Название: Маркетинг - Волкова Л.А.

Жанр: Маркетинг

Рейтинг:

Просмотров: 4089

Сегментирование рынка

Йорам (Джерри) Винд

Значение сегментирования рынка для стратегий маркетинга и бизнеса

Решения, требуемые для реализации стратегии сегментирования

Успехи в области исследований по сегментированию

Сегментирование рынка в глобальную информационную эпоху

Расширение понятия сегментирования рынка

Проблемы и объединенная программа сегментационного исследования

Обзор

С начала 1960-х гг. сегментирование рассматривалось как ключевая концепция маркетинга — именно этому вопросу была посвящена значительная часть научной литературы. До недавнего времени концепция сегментирования (что показано, например, в Frank et al., 1972) не менялась. Также и фундаментальные подходы к исследованиям по сегментированию рынка изменились незначительно (Wind, 1978), несмотря на публикации множества все более сложных исследований и подходов к моделированию сегментов разнородных рынков.

1. Значение сегментирования для стратегий маркетинга и бизнеса

В принципе, любая стратегия маркетинга или бизнеса должна строиться на пони­мании потребностей целевых сегментов и стремлении удовлетворить их даже в большей мере, чем ожидают сами потребители. Рисунок 1 ясно показывает цент­ральное звено сегментирования, предполагая, что основой любой стратегии явля­ется понимание нужд целевого сегмента. Это указывает направление развития то­варов иуслуг и их точного позиционирования, которое отвечает нуждам целевых сегментов. Продукты и услуги, позиционируемые в соответствии с нуждами целе­вых сегментов, определяют основу маркетинговой стратегии, процессов, ресурсов и других областей деятельности фирмы.

Однако до сих пор, несмотря на всеобщее признание и значимость, сегменти­рование проводится многими компаниями неэффективно, без учета в своих стра­тегиях потребностей целевых сегментов. Опыт наиболее успешных компаний, действующих на потребительском и промышленном рынках, свидетельствует о необходимости эффективного сегментирования, увеличивающего вероятность позитивных изменений предложения компании, снижающего издержки и воз­можные неудачи нового товара или услуги.

Рис. 1. Вопросы стратегии, ориентированной на покупателей

Для оценки эффективности стратегии сегментирования можно провести аудиторскую проверку по ряду критериев. Таблица 1 представляет пример ауди­та сегментирования для крупного производителя компьютеров. Важно отметить, что эффективное сегментирование требует положительного ответа на каждый вопрос. Если есть отрицательные ответы, то каждый из этих пунктов требует кор­рекции.

2. Решения, требуемые для реализации стратегии сегментирования

Эффективное сегментирование требует ответа на пять следующих вопросов.

Как сегментировать рынок?

Какую процедуру исследования выбрать для разработки стратегии сегмен­тирования?

Какой (какие) сегмент (сегменты) выбрать?

Как распределить ресурсы между сегментами?

Как реализовать стратегию сегментирования?

Решение об идентификации сегмента

Решение включает определение набора переменных (базовых), используемых для сегментирования рынка. Сегментировать ли рынок по статусу пользователя товара (например, пользователи и непользователи, постоянные и непостоянные пользователи)? Сегментировать ли рынок, основываясь на желаемых выгодах

потребителя (например, в зависимости от значимости таких характеристик, как эксплуатационные свойства товара, удобство использования и чувствительность к цене)? Должны ли мы использовать какие-либо другие критерии для описания изменения поведения потребителей под влиянием элементов маркетинга-микс (например, вероятность покупки принципиально нового товара, реакция на цено­вое стимулирование, степень лояльности к бренду)? Наиболее успешный опыт в этой области опирается на три тезиса.

1. Эффективные переменные сегментирования позволяют различать сегмен­ты по степени их реакции на изменения элементов маркетинга-микс. Так, основанием для сегментирования может быть деление рынка на покупате­лей и непокупателей, чувствительных и нечувствительных к цене. Возраст, пол, семейное положение, психографические и другие общие характерне­тики потребителя не являются достаточным основанием для сегментиро­вания, так как не учитывают восприимчивость к воздействию элементов маркетинга-микс.

2. Выбранные переменные сегментирования должны быть напрямую связаны со стратегической целью. Для сегментирования в основном существуют две причины:

сегментирование рынка позволяет фирме скоординировать свою деятель­ность вокруг целевых сегментов. Так как растет число компаний, которые под влиянием рынка переходят от традиционной, ориентированной на производство организации к ориентирующимся на рынок или матричным структурам, то становится все более необходимым поиск стабильных и крупных сегментов для нацеленности на них стратегических бизнес-еди­ниц. Примером такого сегмента для компании, оказывающей финансо­вые услуги, могут быть потребители, делегирующие полномочия, кото­рые предпочитают, чтобы их финансовыми делами ведали специалисты, и потребители, которые предпочитают делать все самостоятельно, ис­пользуя прямую электронную торговлю. Для эффективного обслужива­ния этих двух сегментов фирме требуются совершенно разные стратегии. Участники каждого сегмента имеют общие финансовые/инвестиционные потребности. Однако каждый из этих сегментов может быть довольно раз­нородным по отношению к другим потребностям, поэтому, возможно, по­требуется их дальнейшее деление на более однородные группы;

специфические сегменты требуют специфических же рыночных и бизнес-решений. Например, при выводе нового товара сосредоточиваются на сег­менте с наибольшей вероятностью совершения покупки товара. При запус­ке новой службы онлайновой электронной торговли внимание уделяется тем, кто имеет возможность пользоваться компьютером и кто будет исполь­зовать электронные торговые услуги. Другие специфические сегменты мо­гут потребовать иных специфических решений маркетинга-микс. Например:

для позиционирования: способ использования товара; предпочтительность товара; искомые выгоды;

сочетание вышеназванных переменных;

для разработки идеи нового товара (выведение нового товара): реакция на новые идеи (намерение купить, предпочтение данной торго­вой марки и т. д.):

искомые выгоды

для решений относительно цен: ценовая чувствительность; склонность к сделке;

ценовая чувствительность в зависимости от характера покупки или ис­пользования;

для решений в области рекламы: искомая выгода; восприятие СМИ;

психографические критерии/стиль жизни;

сочетание вышеперечисленных переменных между собой, с характером покупки/использования;

для решений по распределению:

лояльность и благосклонность к определенному типу магазинов; искомые преимущества в выборе магазина;

для полного понимания рынка:

искомые преимущества (для промышленных рынков — критерии, исполь­зуемые при принятии решения о покупке); характер покупки товара и его использования; лояльность к марке и возможность переключения на другую; сочетание вышеупомянутых переменных. 3. Для лучшего понимания различных сегментов и их характеристик важно изобразить профиль сегмента, включающий описание демографических, психографических параметров, характер использования товара, восприя­тие и предпочтения, отношение и т. д. В случае сегментирования промыш­ленного рынка (целевой сегмент — промышленные предприятия) данные переменные должны включать как характеристики организации, так и личные характеристики каждого из участников закупочного центра. Таб­лица 2 содержит примерный перечень переменных, обычно используемых для выделения и описания сегментов. Важно отметить, что переменные, не задействованные в качестве основы «первичного» сегментирования, могут стать идентификаторами сегментов, формирующихся на основе ба­зового.

Выбор программы исследований

Качество сегментирования в значительной степени зависит от качества информа­ции (см.: ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И МАРКЕТИНГ; МАРКЕ­ТИНГОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ). При сегментировании любого рынка требу­ется информация о характеристиках рынка, которая включает:

размер и темпы роста рынка;

критерии, используемые закупочным центром при принятии решений о по­купке (включая искомые преимущества и проблемы, которые они пытают­ся разрешить);

предпочтения, отношение, использование товаров и услуг компании и ее конкурентов;

демографические характеристики участников закупочного центра и орга­низаций (в случае промышленных рынков);

психографические характеристики (стиль жизни, тип личности и другие психологические и поведенческие характеристики);

♦ реакция и чувствительность к рыночным действиям компании и ее конку­рентов.

Для сбора, анализа и интерпретации данных по этим переменным требуется исследовательская программа. Исторически исследования для сегментирования рынка базируются на опросах потребителей. Однако существует множество дру­гих подходов, которые тоже должны рассматриваться.

Рисунок 2 показывает возможные варианты решений. Формальное первичное исследование и особенно проведение опросов существующих и потенциальных потребителей были наиболее популярными подходами. Последние разработки баз данных по всему миру изменили природу исследований по сегментированию. На­пример, в фармацевтической промышленности множество фирм разрабатывают базы данных по всей отрасли — свыше 400 ООО фармацевтов, 7000 больниц и тыся­чи попечительских организаций.

Первичное исследование — первичные источники данных, более удобные для охвата выбранных сегментов. Аналогичное применение, но для потребительских услуг, было описано в работе Е. Дунн и Й. Винда (Dunn and Wind, 1983). Сложность и значимость решений по распределению ресурсов наводят на мысль о целесообраз­ности применения методов, таких как АНР, которые объединяют управленческую теорию, эмпирические данные, полученные из эконометрических моделей реакции рынка, экспериментов, изучения потребителей и моделей принятия решений.

Реализация стратегии сегментирования.

Выборка.

Генеральная совокупность.

Вторичные источники данных

Реализация стратегии сегменти рования

Выборка

Генеральная совокупность

База данных, внализ, система поддержки принятия решений (DSS — Decision Support System),разработка процесса моделирования, модель распределения ресурсов и/или модель субъектов управления, использующих такие подходы, как процесс иерархического анализа              (АНР — Analytical Hierarchy Process).

Рис. 2. Выбор программы исследования для сегментирования

4. База данных, анализ, система поддержки принятия решений (DSS — Deci­sion Support System), разработка процесса моделирования, модель распре­деления ресурсов и/или модель субъектов управления, использующих та­кие подходы, как процесс иерархического анализа (АНР — Analytical Hierarchy Process).

Второй тип формального исследования включает анализ вторичных данных, опирающийся на геодемографическую информацию, пригодную как для исследо­ваний в области сегментирования, так и для экспериментирования.

Адаптивное экспериментирование — другой подход, который может дать по­нимание характеристик различных рыночных сегментов и их реакции на марке­тинговые воздействия.

Третий подход опирается на исходные показатели текущей деятельности. В этом случае мы включаем данные как о реакции рынка на различные страте­гии, так и данные, поступившие от стратегических альянсов с потребителями. Последний подход особенно важен при разработке нового товара, когда компа­ния тесно сотрудничает со своими потребителями по поводу разработки новых товаров и услуг.

Практика показывает, что наилучшие исследования используют несколько подходов, объединяя полученную информацию в базы данных, постепенно обнов­ляя и используя их как часть системы поддержки принятия решений.

Выбор целевых сегментов

Располагая «картиной» сегментированного рынка, зачастую нецелесообразно пы­таться охватить все сегменты.

Поэтому важнейшим решением является выбор целевых рыночных сегментов. Все сегменты должны соответствовать следующим четырем условиям: измери­мость (возможность измерения размера и характеристик сегмента); значимость (способность приносить хотя бы минимальную прибыль); доступность (возмож­ность доступа и обслуживания сегмента); реальность (возможность применения стратегий по обслуживанию сегментов) (Kotler, 1991). Кроме этих требований выбор целевых рыночных сегментов требует ответов на следующие вопросы.

Какая реакция на предложение, включая позиционирование продуктов и услуг фирмы, наиболее вероятна?

Каков размер сегмента с точки зрения доходов и прибылей, которые могут быть получены?

Как может быть охвачен сегмент (посредством контроля СМИ и каналов распределения или посредством реализации стратегии «самоопределе­ния»)?

Какова текущая и перспективная деятельность конкурентов на целевом сег­менте?

Каковы возможные издержки эффективного охвата сегмента?

Каково влияние возможных изменений окружающей среды (например эко­номических условий, стиля жизни, законодательства и т. д.) на поведение целевого рыночного сегмента?

Располагаем ли мы товарным предложением и соответствующим квалифи­кационным уровнем для эффективного охвата и обслуживания выбранных целевых сегментов?

С каким количеством сегментов мы можем работать эффективно?

Эти и некоторые другие критерии зачастую требуют информации, которая не все­гда доступна. Поэтому необходима система поддержки принятия решения. Эта систе­ма должна опираться и на прошлый управленческий опыт, и на доступную в текущий момент информацию. Как минимум такая система должна включать: определение ре­левантных критериев; оценку сегментов в соответствии с выбранными критериями.

Следуя логике портфельного анализа товаров и сфер деловой активности, может быть создан портфель текущих и потенциальных рыночных сегментов (Wind and Robertson, 1983). Рисунок 3 иллюстрирует портфель сегментов, в котором каждый из них оценивается по своей привлекательности, по имеющимся у фирмы конкурентным преимуществам для работы в рассматриваемом сегменте и по ожидаемому синерге-тическому эффекту. Первые два критерия используются и в матрице портфельного анализа General Electric/McKinsey. Оценка по этим критериям может основываться на измерении единственной характеристики или представлять композицию многих параметров. Например, привлекательность сегмента может основываться на оценке размера и роста сегмента, факторов риска и стоимости охвата сегмента. Сильные сто­роны фирмы в сегменте могут включать: реальную и ожидаемую долю сегмента, ожи­даемую прибыльность. Специфические критерии и их удельный вес могут быть опре­делены на основе маркетинговых исследований и опыта управления.

Процесс выбора сегмента, показанный на рис. 3, отражает процесс иерархиче­ского анализа (АНР). Иерархический анализ (Wind andSaaty, 1980; Saaty, 1992) — это количественный подход, помогающий квантифицировать субъективные уп­равленческие суждения. Необходимыми шагами в применении АНР являются:

Благосостояние фирмы

Горизонт планирования

Краткосрочный период 0,80

Долгосрочный период 0,20

Цели

Товарные 0,39

Рост прибыли 0,34

Рост продаж 0,20

Снижение риска 0,07

Критерий

Привлекательность сегмента 0,28

Конкурентная сила в сегменте 0,51

Синергия 0,21

постановка группой менеджеров проблемы, требующей решения, рассмотрение ее с позиции иерархии взаимосвязанных элементов решения; оценка элементов иерархии методом попарного сравнения и использование математических мето­дов для определения удельного веса каждого элемента решения. Программные экспертные системы делают более удобным внедрение АНР.

Применение АНР для выбора сегмента объединяет усилия ведущих менедже­ров компании, которым предоставляется вся доступная информация маркетин­гового исследования. Это дает возможность обсуждения и оценки различных сегментов с помощью попарных сравнений по каждому выбранному критерию. Результаты приоритетности сегментов показаны на рис. 3 и предполагают сле­дующие выводы:

менеджеры установили три критерия (привлекательность сегмента, сильные стороны и синергия), которые имеют разную значимость с учетом возможно­стей фирмы в достижении четырех целей (продукт, рост прибыли и объема продаж, снижение риска). Цели, в свою очередь, различаются по своей значи­мости (рис. 3) в зависимости от благосостояния фирмы в краткосрочной и дол­госрочной перспективе (не показаны на рисунке). Семь существующих сегмен­тов оцениваются по трем критериям (привлекательность сегмента, сильные стороны в сегменте и синергия) и взвешиваются по их важности для достиже­ния четырех целей. Три из семи сегментов — D, Е и G—не очень привлекатель­ны и должны рассматриваться как кандидаты на удаление или, по крайней мере, должен быть уменьшен объем ресурсов, направляемых в эти сегменты;

были определены пять новых сегментов. При оценке по трем критериям два из пяти сегментов — Н и I — были рассмотрены как кандидаты на включе­ние в портфель и три — J, К и L — как кандидаты на удаление;

в результате процесса был определен новый портфель сегментов, включаю­щий А, В, С, F, Н и I;

на основании сделанных предположений определяется, сколько ресурсов ис­пользовать на каждом сегменте. Исходя из оценок иерархической значимости, ожидаемых доходов от каждого сегмента, стоимости охвата и риска определя­ются приоритеты для распределения ресурсов. Это может привести к следую­щему распределению: А - 11\%, В - 24\%, С = 13\%, F = 21\%, Н = 11\% и I = 20\%.

Другим примером портфеля сегментов, выбранных фирмой, может быть не­давняя реклама Citibank, которая разработала товары и услуги для шести следую­щих сегментов.

Лица, планирующие увольнение: отсрочка налоговых выплат имеет смысл больше чем когда-либо.

Уволенные лица: не пропустите нового налогового законодательства.

Лица, покидающие профессиональную деятельность: убедитесь, что ваш пенсионный фонд защищен.

Лица, оплачивающие колледж: вносите плату заранее и регулярно.

Вкладывающие в жилье/заемщики: уделите стратегическое внимание домо­владельцам.

Представители малого бизнеса: уделите внимание долгосрочной стратегии.

Распределение ресурсов между сегментами

Выбор целевых сегментов и распределение ресурсов между сегментами — это вза­имосвязанные решения. Например, в предыдущем разделе АНР использовался для формирования портфеля сегментов и распределения ресурсов между ними. Последнее обычно подразумевает не только распределение между сегментами, но и между различными элементами маркетинга-микс — товаром, ценой, распреде­лением, стимулированием и рекламой.

Важнейшей проблемой является определение комбинации ресурсов, которая имеет максимальную отдачу (объем продаж, прибыльность и т. д.). Каким обра­зом, например, должны быть распределены торговые представители, работающие на рынке, между сегментами, чтобы максимизировать отдачу? Оценка и модели­рование изменения объема продаж в каждом сегменте в зависимости от измене­ния каждого рыночного ресурса имеют огромное значение. Наиболее передовые модели распределения ресурсов развивались в контексте разработки оптималь­ных товарных линий. Эти подходы, которые обычно основываются на совместном анализе реальных и потенциальных покупателей, применялись для широкого ряда ситуаций, включая компьютерные телекоммуникационные товары и услуги, фармацевтику и т. д. (Green and Krieger, 1985). В случаях, когда основанный на эмпирических данных метод моделирования реакции рынка недоступен, может быть использована субъективная оценка менеджера, опирающаяся либо на мето­ды вычисления решений (Little, 1979), либо на АНР ( Wind and Saaty, 1980).

Приведенный на рис. 3 пример АНР включал в своем оригинальном варианте еще более низкий уровень показателей, учитываемый при выборе различных ва­риантов маркетинговой стратегии.

Реализация стратегии сегментирования

Наиболее сложным аспектом любого проекта сегментирования является разработка маркетинговой стратегии и программы на основе полученных результатов исследова­ния. Нет никаких правил, гарантирующих успешность разработки, и действительно немного известно (в опубликованной литературе) о том, как происходит этот процесс.

Неформальное обсуждение с руководителями и исследователями «успешных» и «неуспешных» примеров позволило сделать несколько обобщенных выводов об условиях, которые увеличивают вероятность успешной реализации сегментиро­вания (см.: СТРАТЕГИЧЕСКОЕ МАРКЕТИНГОВОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ).

Вовлечение в процесс принятия решений всех относящихся к делу людей (например менеджеров по товару, ответственных за разработку новых това­ров, рекламных и торговых представителей и т. д.).

Характеристики сегмента должны быть достаточно обширны для обеспече­ния позиционирования нового товара и решений относительно товара, цен, коммуникаций и распределения.

Характеристики сегмента должны также давать возможность для реально­го исполнения выбранной стратегии.

Выбирая немаркетинговую ориентацию управления по продукту, же­лательно возложить обязанности исполнения стратегии сегментирования на менеджеров или команды, ответственные за работу в сегментах.

5. Поскольку информация о средствах массовой информации и каналах распре­деления редко напрямую связана с функцией реакции рынка, то особенно важно получить данные, отражающие функцию реакции рынка на различ­ные СМИ и каналы распределения, а также результаты реализации фирмой стратегии «самоопределения». (Представители целевого сегмента самостоя­тельно выбирают сообщение в средствах доставки информации.)

3. Успехи в области исследований по сегментированию

Множество статей, опубликованных в «Marketing Science» и в «Journal of Mar­keting Research», отражают достижения в области исследований по сегментирова­нию и моделированию, которые концентрируются вокруг приведенных ниже ше­сти «инструментов».

Классификация

Классификация методов сегментирования рынка особенно важна для кластерно­го подхода сегментирования и для моделей, опирающихся на гибридный подход. Кластерное сегментирование включает определение количества, размера и харак­теристик сегментов путем разделения всей совокупности респондентов на группы по «уместным» переменным. Сегментирование по искомым выгодам, потребно­стям и отношению используется в этом типе подхода.

Гибридное сегментирование включает те случаи, когда сегментирование по приоритетной переменной (характер покупки или использования товара, лояль­ность или тип потребителя) усиливается кластерной группировкой по таким переменным, как искомые выгоды. Гибридное сегментирование особенно часто встречается в сегментировании промышленных рынков.

Часто на практике используются и подходы макро- и микросегментирования (Wind and Cardozo, 1974), и сегментирование методом последовательных груп­пировок (Peterson, 1974). Примером сегментирования методом последователь­ных группировок может служить определение сегментов по демографическим переменным и выделение внутри каждого сегмента групп, которые отличаются своим отношением (или искомой выгодой).

Дискриминация

Дискриминантные методы, применяемые для установки профиля сегментов, обычно используют множественный дискриминантный или регрессионный ана­лиз. Такие статистические методы часто усиливаются графическими пакетами, которые показывают профиль сегментов.

Одновременная оценка нескольких сегментов, их профиля и желаемого позициони­рования для набора товаров и услуг

Эта сфера исследования, которой уделяется огромное внимание со стороны ис­следователей, включает многомерное шкалирование и многомерный статистиче­ский анализ. Примером сопряженного анализа могут служить действия по одно­временной оценке размеров сегмента, его предпочтений и позиционирования товара. Подобные исследования обычно представляют результаты в виде карт, мо­делей логит-анализа, которые применяются одновременно для сегментирования и структурирования рынка. Это отражено в работах Р. Буклина и С. Гупта (Bucklin and Gupta, 1992), а также Р. Грувера и В. Шринивасана (Grover and Srinivasan, 1987).

Одна из наиболее интересных разработок в этой области — это покомпонент­ное сегментирование. Эта модель, предложенная П. Е. Грином и В. С. Де Сарбо (Green and DeSarbo, 1979), смещает акценты в сегментировании рынка на лично­стные характеристики (описанные набором демографических и психографиче­ских характеристик), которым будут лучше соответствовать особенности товара. В покомпонентном сегментировании исследователь заинтересован в сопоставле­нии параметров ценности товара и различных характеристик респондента (демо­графические, использование товара и т. д.).

В типичном подходе сопряженного анализа разрабатывается матрица полезно­сти. Матрица может использоваться как исходная база для описания профиля неко­торых предполагаемых (априори) сегментов (например, пользователи и непользова­тели товара) или альтернативно для программы кластеризации, которая в итоге идентифицирует количество сегментов по искомым выгодам. В покомпонентном сег­ментировании одни и те же принципы помогают выбрать (товарные) стимулы и сгруппировать респондентов. Например, при изучении новой услуги страхования был выделен набор из четырех характеристик респондентов: возраст, пол, семейное положение и вид страховки, которой человек пользуется в данный момент. Далее подбираются те респонденты, которые обладают характеристиками заданного про­филя. Каждый респондент опрашивается в соответствии с поставленными задачами сопряженого анализа на предмет оценки им набора характеристик гипотетического товара (услуг по страхованию).

Завершив стадию сбора информации, исследователь должен сгруппировать в матрицу усредненные оценки маркетинговых стимулов отдельными группами респондентов. Эта матрица позволяет составить любое количество покомпонент­ных моделей сегментирования, которые выделяют индивидуальные значения каж­дого параметра ценности для каждого уровня характеристик товара (атрибутов) и для каждого профиля характеристик покупателей, показывая, насколько каждый параметр влияет на изменение оценки.

Определив эти два набора параметров, исследователь может сделать предло­жения относительно развития любых возможных свойств товара для любых ти­пов потребителей.

Покомпонентное сегментирование предлагает концептуально новый подход к рыночному сегментированию, фокусируясь не только на формировании блоков сегментов, но и на сопряженном анализе рыночного сегмента для каждого суще­ствующего предложения товара, и на оценке наиболее желаемого предложения (или позиционирования) для данного сегмента. Концепция и алгоритм покомпо­нентного сегментирования могут быть расширены так, чтобы использовать не только два набора характеристик (атрибуты товара и характеристики респонден­та), а три или более, например добавляя характеристики использования товара и его распределения.

Управление базами данных

Управление базами данных включает создание, изменение и предоставление до­ступа к базам данных и объединение их с системой поддержки принятия решения. Интерес к этой области проявляется исключительно со стороны менеджеров, и поэтому эта область до сих пор недостаточно разработана.

Моделирование и оптимизация

Моделирование и оптимизация незаменимы при выборе целевого портфеля сег­ментов. Эти модели обычно основываются на результатах сопряженного анали­за. Наиболее действенный подход в этой сфере — это гибкое (эластичное) сег­ментирование. По сравнению с априорным сегментированием, когда сегменты определяются по предполагаемым переменным в начале исследования, и с клас­терным сегментированием, когда выбранные сегменты формируются по резуль­татам кластерного анализа, модели гибкого сегментирования предлагают дина­мический подход к проблеме. Используя этот подход, можно разработать и проверить большое количество различных сегментов, каждый из которых вклю­чает потребителей или организации со схожим восприятием новых «пробных» продуктов (определенных по конфигурации специфических характеристик то­вара). Гибкое сегментирование объединяет результаты сопряженного анализа и компьютерное моделирование поведения потребителей при выборе товара. Имитационная модель гибкого сегментирования включает три набора данных.

Полезность различных факторов и уровней для каждого респондента.

Воспринимаемые различия или ранжирование существующих марок с точ­ки зрения некоторого набора атрибутов.

Набор демографических и других исходных характеристик.

Активное участие менеджеров также необходимо для разработки набора «харак­теристик нового товара» (каждый определен как уникальная комбинация характери­стик товара — специфический уровень воплощения каждого фактора получен по ре­зультатам сопряженного анализа). Участие менеджеров может осуществляться в реальном времени при непосредственном взаимодействии с компьютерными моде­лями. Менеджеры также могут заранее определять число приемлемых концепций но­вого товара или отбирать «лучшие» комбинации характеристик товара.

• Модель потребительского выбора основывается на предположении, что по­требители максимизируют полезность выбираемого предложения (нового това­ра или торговой марки). Модель разрабатывается для выяснения: доли потреби­телей, выбирающих существующие торговые марки, которые рассматриваются в отношении реальной доли рынка, возможности переключения потребителей на некоторый новый товар. Эта фаза предоставляет серию матриц переключения на другие торговые марки. Внутри каждой матрицы менеджер может выбрать лю­бую ячейку или их комбинацию в качестве возможного рыночного сегмента (на­пример, потребители, остающиеся с маркой I, против тех, кто перешел на новую торговую марку J, и т. д.). Когда желаемые сегменты (ячейка или комбинация яче­ек) отобраны, то могут быть определены демографические характеристики, стиль жизни, характер покупки товара и его использования и другие соответствующие характеристики сегмента с помощью множественного дискриминантного анали­за, включенного в моделирование.

Одним из наиболее важных достижений в области сегментирования за послед­ние десять лет являются разработки процедур моделирования и оптимизации и связанного с ними доступного для пользователя программного обеспечения. Раз­работки П. Грина и А. Кригера (Green and Krieger, 1991, 1994) существенно упро­щают задачу выбора оптимального (или близкого к оптимальному) набора сег­ментов.

Связь разработок по сегментированию с субъективными суждениями менеджеров

Так как решения, связанные с портфелем сегментов, очень сложны, то полезно использовать методологию, которая позволяет связывать субъективные оценки менеджеров с результатами исследований по сегментированию. Процесс иерар­хического анализа (АНР) идеально подходит для этой задачи.

Идентификация проблемы

В дополнение к успехам методологии в этих шести областях существуют несколь­ко еще более интересных разработок в области сегментационного исследования и моделирования. Это методы, направленные на преодоление трех часто встречаю­щихся недостатков сегментационного исследования, — слишком узкая направ­ленность, статичность и детерминированность и недостаточная интеграция со стратегией. Успехи в решении этих проблем коротко изложены ниже.

Слишком узкая направленность

Критика рассматривает пять областей, которые могут быть учтены в исследова­ниях и моделировании.

Традиционная сосредоточенность на принципе «один сегмент из одного типа покупателей»: задание взаимоисключающих и исчерпывающих совокупность сегментов слишком узко. Эту проблему можно решить, используя частично перекрывающуюся кластеризацию — относительно новую процедуру группи­ровок, которая позволяет потребителю относиться более чем к одному сегмен­ту. Для рассмотрения этого метода обращайтесь к работам Ф. Арабле в соав­торстве (Arable et al., 1981) и А. Чатурведи и др. (Chaturvedi etal, 1994).

Одна сегментационная схема применяется для всех маркетинговых решений: эта проблема может быть решена путем использования гибкого сегментиро­вания или объединения нескольких схем.

Пренебрежение подсегментами: многие сегменты становятся разнородны­ми, так как исключается возможность наличия подсегментов. Очень важно выяснить их наличие и улучшить базовую сегментацию дополнительными подсегментами. Эта концепция лежит в основе гибридных моделей сегмен­тирования и становится все популярнее. В этом контексте полезно разви­вать иерархию сегментов. Побочный продукт такого исследования — разра­ботка критериев оценки сегментированности каждого рынка (и уровня однородности выбранных сегментов).

Человек как единица анализа: большинство сегментационных исследований используют данные о людях. Однако мало решений о покупке принимаются отдельными индивидами. Многие решения принимаются закупочным цент­ром домохозяйств или промышленных потребителей. Важный успех в сег-ментационном исследовании — это перемещение внимания с индивидов на закупочные центры. В определении неоднородности закупочного центра ис­пользование основных инициаторов распространения информации как пред­ставителей закупочного центра часто не является приоритетным. Более пра­вильный подход — определить всех членов закупочного центра и собрать о них информацию. Это позволяет оценить уровень согласия среди членов закупочного центра. Уровень согласия, так же как и структура закупочного центра, может быть использован как переменная для сегментирования или описания профиля сегментов. Д. Чоффрей и Г. Л. Лилиен (Choffray and Lilien, 1978) обращают внимание на различия в критериях принятия решения среди членов закупочного центра. Е. Вильсон и другие ( Wilson et al., 1991) описыва­ют и проверяют наилучшие пути комбинирования предпочтений индивидуу­мов и членов закупочного центра, определяя, как предпочитает действовать закупочный центр.

«Сегментирование месяца»: область сегментирования не избежала прихотей и имела свою долю «модных сегментов» и их сторонников. Чтобы не допус­тить подобных ошибок, следует обратиться к теории сегментирования, кото­рая помогает сконцентрироваться на вариации рыночной реакции при выбо­ре как основы сегментирования, так и дескрипторов профиля сегмента.

Статичность и детерминированность

Многие сегментационные исследования пренебрегают изменениями рынка и ди­намикой сегментов; игнорирование таких изменений обычно имеет несколько по­следствий. В работе Б. Джонсона и Г. Лилиена (Johnson and Lilien, 1994) рассмат­риваются вопросы концептуализации и моделирования динамики сегментов. Для решения этой проблемы можно сделать следующее:

идентифицировать переменные сегментирования, которые учитывают про­исходящие изменения;

отслеживать изменения в структуре сегмента некоторое время;

фокусироваться на стратегиях сегментирования, которые учитывают изме­нения в сегментах (от непотребителей до потребителей, от мелких клиентов до крупных);

оценить действия и реакции конкурентов, так как привлекательность сег­мента зависит не только от его характеристик и собственной стратегии фир­мы, но и от действий конкурентов.

Второй проблемой большинства сегментационных исследований является от­сутствие случайных компонентов. Для решения этой проблемы существует целый ряд примеров представления этих случайных компонентов для оценки размера сегмента и его характеристик, кроме того, внимание должно уделяться проблеме нечеткой кластеризации (WedelandSteenkamp, 1991).

Недостаточная интеграция со стратегией

Для ликвидации несоответствия сегментационных исследований стратегии может быть предпринят ряд действий.

Использовать результаты анализа всех исследований в отношении концеп­ции, товара, распределения и других маркетинговых исследований для ана­лиза сегментов.

Избегать редких и дорогостоящих сегментационных исследований и взамен включать во все исследования раздел для анализа сегментов.

Связывать сегментирование с позиционированием и стратегиями марке­тинга-микс, понимая взаимозависимость между последними двумя. Рас­сматривая позиционирование, определять наилучший сегмент (сегменты). Определив сегмент, выбирать наилучшее позиционирование. Сосредото­чившись на сегменте/позиционировании, важно развивать маркетинговую стратегию в соответствии с потребностями выбранного сегмента для отра­жения целевого позиционирования.

Привлекать к процедуре сегментирования торговые подразделения* спо­собствуя освоению рынка каждого сотрудника. Кроме того, сегментирова­ние может помочь в разделении торговых подразделений.

Использовать сегментационные стратегии на уровне бизнес-единиц и кор­порации, фокусируясь на портфеле сегментов и используя его как ядро кор­поративной стратегии.

4. Сегментирование рынка в глобальную информационную эпоху

Информационная революция, которая приняла громадный масштаб в бизнесе и СМИ, является предметом изучения растущего числа научных исследований, захватив вооб­ражение ученых, менеджеров и общественности. Эта революция сильно повлияла на методы управления деятельностью фирмы и развития бизнеса. Информационная стратегия лежит в основе усилий современных корпораций по их совершенствованию и ведет к созданию новой теории менеджмента и маркетинговой парадигмы.

В новой теории менеджмента и маркетинга (Wind, 1994) информация имеет основополагающее значение для: (1) понимания сущности и качества принимае­мых решений в менеджменте; (2) определения сущности стратегий бизнеса; (3) со­здания передовых систем коммуникаций и распределения.

Принятие управленческих решений

На принятие управленческих решений влияет развитие баз данных (охватываю­щих все население) и их взаимосвязь с системами поддержки принятия решения (DSS/ESS), которые, в свою очередь, могут включать экспертные системы или базы знаний. В этом контексте многие результаты сегментирования могут объеди­няться с DSS и большая часть данных по сегментированию может использоваться для разработки правил базы знаний, помогающих менеджерам в выборе целевых сегментов.

Некоторые достижения в этой области включают возможность создания «живых» баз данных, в которых можно использовать текущие сведения потребительских баз данных. Например, Citibank развивает интерактивную систему поддержки принятия решений для взаимодействия с покупателем. Так, системой направляется доставка со­общений почтой или по телефону, координируется взаимодействие с покупателем по каждому контакту с Citibank для создания «диалога», наиболее приоритетного для пользователя. Эта система основывается на новой модели отношений с домохозяй-ствами, а не только на традиционном внимании банка к операциям со счетами.

Моделирование данных

Другие интересные достижения касаются «разработки» данных (Lewinson, 1994). Этот термин относится к моделям распознавания структур, использующим ней-росети или фракционную технологию. Эти методы были применены для иден­тификации сегментов покупателей, которые с большей вероятностью купят предложенный продукт (в банковской системе, например), и для обнаружения покупателей с определенным образом жизни (для мобильных телефонов, напри­мер). Эти подходы, хотя и занимательны, до сих пор находятся в стадии разработ­ки и требуют обоснования.

Несмотря на то что пример Citibank показывает перспективы развития, боль­шая часть работ сегодня опирается на традиционное геодемографическое сегмен­тирование. Примером такого типа усилий может послужить сегментирование по стилю жизни «Claritas Prizm*. Эта модель сегментирования разделила США на 62 кластера, которые были выделены из 15 групп в зависимости от типа размеще­ния (деревня, город, областной или городской) и достатка. Кластеры стиля жизни «Prizm» могут быть связаны с любой целевой группой по интересам.

Информационная стратегия

Информационные стратегии — относительно недавнее дополнение к традицион­ному набору маркетинговых стратегий. Одна из ранних и наиболее эффективных информационных стратегий, стратегия «захвата клиента» American Hospital Sup­ply, опирается на прямую связь между больничными компьютерами и компьюте­рами AHS, устраняя необходимость взаимодействия с людьми в случае прямой повторной покупки. Стратегия «захвата клиента», как и прямая связь между ком­пьютерами PEG и Walmart, увеличивает популярность.

Новые решения в области коммуникаций и распределения

Информационная технология также сильно влияет на характер выбора коммуни­каций и каналов распределения. Электронный магазин, CD-ROM или онлайно­вые системы развиваются намного быстрее, чем когда-либо ожидалось (см., на­пример: Rangaswammy and Wind, 1994). Для более широкого обсуждения вклада информационных технологий в маркетинг см.: Blattberget al., 1994 (см.: ИНФОР­МАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И МАРКЕТИНГ).

Эти изменения влияют на все аспекты нашей жизни и изменяют концепцию сег­ментирования. В новой маркетинговой парадигме традиционный массовый рынок заменяется сегментами, включая в крайнем случае лишь один сегмент. В серьезной работе «The One to One Future* («Точно предсказанное будущее») Д. Пепперс и М. Роджерс (Peppers and Roggers, 1993) представляют видение парадигмы «один к одному», включающее и фокусирующееся на:

доле покупателей, а не на доле рынка;

сотрудничестве с покупателями для создания товаров и взаимоотношений;

индивидуальной адаптации товаров, услуг и стимулирования для каждого покупателя;

диалоге с покупателями — интерактивной индивидуализации средств до­ставки сообщений.

Сдвиг к сегментам требует переосмысления концепции сегментирования, а также совершенствования и применения сложных баз данных, маркетингового ана­лиза, моделирования и стратегии. Стремление к подобному развитию неизбежно и сопровождается другой тенденцией — глобализацией бизнеса.

Глобализация

Рост промышленных рынков глобален. Для преуспевания в таком окружении фир­мы должны переключаться с местных операций на мировой рынок, то же касается и потребительских рынков товаров и услуг, так же как и рынков ресурсов от сырья до научно-исследовательских работ, производства, рабочей силы и капитала.

Глобализация экономики сопровождается также региональными экономиче­скими объединениями — Европейский Союз, NAFTA и другие примеры регио­нальной интеграции в Азии и Латинской Америке. Следствие такого развития для сегментирования заключается в том, что менеджеры должны рассматривать портфель сегментов, состоящий из:

глобальных сегментов;

региональных сегментов;

сегментов внутри отдельных стран.

В дополнение есть необходимость рассмотреть в качестве единицы анализа не толь­ко страну, но и способ выхода, так как от этого зависят рискованность и привлекатель­ность деятельности. Выбор портфеля сегментов, включая глобальные сегменты и сег­менты внутри стран (с учетом способа выхода), требует значительного количества информации по всем соответствующим рынкам всего мира. Создание и поддержание такой информационной базы/базы знаний — нетривиальная задача и одна из основ­ных помех для развития глобальных сегментационных стратегий. Создание условий для развития и поддержки местных, региональных и мировых баз данных — это высо­коприоритетное направление для всех глобальных фирм. Без таких баз данных разви­тие эффективного сегментирования возможно, если фирма будет проводить повторя­ющуюся восходящую и нисходящую сегментацию. Этот процесс включает три этапа.

Сегментирование рынка каждой страны (с учетом способа выхода).

Проверка полученных сегментов в каждой из выбранных стран для опреде­ления общих сегментов — кластеризация стран в сегменты.

Создание глобального портфеля, основанного на различных кластерах сег­ментов.

Полученный портфель сегментов должен быть сверен с желаемым (нисходя­щим) портфелем сегментов. Сравнение и различие двух портфелей руковод­ствуется концепцией глобальной деятельности, которая определяет баланс меж­ду необходимостью развивать ориентирующиеся на местные рынки стратегии (с учетом особенностей рынка, условий конкуренции и окружающей среды) и достижением эффекта масштаба производства, расширяя деятельность на комби­нирующие страны сегменты. Структура и методология АНР могут помочь в при­нятии таких решений даже при отсутствии необходимых рыночных данных. Ког­да при помощи собственного опыта фирмы или при помощи других источников данные становятся доступными, их интегрируют в базы данных и используют в качестве входной информации для АНР.

Сегментирование глобальных рынков предлагает громадные возможности, кото­рые до сих пор игнорируются. Литература представляет разрозненные примеры гло­бального сегментирования (Helsen et al., 1993). Однако возможности исследований в этой области, и особенно это относится к информационной революции, весьма шатки.

5. Расширение понятия сегментирования рынка

В маркетинговой литературе, в практике и дискуссиях до настоящего времени сег­ментирование было ограничено рынками «покупателей». Теперь концепция рас­пространяется на разнородные аудитории, на всех заинтересованных лиц фирмы — на всех тех, кто имеет свой «интерес».

Рассмотрим, например, собственные торговые подразделения фирмы. Много больших фирм трудоустраивают тысячи торговых агентов, которые значительно влияют на их эффективность. Правило 20/80 часто действует в отношении них, так же как и в отношении покупателей (т. е. 20\% торговых представителей созда­ют 80\% дохода). В многономенклатурных фирмах разные торговые агенты прода­ют разные ассортиментные группы товаров. Они различаются по стадии жиз­ненного цикла семьи, поэтому имеют различные потребности во времени и финансовых средствах (некоторые еще озабочены предоставлением образования детям, другие одиноки и т. д.). Эти и другие различия среди торгового персонала в любой фирме предполагают традиционный подход, в котором единая применяемая стратегия продаж и вознаграждения неоптимальна. Чтобы получить наибольшую прибыль с торгового подразделения, важно поделить его на сегменты.

Сегментирование торгового персонала, основанное на потребностях, искомой выгоде, восприятии и предпочтении или на любой другой соответствующей харак­теристике, ведет к идентификации однородных сегментов и разработке отдельных стратегий по отношению к каждому из них. Действительно, в любой ситуации, где менеджмент обеспечивается в большей степени торговыми подразделениями, дол­жна развиваться двойственная маркетинговая стратегия — одна для торгового пер­сонала, а другая для целевого сегмента потребителей. Очевидно, эти две стратегии должны быть согласованы и объединены. Более того, стратегия сегментирования по отношению к вознаграждению также желательна. Для ее осуществления, избе­гая дискриминационной практики, требуется использовать системы компенсации, основывающиеся на стратегии самоопределения, когда различные сотрудники могут выбирать свой вариант, наиболее отвечающий их потребностям. В то время как сегментирование торговых подразделений и разработанные на его основе стра­тегии, возможно, встретят противодействие, для оценки перспектив исследования необходимо определить, перевесят ли выгоды трудности и издержки.

Подобным образом стратегия сегментирования может помочь взаимодействию фирмы с другими заинтересованными группами, например поставщиками, персо­налом по обслуживанию, государственными агентствами, часто бывают разнород­ны. Во всех случаях понимание основных сегментов и выбор желаемых целевых сегментов могут сильно поднять эффективность фирмы.

6. Проблемы и объединенная программа сегментационного исследования

В предисловии «Journal of Marketing Research» («Журнал маркетинговых иссле­дований») автор представил следующие выводы по проблеме сегментационного исследования (Wind, 1978).

Сегментирование рынка стало центром основных маркетинговых исследо­ваний и маркетинговых действий многих фирм. Теперь слишком много иссле­дователей занимаются изучением сегментирования. Эта тенденция стандар­тизации процедур преждевременна и нежелательна. Передовые подходы к сегментированию были предложены за последние 5 лет, и теперь должны быть предприняты усилия по разработке новых концепций и методологий.

Особенно важным кажется исследование следующих вопросов.

Новая концептуализация проблемы сегментирования.

Дальнейшее развитие и операционализация нормативной теории сегменти­рования с акцентом на вопросе о своевременном распределении ресурсов между рынками и товарами.

Исследование и использование новых переменных для сегментирования (т. е. новые характеристики отношения и поведения, которые фокусиру­ются на изменении реакции на различные маркетинговые инструменты) рынков товаров, услуг и идей.

Развитие новых моделей исследований, параллельного сбора данных и анализа, которые более удобны для респондентов и для обработки инфор­мации.

Развитие простых и гибких аналитических подходов к анализу данных для обработки дискретных и непрерывных переменных и выбора взаимодей­ствия на определенный момент времени и дальше.

Оценка условий, при которых различные аналитические приемы наиболее приоритетны.

Накопление знаний по удачным примерам базовых переменных сегменти­рования с помощью исследований (товары, ситуации и рынки).

Обеспечение внешней достоверности исследований для повышения резуль­тативности сегментационных стратегий, основанных на их результатах.

Проектирование и внедрение многофункциональных и многовариантных методов сегментационного исследования для получения наиболее надеж­ных и достоверных данных.

Объединение сегментационных исследований с маркетинговой информа­ционной системой фирмы.

Исследование альтернативных подходов для трансформации результатов сегментирования в маркетинговые стратегии.

Исследования организационной структуры фирмы, приемлемой или непри­емлемой для реализации стратегий сегментирования.

Обзор некоторых проблем и реальных достижений исследований в области сегментирования показывает, что, несмотря на имеющиеся преимущества в менеджменте и в исследовательской практике, до сих пор существует множе­ство преград, требующих систематического изучения.

(Wind, 1978)

Основные выводы и относящийся к ним алгоритм исследований до сих пор имеют силу. Несмотря на достижения научных исследований за последние 16 лет, мы до сих пор не имеем удовлетворительного разрешения проблем, появившихся в 1978 г. Изменения в окружающей среде, и особенно влияние глобальной инфор­мационной эпохи, требуют некоторых изменений программы исследования.

Изменение концепции сегментирования в свете глобальной информацион­ной эпохи.

Развитие экспертных систем/баз знаний для оказания помощи менеджерам в выборе и управлении портфелем сегментов. Такие системы могут быть иде­ально объединены в эффективную систему поддержки принятия решения. Ключ к этому — развитие набора правил, объединяющих наше реальное по­нимание сегментирования рынка. Эти правила могут отражать эмпириче­ские обобщения в этой области при помощи приоритетов метаанализа.

Развитие этого процесса и организационная структура требуют обеспечения эффективной адаптации и управления процессом сегментирования. Это включает усвоение концепции сегментирования как фундамента всех марке­тинговых и деловых решений (как показано на рис. 1), так же как и разработ­ку принципов эффективного управления процессом сегментирования.

Дальнейшие нововведения и достижения в исследованиях сегментирования и моделирования для создания и эволюции сегментационных стратегий могут быть весьма существенными. Однако реальный прогресс в этой области требует переос­мысления эпохи и сосредоточенности менеджеров на развитии и внедрении передо­вых и эффективных стратегий сегментирования.

Преграды для эффективного сегментирования не имеют методологического харак­тера, для их преодоления помогут даже не удачно собранные данные, а способность и готовность менеджеров предпринять стратегию сегментирования и определить требу­емые процессы и ресурсы для удачной реализации. Концепция сегментирования, спо­собная отражать вклад информационной революции и глобализации бизнеса, надеж­на и достоверна. Проблемы при сегментировании — явление обычное. Эти проблемы разрешимы, но решения требуют проверки и создания более точных подходов к сег­ментированию рынка. Если у нас есть уверенность и смелость пересмотреть традици­онную концепцию сегментирования, мы сможем значительно поднять его ценность в удовлетворении потребностей покупателей и для других заинтересованных групп.

Yoram (Jerry) Wind The Wharton School University of Pennsylvania

Литература

Arable, Phipps; Carroll, J. Douglas; DeSarbo, Wayne S. and Wind, Jerry (1981) 'Overlapping clustering: a

new method for product positioning', Journal of Marketing Research 18:310-17. Blattberg, Robert; Glazer, Robert and Little, John (1994) 'The Marketing Information Revolution',

Harvard: Harvard Business School Press. Bucklin, Randolph E. and Gupta, Sunil (1992) 'Brand choice, purchase incidence, and segmentation: an

integrated modeling approach', Journal of Marketing Research XXIX: 201-15. Chaturvedi, Anil; Carroll, J. Douglas and Green, Paul E. (1994) 'Market segmentation via overlapping K-

centroids clustering', Working paper, Pennsylvania: Wharton School, University of Pennsylvania,

May: 1-21.

Choffray, Jean-Marie and Lilien, Gary L. (1978) 'A new approach to industrial market segmentation', Sloan

Management Review 19:17-30. Frank, Ronald; Massy, William and Wind, Jerry (1972) 'Market Segmentation', Englewood Cliffs, NJ:

Prentice Hall.

Garreau, Joel (1982) 'The Nine Nations of North America', Boston: Houghton Mifflin.

Gensch, Dennis; Aversa, N. and Moore, S. (1990) 'A choice modeling market information system that enabled ABB Electric to expand its market share', Interfaces 20: 6-25.

Green, Paul E. and DeSarbo, Wayne S. (1979) 'Componential marketing in the analysis of consumer trade­offs', Journal of Marketing 43:83-91.

Green, Paul E. and Krieger, Abba M. (1985) 'Models and heuristics for product line selection', Marketing Science 4:1-19.

Green, Paul E. and Krieger, Abba M. (1991) 'Segmenting marketing with conjoint analysis', Journal of Marketing 55: 20-31.

"ireen, Paul E. and Krieger, Abba M. (1994) 'An evaluation of alternative approaches to cluster-based

market segmentation', Working paper, Pennsylvania: Wharton School, University of Pennsylvania. Grover, Rajiv and Srinivasan, V. (1987) 'A simultaneous approach to market segmentation and market

structuring', Journal of Marketing Research 24:139-53. Helsen, Kristiaan; Jedidi, Kamel and DeSarbo, Wayne S. (1993) 'A new approach to country segmentation

utilising multinational diffusion patterns', Journal of Marketing 57: 60-71. Johnson, Brent and Lilien, Gary L. (1994) 'A framework and procedure for assessing market segment change',

Penn State ISBM working paper, Penn State University, University Park, PA. Kotler, Philip (1991) 'Marketing Management', Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall. Lewinson, Lisa (1994) 'Data mining: tapping into the mother code', Database Programming and Design,

February: 50-6.

Mitchell, A. (1983) 'The Nine American Lifestyles', New York: Macmillan. Peppers, Don and Rogers, Martha (1993) 'The One to One Future', New York: Doubleday. Peterson, Robert A. (1974) 'Market structuring by sequential cluster analysis', Journal of Business Research 2: 249-64.

Rangaswamy, Arvind and Wind, Yoram (1994) 'Don't walk in, just log in! Electronic commerce on the

information highway', Wharton School Working Paper, February. Saaty, Thomas L. (1992) 'Decision Marketing for Leaders', Pittsburgh: R WS Pittsburgh Publications.

Wedel, Michel and Steenkamp, Jan-Benedict E. M. (1991) 'A clusterwise regression method for simultaneous fuzzy market structuring and benefit segmentation', Journal of Marketing Research XXVIII: 385-96.

Weiss, Michael (1994) 'Latitudes of Attitudes: An Atlas of American Tastes, Trends, Politics and Passions',

Boston: Little Brown and Company. Wilson, Elizabeth J.; Lilien, Gary L. and Wilson, David T. (1991) 'Developing and testing a contingency

paradigm of group choice in organizat