Як порівняти непорівнянне або один підхід до сегментування ринку

О.Г.Ханін

Визначення привабливого ринкового сегменту та зосередження на ньому всієї могутності комплексу маркетингу - достатня складна і творча задача. Спробуємо запропонувати один з підходів до сегментування - прозорий і алгоритмічний.

Нехай в результаті маркетингових досліджень отримана наступна інформація (звичайно, вибір показників, що досліджуються - простір для творчості маркетолога):

Стать

Вік

Освіта

Місячні витрати на послугу (грн.)

1

1

3

70

1

2

3

230

2

1

1

65

1

4

1

40

2

4

1

40

2

3

2

120

2

1

2

75

1

2

1

250

1

2

1

210

1

2

2

200

1

3

3

130

2

3

2

130

1

4

2

30

2

3

2

145

2

3

1

115

1

3

3

120

2

2

1

260

2

1

1

80

2

2

1

200

1

3

2

130

Варіанти відповідей:

Стать: чол. - 1, жін. - 2

Вік: до 18 - 1, 18-22 - 2, 22-33 - 3, 33-45 - 4, більше 45 - 4

Місце проживання : обл.. центр - 1, райцентр - 2, селище (село) -3

Визначимо, який з параметрів найбільш впливає на рівень витрат на послугу.

Відомо, що найбільш простим зв'язком є лінійний і мірою такого зв'язку є коефіцієнт кореляції Пірсона. Якщо його значення близьке до 1, до можна казати про майже пряму пропорційну залежність показників, якщо до -1, то про обернено пропорційну залежність (збільшення одного показника призводить до зменшення іншого). А от якщо значення цього коефіцієнту близьке до 0, то можна казати лише про відсутність лінійного зв'язку, але зв'язок може існувати і мати іншій характер. Для обчислення цього коефіцієнту є статистична функція у Еxсel КОРРЕЛ. От тільки класичний коефіцієнт кореляції Пірсона застосовується для кількісних даних, а в нас частина показників - якісна (бо їх нумерація - умовність), а витрати - кількісний показник.

Для оцінки міри зв'язку між якісними (порядковими) даними існує коефіцієнт кореляції, запропонований відомим англійським психологом Чарльзом Спірменом. Спірмен запропонував порівнювати не самі якісні дані, а їх ранги. Ранг - це номер елемента вибірки, якщо її впорядкувати. Єдиний нюанс - однакові елементи вибірки. мають однакові ранги. Наприклад, вибірка «Вік» після впорядкування за зростанням матиме вигляд:

Вік

Ранги

1

1

1

1

1

1

1

1

2

5

2

5

2

5

2

5

2

5

2

5

3

11

3

11

3

11

3

11

3

11

3

11

3

11

4

18

4

18

4

18

1 стоїть на 1-му місці, 2 - вже на 5-му (бо попереду 4 одиниці), 3 - на 11-му (бо попереду 4 одиниці і 6 двійок) і т.д.

Щоб обчислити ранги, можна застосувати функцію Excel РАНГ. Для знаходження міри зв'язку між двома якісними вибірками обчислюють ранги їх елементів. Після того будують вибірки, що складаються з цих рангів і обчислюють звичайний коефіцієнт кореляції Пірсона між цими вибірками за допомогою функції КОРРЕЛ.

Але як порівняти непорівнянне? Як оцінити міру зв'язку між числовими і якісними даними? Перетворимо числові дані у якісні! Розіб'ємо весь інтервал числових даних на кілька проміжків. Всі числа, що входитимуть до першого проміжку позначимо 1, до другого - 2 і т.д.

Так наші витрати на послугу знаходяться у межах між 30 і 260 грн. Розіб'ємо ці дані на такі інтервали (тут є певне місце для творчості): витрати на послугу: до 50 грн. - 1, 50 -100 грн. - 2, 100 - 150 грн. - 3, більше 150 грн. - 4. Тоді наші дані по витратах і відповідні ранги матимуть вигляд:

 

Витрати

Ранг

1

1

1

1

1

1

2

4

2

4

2

4

2

4

3

8

3

8

3

8

3

8

3

8

3

8

3

8

4

15

4

15

4

15

4

15

4

15

4

15

 

Тепер легко порівняти ступінь зв'язку між статтю, віком і освітою та рівнем витрат на послугу, застосовуючи функцію КОРРЕЛ до відповідних рангів. Отримаємо:

 

 

Коеф. кореляції

Стать

0,87

Вік

0,13

Освіта

-0,24

Причому ж тут сегментація? Давайте інтерпретуємо результати. Найтісніший зв'язок - між статтю і витратами, причому, оскільки коефіцієнт кореляції додатній, то зростання показника статі (ми позначили чоловіків - 1, а жінок - 2), веде до зростання показника витрат (ми позначили витрати 1, 2, 3, 4 за зростанням суми витрат). Тобто належність до жіночої статі веде до зростання суми витрат на послугу. Таким чином нашим цільовим сегментом мають бути жінки.

Звичайно, на практиці сегментуючих ознак може бути кілька, можливо, у сегменті, прийдеться обирати підсегменти тощо. Нами обмальований лише певний принцип алгоритмічного підходу до сегментування ринку.