, разработанная на основе следующих признаков: количество используемых переменных сегментации, последовательность анализа переменных сегментации, тип аналитических методов, используемых при сегментации. Классификация позволяет упорядочить основные методы сегментации.

4. Усовершенствован алгоритм сегментации рынка и отбора целевых сегментов, который в отличие от известных схем: а) включает такие новые этапы, как «анализ эффективности сегментации рынка» и «определение метода оценки привлекательности сегментов», б) содержит обратную связь с началом процесса, в) содержит схемы выбора метода сегментации и анализа результатов сегментации рынка. Алгоритм позволяет поэтапно осуществлять сегментацию рынка и отбор целевых сегментов, а также систематизировать следующие процессы: выбор адекватного метода сегментации и анализ результатов сегментации рынка.

5. Предложена методика выявления однородных групп потребителей, основанная на кластерном анализе, отличающаяся от применяемых меюдик тем, что использует алгоритмы кластерного анализа, разработанные применительно к качественным показателям, и позволяет определять естественные веса между переменными кластеризации. Методика позволяет выявить существующую структуру рынка.

6. Предложена методика оценки привлекательности сегментов, заключающаяся в вычислении комплексной оценки. Метод в отличие от существующих позволяет одновременно: а) выбирать критерии привлекательности сегментов; б) приводить к сопоставимому виду значения разных критериев; в) определять весовые коэффициенты критериев на основе метода попарных сравнений.

7. Проведена сегментация рынка копченых колбас г. Набережные Челны. В результате которой было выявлено семь рыночных сегментов: «ритуа-листы» (занимающий 9% общей емкости рынка), «пенсионеры» (6%), «любители» (31 %), «молодежь» (22%), «вынужденные потребители» (9%), «элитные потребители» (18%), «мусульмане» (5%). Проведена оценка привлекательности каждого сегмента для ОАО «Набережночелнинский мясокомбинат». В результате самым привлекательным оказался сегмент «любители» (с оценкой

привлекательности равной 0,93), далее в порядке уменьшения привлекательности идут «элитные потребители» (0,87), «молодежь» (0,79) и «мусульмане» (0,72). Менее привлекательными оказались сегменты: «ритуалисты» (0,65), «пенсионеры» (0,64) и «вынужденные потребители» (0,65).

Основные положения диссертационного исследования опубликованы в работах:

1. Махмутова Г.С., Махмутов И.И. Методы сегментации рынка // Проектирование и исследование технических систем. - 2004. -№5. - С.165-172. -0,50 п.л. (в т.ч. авторские - 0,25 пл.).

2. Махмутова Г.С., Махмутов И.И. Анализ и классификация методов сегментации рынка // Маркетинг в России и за рубежом. - 2005. - №1. -С.35-46. - 0,80 п.л. (в т.ч. авторские - 0,40 п.л.).

3. Махмутова Г.С., Садриев Д.С. Краткий анализ российского рынка колбасных изделий // Социально-экономические и технические системы: исследование, проектирование, оптимизация. - Режим доступа: http://kampi.ru/sets - 2005. - №6. - 1,06 п.л. (в т.ч. авторские - 0,53 пл.).

4. Махмутова Г.С. Процесс сегментации рынка и отбора целевых сегментов // Проектирование и исследование технических систем. - 2005. - №7. -С. 167-179. - 0,81 п.л.

5. Махмутова Г.С. Совершенствование метода кластерного анализа // Проектирование и исследование технических систем. - 2005. - №7. - С. 180-188.-0,56 пл.

6. Махмутова Г.С. Алгоритм сегментации рынка и отбора целевых сегментов // Маркетинг. - 2006. - №1. - С.44-57. - 0,88 п.л.

7. Махмутова Г.С., Садриев Д.С. Рынок мяса и колбасных изделий в России и Татарстане // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. - 2006. - №2. - С.53-56. - 0,44 п.л. (в т.ч. авторские -0,22 п.л.).

8. Габидинова Г.С., Садриев Д.С. Анализ эффективности сегментации рынка // Социально-экономические и технические системы: исследование, проектирование, оптимизация. - Режим доступа: http://kampi.ru/sets. -2006. -№1.-0,37 п.л. (в т.ч. авторские - 0,18 пл.).

яоов/у »-8827

ЛР>1 020342 от 7.02.97 г. ЛР№> 0137 от 2.10.98 г. Подписано в печать 17.04.06 г. Формат 60x84/16 Бумага офсетная Печать ризографическая Уч.-изд.л. 1,4 Усл.-печ.л. 1,4 Тираж 100 экз.

Заказ 591

Издательско-полиграфический центр Камской государственной инженерно-экономической академии

423810, г. Набережные Челны, Новый город, проспект Мира, 68/19 тел /факс (8552) 39-66-27 e-mail: ic@kampi.ru

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Габидинова, Гульназ Сабирзяновна

Введение.

Глава 1. Анализ существующих методик сегментации рынка товаров потребительского назначения.

1.1. Краткий анализ рынка колбасных изделий в России и Татарстане. 10 1.1.1. ОАО «Набережночелнинский мясокомбинат».

1.2. Сущность понятия «сегментация рынка».

1.3. Анализ процесса сегментации рынка.

1.4. Переменные сегментации рынка потребительских товаров.

1.4.1. Анализ переменных сегментации рынка потребительских товаров.

1.4.2. Методы выбора переменных сегментации рынка.

1.4.3. Сбор первичных данных.

1.5. Анализ существующих методов сегментации рынка.

1.6. Анализ свойств сегментов рынка.

1.7. Анализ методов интерпретации сегментов.

4 1 -8. Анализ существующих методов оценки привлекательности сегментов.

Выводы по I главе.

Глава 2. Совершенствование методики сегментации рынка товаров потребительского назначения.

2.1. Совершенствование алгоритма сегментации рынка и отбора целевых сегментов.

2.2. Классификация методов сегментации рынка.

2.3. Алгоритм выбора метода сегментации рынка потребительских

Щ товаров.

2.4. Методика выявления однородных групп потребителей, основанная ф на кластерном анализе.

2.5. Анализ результатов сегментации рынка.

2.6. Совершенствование метода оценки привлекательности рыночных сегментов.

Выводы по II главе.

Глава 3. Сегментация рынка товаров потребительского назначения (на примере рынка копченых колбас).

3.1. Сбор вторичных данных.

3.2. Определение переменных сегментации рынка.

3.3. Определение метода сегментации рынка.

3.4. Сбор первичных данных.

3.5. Выявление однородных групп потребителей.

3.6. Анализ результатов сегментации рынка. ф 3.7. Интерпретация сегментов.

3.8. Определение критериев привлекательности сегментов.

3.9. Вычисление оценок привлекательности сегмента.

3.9.1. Определение значений критериев привлекательности сегмента.

3.9.2. Определение коэффициентов значимости критериев.

3.10. Отбор целевых сегментов.

Выводы по III главе.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Совершенствование методики сегментации рынка товаров потребительского назначения"

Актуальность исследования. Сегментация рынка является одним из важнейших стратегий вертикального маркетинга. В отличие от латерального маркетинга вертикальный маркетинг применяется для развивающихся рынков при менее рискованной философии бизнеса и ограниченных ресурсах. Сегментация заключается в разделении рынка на однородные группы потребителей, что позволяет создать конкурентные преимущества любому новому игроку, выходящему на рынок, а лидеру рынка - препятствовать конкуренции. Она позволяет делать товары более привлекательными для определенных групп потребителей, повысить частоту потребления в этих группах и облегчить преобразование потенциальных потребителей в реальных.

Существует огромное количество опубликованных результатов исследований конкретных ситуаций в защиту значимости сегментации рынка. Главным аргументом, служит утверждение, что результаты, достигнутые при сегментации, увеличивают конкурентные преимущества предприятия.

Особенно актуальна сегментация как метод конкурентной борьбы в условиях постсоветских государств. Многие отечественные предприятия не могут конкурировать исключительно за счет низкой цены. Это обусловлено, в основном, отсталостью отечественных технологий, их большой энергоемкостью, низким уровнем загруженности производственных мощностей на фоне достаточно высоких постоянных издержек. Следовательно, предприятие может выжить благодаря приданию своей продукции особых свойств, очень важных для потребителей, таких, за которые потребитель готов заплатить больше.

Еще одним важным фактором, обуславливающим актуальность сегментации для предприятий, является слабость отечественной банковской системы и отсутствие значительных собственных средств у предприятия. В этих условиях вести отечественным предприятиям конкурентную борьбу по всем направлениям равнозначно обречению себя на поражение. Именно концентрация, которую обеспечивает сегментация, по одному или нескольким направлениям является основой ведения конкурентной борьбы.

За последнее время в России появилось значительное количество работ по маркетингу как зарубежных, так и отечественных авторов, в которых в той или иной степени рассматриваются вопросы сегментации рынка. В частности, проблемы сегментации рынка рассмотрены в трудах следующих авторов: X. Анн, В.Ф. Анурин, Г.Л. Багиев, С.Г. Божук, Е.П. Голубков, Е.В. Евтушенко, JI.H. Ковалик, И.В. Корнеева, А.Г. Костерин, В.В. Кулибанов, Т.Д. Маслова, И.И. Муромкина, А.А. Паршин, Е.В. Попов, Б.А. Резниченко, В.М. Тарасевич, В.М. Терещенко, В.Е. Хруцкий и др. Из зарубежных авторов наибольший вклад в изучение теории сегментации рынка внесли такие исследователи, как Р.Д. Блэкуэлл, М. Ванетти, Й. Винд, М.Б. Вуд, Б. Гантер, Я. Данбар, С. Дибб, А.В. Зозулев, Ф. Котлер, Д.В. Кревенс, М.Дж. Крофт, Ж.Ж. Ламбен, М. Макдоналд, П.У. Миниард, Л. Симкин, А. Фернхам, Д.Ф. Энджел и др.

Действительно, возрастающее число предприятий использует сегментацию как основу для своей маркетинговой стратегии. Однако, несмотря на то, что теория сегментации рынка давно принята и одобрена всеми фирмами мира, она остается одной из сложных маркетинговых концепций - сложных для прибыльного воплощения в жизнь. В большинстве публикаций по маркетингу вопросы сегментации изложены в традиционном ключе и касаются, прежде всего, описания переменных сегментации, а также стратегию охвата рынка. Эти работы носят теоретико-методологический или учебный характер и в недостаточной мере касаются конкретных методических вопросов сегментации рынка; в них содержится мало практических советов.

Во многом недостаточное освещение проблем рыночной сегментации связано со сложностью данной проблемы. Проведение адекватной сегментации рынка требует от исследователя наличия значительного объема достаточно глубоких знаний в таких областях, как прикладная психология, математика, маркетинговая теория, экономический анализ, теория конкуренции. Многие актуальные вопросы сегментации рынка на сегодня остаются открытыми и дискуссионными, например, порядок проведения сегментации рынка и отбора целевых сегментов, выбор наиболее подходящего метода сегментации рынка, анализ результатов сегментации рынка, метод оценки привлекательности сегментов. Все это предопределило выбор темы исследования, ее цель и задачи.

В связи с этим, настоящее исследование, направленное на совершенствование методики сегментации рынка, является актуальным.

Цели и задачи исследования. Целыо исследования является совершенствование методики сегментации потребительского рынка для усиления конкурентных позиций предприятия (на примере рынка копченых колбас).

Для достижения поставленной цели требуется решение следующих задач:

• раскрыть сущность понятия «сегментация рынка»;

• проанализировать процесс осуществления сегментации рынка и отбора целевых сегментов;

• провести анализ методов сегментации рынка и оценки привлекательности рыночных сегментов, выявить их достоинства и недостатки;

• проанализировать отечественный рынок колбасных изделий, определить его конъюнктуру, специфику и тенденции развития;

• усовершенствовать методику сегментации рынка товаров потребительского назначения;

• провести сегментацию рынка копченых колбас г. Набережные Челны и осуществить отбор целевых сегментов для ОАО «Набережночелнинский мясокомбинат».

Объектом исследования являются отечественные производители колбасной продукции, в частности ОАО Набережночелнинский мясокомбинат.

Предметом исследования являются подходы, методы сегментации рынка товаров потребительского назначения и отбора целевых сегментов.

Теоретической и методологической основой исследования послужили работы отечественных и зарубежных ученых, специализирующихся в вопросах маркетинга, социологии, психологии, экономико-математического моделирования, нейронных сетей, в частности, в области сегментации рынка. При решении поставленных задач использовались теории систем, статистики, стратегического маркетинга и анализа рынка, а также методы кластерного анализа, оптимизации и попарных сравнений. Работа базируется на российских законодательных и нормативно-правовых актах, а также на стандартах ИСО 9000:2000.

Информационную базу исследования составили аналитические и статистические материалы Госкомстата РФ, статистические данные по Татарстану и г. Набережные Челны за последние пять лет, а также данные, полученные в ходе опроса конечных потребителей колбасной продукции в г. Набережные Челны в ноябре 2005 года.

Научная новизна работы:

1. Впервые предложена классификация основных методов сегментации рынка, разработанная на основе следующих признаков: количество используемых переменных сегментации, последовательность анализа переменных сегментации, тип аналитических методов, используемых при сегментации. Классификация позволяет упорядочить основные методы сегментации.

2. Усовершенствован алгоритм сегментации рынка и отбора целевых сегментов, который в отличие от известных схем: а) включает такие новые этапы, как «анализ эффективности сегментации рынка» и «определение метода оценки привлекательности сегментов», б) содержит обратную связь с началом процесса, в) содержит схемы выбора метода сегментации и анализа результатов сегментации рынка. Алгоритм позволяет поэтапно осуществлять сегментацию рынка и отбор целевых сегментов, а также систематизировать следующие процессы: выбор адекватного метода сегментации и анализ результатов сегментации рынка.

3. Предложена методика выявления однородных групп потребителей, основанная на кластерном анализе, отличающаяся от применяемых методик тем, что использует алгоритмы кластерного анализа, разработанные применительно к качественным показателям, и позволяет определять естественные веса между переменными кластеризации. Методика позволяет выявить существующую структуру рынка.

4. Предложена методика оценки привлекательности сегментов, заключающаяся в вычислении комплексной оценки. Метод в отличие от существующих позволяет одновременно: а) выбирать критерии привлекательности сегментов; б) приводить к сопоставимому виду значения разных критериев; в) определять весовые коэффициенты критериев на основе метода попарных сравнений.

Наиболее существенные результаты, полученные лично автором:

• выявлены основные аспекты, которые необходимо учитывать при определении понятия «сегментация рынка»;

• осуществлена классификация методов кластерного анализа;

• разработана прикладная программа в системе MATLAB для проведения кластеризации объектов с помощью алгоритма «объединение»;

• проведена сегментация рынка копченых колбас г. Набережные Челны и осуществлен отбор целевых сегментов для ОАО «Набережночелнинский мясокомбинат».

Практическая ценность работы. Предложенная методика сегментации рынка товаров потребительского назначения имеет практическую направленность, позволяет выявить существующую структуру рынка на основе качественных показателей и осуществить отбор целевых сегментов. Результаты исследования могут быть использованы при планировании, как операционного, так и стратегического маркетинга на предприятии. Применение полученных результатов позволит усилить конкурентные позиции организации.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные положения диссертации докладывались на межвузовской научно-практической конференции «Вузовская наука - России» (г. Набережные Челны, 2005 г.), на заседаниях кафедры «Экономика и менеджмент».

Результаты сегментации рынка конечных потребителей копченых колбас г. Набережные Челны и отбора целевых сегментов используются в ОАО «Набережночелнинский мясокомбинат».

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 работ, в том числе 3 статьи в центральных изданиях. Общий объем публикаций составляет 5,4 п.л., вклад автора в которых составляет 3,8 п.л.

Объем и структура работы. Работа представлена в виде введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Объем диссертации составляет 164 страницы, в том числе 30 таблиц, 34 рисунка и 4 приложения.

Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены цели и задачи, научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе «Анализ существующих методик сегментации рынка товаров потребительского назначения» проанализирован рынок колбасных изделий в России и Татарстане, выявлены тенденции его развития. Осуществлен анализ, предлагаемых известными авторами схем проведения сегментации рынка и отбора целевых сегментов, выявлены их достоинства и недостатки. Проанализированы существующие методы сегментации рынка, а также алгоритмы кластерного анализа, рассмотрены их достоинства и недостатки. Проведен анализ методов отбора целевых сегментов, выявлены их достоинства и недостатки.

Во второй главе «Совершенствование методики сегментации рынка товаров потребительского назначения» усовершенствован процесс сегментации рынка и отбора целевых сегментов. Разработаны алгоритмы выбора метода сегментации рынка и анализа результатов сегментации рынка. Проведена классификация существующих методов сегментации рынка. Предложена методика выявления однородных групп потребителей, основанная на кластерном анализе, позволяющая работать с качественными данными. Предложен комплексный метод оценки привлекательности сегментов для предприятия.

В третьей главе «Сегментация рынка товаров потребительского назначения (на примере рынка копченых колбас)» проведена сегментация рынка копченых колбас г. Набережные Челны и осуществлен отбор целевых сегментов для ОАО «Набережночелнинский мясокомбинат».

В заключении представлены результаты и сформулированы основные выводы проведенного исследования.

Диссертация: заключение по теме "Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда", Габидинова, Гульназ Сабирзяновна

Выводы по III главе

По усовершенствованной методике, предложенной во II главе, была проведена сегментация рынка копченых колбас г. Набережные Челны.

В ходе исследования была создана пропорционально стратифицированная выборка из 1534 человек в возрасте от 18 лет и старше. Сбор первичных данных проводился методом личного опроса на дому с помощью структурированной анкеты. Анкета состояла из 28-ми вопросов, для большинства которых были предложены несколько вариантов ответа.

На основе анкетных данных с помощью предложенной методики была проведена кластеризация исследуемых объектов. В результате чего было выявлено семь рыночных сегментов:

1. «Ритуалисты» - мужчины и женщины старше 25 лет, в основном семейные, с средним уровнем дохода. Для них характерно потребление традиционных полукопченых колбас из свинины и говядины в натуральной упаковке. Имеют сложившиеся вкусы. Потребляют в среднем не реже одного раза в неделю. Продукцию приобретают в основном в фирменных киосках производителя.

2. «Пенсионеры» - люди пожилого возраста, с низким доходом. Потребляют недорогие полукопченые и варено-копченые колбасы из свинины и говядины в среднем один-два раза в месяц. Покупают к празднику и когда есть деньги. Приобретают копченую колбасу в основном на рынках и ближайших магазинах.

3. «Любители» - люди разных возрастов, с средним и высоким уровнем дохода. Потребляют часто, почти каждый день. Отдают предпочтение качественным продуктам. В отличие от других сегментов наряду с другими видами колбас предпочитают также копченые колбасы с добавками. Готовы пробовать новые нетрадиционные сорта. Цена значения не имеет. Предпочитают приобретать копченую колбасу в супермаркетах.

4. «Молодежь» - молодые люди, несемейные. Потребляют не часто два-три раза в месяц. Не имеют ярко выраженных предпочтений. Покупают спонтанно обычно полукопченые колбасы высшего сорта, как правило, в супермаркетах, ближайших магазинах, фирменных киосках.

5. «Вынужденные потребители» - женщины, работающие, возраст от 25 до 55 лет, с уровнем дохода ниже среднего. Потребляют редко, один-два раза в месяц. Когда надо быстро перекусить на работе, в дороге или дома. Предпочтение отдают полукопченым колбасам, изготовленным из свинины.

6. «Элитные потребители» - горожане старше 35 лет, с высоким уровнем дохода. Потребляют высококачественную проверенную продукцию, не реже 1 раза в неделю. Предпочтение отдают полукопченым, варено-копченым и сырокопченым колбасам. Покупают в супермаркетах и фирменных киосках.

7. «Мусульмане» - люди, придерживающиеся мусульманских традиций. Потребляют очень редко или не потребляют совсем. Готовы потреблять чаще, при условии, что копченые колбасы, будут изготовлены по мусульманским традициям, и продаваться в специализированных мусульманских магазинах. Предпочитают полукопченые и варено-копченые колбасы из говядины и конины без сала в натуральной упаковке.

Далее по методу, предложенному автором, была проведена оценка привлекательности каждого из сегментов для ОАО «Набережночелнинский мясокомбинат». В результате самым привлекательным оказался сегмент «любители», далее в порядке уменьшения привлекательности идут «элитные потребители», «молодежь» и «мусульмане». Менее привлекательными оказались сегменты: «ритуалисты», «пенсионеры», «вынужденные потребители».

Для увеличения объемов продаж и усиления позиции на рынке копченых колбас ОАО «Набережночелнинский мясокомбинат» наиболее подходящим представляется дифференцированный маркетинг. Точнее предприятию необходимо выбрать первые четыре самых привлекательных сегмента и разработать для каждого из них свой комплекс маркетинга.

Заключение

1. Проанализирован отечественный рынок колбасных изделий, выявлены основные тенденции его развития. Проведен анализ деятельности ОАО «Набережночелнинский мясокомбинат» на рынке колбасных изделий г. Набережные Челны, в ходе, которого за последние годы выявлено снижение доли рынка, занимаемой предприятием. Для укрепления конкурентных позиций предприятия представляется необходимым осуществление дифференцированного маркетинга, путем проведения сегментации рынка и отбора целевых сегментов.

2. Выявлены основные аспекты, которые необходимо учитывать при определении понятия «сегментация рынка». Среди существующих методов сегментации рынка определены наиболее перспективные - это методы кластерного анализа и методы, использующие нейросетевые алгоритмы.

3. Предложена классификация существующих методов сегментации рынка, разработанная на основе следующих признаков: количество используемых переменных сегментации, последовательность анализа переменных сегментации, тип аналитических методов, используемых при сегментации. Классификация позволяет упорядочить основные методы сегментации.

4. Усовершенствован алгоритм сегментации рынка и отбора целевых сегментов, который в отличие от известных схем: а) включает такие новые этапы, как «анализ эффективности сегментации рынка» и «определение метода оценки привлекательности сегментов», б) содержит обратную связь с началом процесса, в) содержит схемы выбора метода сегментации и анализа результатов сегментации рынка. Алгоритм позволяет поэтапно осуществлять сегментацию рынка и отбор целевых сегментов, а также систематизировать следующие процессы: выбор адекватного метода сегментации и анализ результатов сегментации рынка.

5. Предложена методика выявления однородных групп потребителей, основанная на кластерном анализе, отличающаяся от применяемых методик тем, что использует алгоритмы кластерного анализа, разработанные применительно к качественным показателям, и позволяет определять естественные веса между переменными кластеризации. Методика позволяет выявить существующую структуру рынка.

6. Предложена методика оценки привлекательности сегментов, заключающаяся в вычислении комплексной оценки. Метод в отличие от существующих позволяет одновременно: а) выбирать критерии привлекательности сегментов; б) приводить к сопоставимому виду значения разных критериев; в) определять весовые коэффициенты критериев на основе метода попарных сравнений.

7. Проведена сегментация рынка копченых колбас г. Набережные Челны. В результате которой было выявлено семь рыночных сегментов: «ритуалисты» (занимающий 9% общей емкости рынка), «пенсионеры» (6%), «любители» (31%), «молодежь» (22%), «вынужденные потребители» (9%), «элитные потребители» (18%), «мусульмане» (5%). Проведена оценка привлекательности каждого сегмента для ОАО «Набережночелнинский мясокомбинат». В результате самым привлекательным оказался сегмент «любители» (с оценкой привлекательности равной 0,93), далее в порядке уменьшения привлекательности идут «элитные потребители» (0,87), «молодежь» (0,79) и «мусульмане» (0,72). Менее привлекательными оказались сегменты: «ритуалисты» (0,65), «пенсионеры» (0,64) и «вынужденные потребители» (0,65).