работа по дисциплине «Маркетинговые исследования» на тему: Исследование сегментов рынка предприятия (стр. 6 из 7)
Одним из методов сегментации потребительских рынков является метод кластерного анализа. Рассматривая рынок РФ, мы его можем разбить на 8 сегментов, затем каждому из них дадим оценки по шкале в пределе от 2 до 9 баллов.
Для применения на практике алгоритма классификации рынков с помощью кластер-анализа воспользуемся следующими данными (таблица 1).
Классификация осуществляется по следующему алгоритму:
I. Рассчитывается пороговый коэффициент (Кj):
а) по каждому из критериев определяется показатель вариации (В) как отношение размаха вариации (разность между крайними значениями) к средней величине критерия:
б) выявляется критерий с наибольшим значением показателя вариации. В нашем примере это критерий 3;
в) по критерию с наибольшим значением показателя вариации определяется отношение минимального уровня к максимальному:
По величине этого отношения определяется пороговый коэффициент. Если оно выше 0,5 , то пороговый коэффициент равен рассчитанному отношению, если ниже – на уровне 0,5*, так как при значении ниже 0,5 классифицируемые объекты больше далеки, чем близки. В нашем примере пороговый коэффициент устанавливается на уровне 0,5 (Кj = 05).
Пороговый коэффициент показывает, что классифицируемые рынки по всем критериям близки не менее чем на величину этого коэффициента. Так если Кj = 0,6, то это означает, что входящие в группу рынки близки не менее чем на 60 процентов.
Таблица 1. Исходные данные для классификации рынков
| Рынок | Критерии (оценка в баллах) (i – индекс критерия) | ||
| Платежность | Перспективность | Емкость | |
| Санкт-Петербург А | 4 | 5 | 7 |
| Ярославльская область Б | 7 | 8 | 4 |
| Саратовская область В | 5 | 7 | 2 |
| Краснодарский край Г | 6 | 3 | 4 |
| Москва Д | 5 | 7 | 9 |
| Брянская область Е | 8 | 2 | 3 |
| Смоленская область Ж | 6 | 7 | 6 |
| Московская область З | 7 | 4 | 5 |
Среднее 6,0 5,375 5,0
значение
Примечание. Собственная разработка
II. Осуществляется оценка близости двух рынков по одному критерию с помощью индивидуальных коэффициентов близости (Кi):
Кi = Хi min ,
Xi max
где Хi min; Xi max – минимальное и максимальное значение i-го критерия по двум рынкам.
Рассчитаем Кi для рынков А и В по критерию 1: К1= 4/7 = 0,571.
Отметим, что между рынками, по которым хотя бы один из индивидуальных коэффициентов ниже порогового, интегральные коэффициенты не рассчитываются, а эти рынки не объединяются в одну группу, поскольку данные рынки по соответствующему критерию больше далеки, чем близки. Например, в нашем случае индивидуальный коэффициент по рынкам Брянской и Смоленской областям (критерий 2) ниже 0,5 (2/7 = 0,286). По этим рынкам расчет интегрального коэффициента нецелесообразен, так как неоднородные рынки (в соответствии с равноправием критериев) не следует объединять в одну группу.
III. Осуществляется первичная группировка рынков. Рассчитанные интегральные коэффициенты заносятся в Матрицу 1 интегральных коэффициентов (таблица 2).
Определим и объединим те рынки, у которых максимальные коэффициенты близости совпадают. Например, у рынков Ярославльская область и Саратовская область они не совпадают, так как у Саратовского рынка максимальный коэффициент с Ярославльским рынком (0,696), но у Ярославльского рынка максимальный коэффициент с Смоленским рынком (0,8); рынки Саратовской и Ярославльской областей не объединяются. У рынка краснодарской области максимальный коэффициент с рынком Московской области(0,802), и у рынка Московской области максимальный коэффициент с рынком Краснодарский край (0,802); рынки Московской области и Краснодарского края объединяются.
В нашем примере объединяются рынки:
- Москва и Смоленская область;
-Краснодарский край и Московская область.
Таблица 2. Матрица 1 интегральных коэффициентов
| Рынки | А | Б | В | Г | Д | Е | Ж |
| Б | 0,589 | ||||||
| В | -- | 0,696 | |||||
| Г | 0,613 | -- | -- | ||||
| Д | 0,764 | -- | -- | -- | |||
| Е | -- | -- | -- | 0,722 | -- | ||
| Ж | 0,727 | 0,8 | -- | -- | 0,833 | -- | |
| З | 0,695 | 0,767 | -- | 0,802 | 0,614 | 0,658 | 0,754 |
Примечание. Собственная разработка
IV. Проводится вторичная группировка рынков. Исходная информация для нее следующая (таблица 3).
Таблица 3. Первичная группировка рынков
| Группа | Рынки, входящие в группу | Критерии (оце6нка в баллах) | ||
| 1 | 2 | 3 | ||
| И | Санкт-Петербург | 4 | 5 | 7 |
| К | Ярославльская область | 7 | 8 | 4 |
| Л | Сартовская область | 5 | 7 | 2 |
| М | Краснодарский край и Московская областьи |  |  |  |
| Н | Москва Смоленская областьи |  |  |  |
| О | Брянская область | 8 | 2 | 3 |
Примечание. Собственная разработка
Построим Матрицу 2 (таблица 4) учитывая то, что группы не объединяются, если хотя бы один из рынков одной группы имеет с одним из рынков другой группы коэффициент ниже порогового.
Таблица 4. Матрица 2 объединенных рынков
| Группы | И (А) | К (Б) | Л (В) | М (Г и З) | Н (Д и Ж) |
| К (Б) | 0,589 | ||||
| Л (В) | -- | 0,696 | |||
| М (Г и З) | 0,653 | -- | -- | ||
| Н (Д и Ж) | 0,791 | -- | -- | -- | |
| О (Е) | -- | -- | -- | 0,684 | -- |
Примечание. Собственная разработка
В ходе вторичной группировки объединяются следующие группы: И и Н (рынки Санкт-Петербург, Москва и Смоленская область); К и Л (рынки Ярославльская и Саратовская области); М и О (рынки Краснодарский край, Московская и Брянская области). Таким образом, у нас образовалась окончательная группировка, результаты которой представлены в таблице 5.
Таблица 5. Результаты вторичной и окончательной группировки рынков
| Группа | Рынки, входящие в группу | Критерии (средние по группам значения) | ||
| 1 | 2 | 3 | ||
| 1 | Санкт-Петербург, Москва, Смоленская область | 5,0 | 6,333 | 7,333 |
| 2 | Ярославльская область, Саратовская область | 6,0 | 7,5 | 3,0 |
| З | Краснодарский край, Московская область, Брянская область | 7,0 | 3,0 | 4,0 |
| Новый рынок* | Я | 3,0 | 4,0 | 5,0 |
Примечание. Собственная разработка
Отметим, что в нашем примере вторичная группировка оказалась окончательной. У нас образовалось 3 группы, в которые вошли однородные рынки.
Таким образом, у нас после применения метода кластерного анализа образовалось 3 новых сегмента. В первый входят 3 наиболее емкие рынки - Москва, Санкт-Петербург, Смоленская область. Также они являются наиболее перспективными и это связано с тем, что в этих регионах происходит экономический рост. Этот сегмент определяет основную долю движения автозапчастей в другие регионы. Это связано с тем, что, обладая огромными экономическими ресурсами, Москва имеет широкую дилерскую сеть по регионам. Закупая напрямую грузовые автозапчасти по высоким ценам и большими партиями, она затем их перепродает в другие части России.
Московский и Санкт-Петербургский рынки наполнены грузовыми автомобилями МАЗ и это дает хорошую перспективу для поставок продукции в этот регион. Третий рынок, который входит в наш новый сегмент является Смоленская область. Географически они все расположены в близких пределах от предприятия ОАО «ТАиМ» и это дает возможность личного контактирования с представителями этого рынка, а также делает недорогими издержки на перевозку продукции в эти регионы. Спрос со стороны этого сегмента постоянно находится на высоком уровне и тут можно прогнозировать постепенное его увеличение.