Априорные методы с составными переменными

Недавно традиционные демографические и социально-экономические сред­ства априорной сегментации пополнились более сложными методами, которые популяризируются по крайней мере в области потребительского маркетинга рекламными агентствами и организациями рыночных иссле­дований. К ним относятся субъективные методы и специфичные для мар­кетинга объективные критерии, описанные в главе 10. Различие между ними и подходами, рассмотренными выше, состоит в том, что в них сразу рассматриваются составные критерии, а сегменты создаются на основе этих составных критериев. Было предложено несколько разных систем потребительской классификации, среди них- классификация жилых райо­нов (ACORN), MOSAIC, ценности и образ жизни (VALS). Эти системы были созданы на основе анализа больших наборов данных (в первых двух случаях- официальных данных переписи населения) с применением методов гнездового анализа. И сегодня они по-прежнему считаются ап­риорными по той причине, что если их составить один раз, то потом любой пользователь может получить их в готовом виде от соответствую­щих агентств.

Среди априорных методов с составными переменными раньше всех стали применяться перечни человеческих качеств (в 1960-70-х годах). В то время исследователи стремились вывести типологию индивидуальнос­ти, которую можно было бы соотнести с решениями о покупке и схемой потребления примерно так же, как и социально-экономические факторы. Методику оценки индивидуальных человеческих качеств для маркетинга позаимствовали у психологов. Давно принятые в психологии тесты, такие как список индивидуальных предпочтений Эдвардса или список 16 PF Кателля были опробованы в маркетинговой среде. К сожалению, эти тесты показали, что они обладают не намного более высокой разли­чительной способностью, чем гораздо более простые демографические и социально-экономические методы.

По сравнению с готовыми демографическими и социально-экономичес­кими методами, перечни личных качеств имеют незначительное и несу­щественное преимущество. В небольшой степени они действительно мо­гут провести различия между некоторыми продуктами, связанными со значительным вовлечением потребителя, но и в этих случаях они не дают объяснений большей части отличий. Как и в случае с демографи­ческими и социально-экономическими методами, они, похоже, обладают самым высоким различительным потенциалом на рынках, где их опреде­ление играет вполне заметную роль. Это, например, курение, которое отражает наркотическую зависимость, и дезодоранты, которые говорят об ощущении беспокойства. Однако неуловимость нюансов в оценке лич­ных качеств обусловливает их меньшую полезность в качестве готового критерия в большинстве случаев. Это связано с тем, что различия между индивидуальностями не настолько ярки и очевидны, как физиологичес­кие различия, которые может оценить демография: интроверсия и зави­симость - вполне определенные черты личности, но они никоим образом не являются легко определяемыми или связанными с поведением так, как пол или возраст.

В то же время, изучая качества личности как основания для сегмента­ции, специалисты по маркетингу экспериментировали с сочетанием де­мографических характеристик, стремясь выработать понятие жизненно­го цикла потребителя. В рамках данной модели для определения этапа жизненного цикла объединяли возраст, семейное положение и размер семьи. Такой подход используется для продажи организованного отдыха, страхования, жилья, продуктов для детей до года и потребительских то­варов длительного пользования. В последнее время появилась система классификации SAGACITY, разработанная агентством маркетинговых исследований Research Services Ltd. В данной системе жизненный цикл (материально зависимый от родителей, еще не женатый, семейный и преклонного возраста) сочетается с доходом (более высокий и более низ­кий) и родом занятий (рабочие - "синие воротнички" и служащие - "бе­лые воротнички"). Крауч и Хаусден (Crouch and Housden, 1996) приводят список из 12 сегментов SAGACITY и показывают, какие типы про­дуктов вероятнее всего будут приобретать разные сегменты.

Появление геодемографической базы данных системы классификации жилых районов ACORN компании CACI стало одним из самых значи­тельных шагов вперед в создании методов сегментации и таргетинга. В ее основу легли сегменты, выведенные из опубликованной информации о результатах переписи населения, которые позволяют классифицировать жилые районы по типу жилья. Несмотря на то, что за основу взят гру­бый критерий, огромное преимущество предлагаемой работы связано с собственными исследованиями компании CACI, связывающими группы жилья с демографическими характеристиками и поведением покупателя, а также с возможностями нацеливания на домохозяйства. Поэтому сис­тема устанавливает прямую связь между готовым делением и индивиду­умами, в отличие от предыдущих методов, которые предлагали только непрямые средства контакта с установленными демографическими или личностными сегментами.

Метод CACI, как и другие априорные методы, имеет недостатки, зак­лючающиеся в вариативности внутри жилых районов и неодинаковости характера покупок по многим классам продуктов. Инглиш (English, 1989) приводит в подтверждение пример, в котором пять переписных участ­ков (отдельные группы жилых районов, насчитывающие по 150 домо­владений) проклассифицированы согласно геодемографическим мето­дам. Два из пяти районов были признаны основными потенциальными клиентами почтовой рекламы. Однако при изучении индивидуальных характеристик в пяти группах оказалось, соответственно, 31, 14, 10, 10 и 7 потенциальных клиентов: переписные участки были проклассифи­цированы в соответствии с правильным количеством потенциальных клиентов, но классификации жилых районов сами по себе оказались неподходящим методом таргетинга. При наличии лишь 31 целевого кли­ента на самом благоприятном для почтовой рекламы переписном учас­тке 119 из 150 домохозяйств ошибочно попали бы под прицел марке­тинговой деятельности. Откровенно говоря, как и в случае с другими рассмотренными ранее средствами готовой сегментации, геодемографи­ческие характеристики эффективны только в отношении продуктов, непосредственно связанных с характеристиками жилых районов; на­пример, с потребностью в двойном остеклении, садовом оборудовании и т.п. И даже в этом случае нацеливание на наиболее подходящие пере­писные участки увеличивает вероятность привлечения целевого клиен­та с менее чем 10 процентов до более 20 процентов, но промахи все же случаются гораздо чаще, чем попадания в цель. К более современным разработкам относятся MOSAIC компании CCN, PIN компании Pinpoint и SuperProfiles; все они основаны на данных переписи населения, но используют разные статьи и разные методы объединения в группы (Crimp and Wright, 1995).

Сегментация в соответствии с образом жизни предоставляет возмож­ность совмещения геодемографических данных с характеристиками об­раза жизни. В такой описательной форме они существуют уже некото­рое время, и с ними связан первоначальный успех сети складов Storehouse's Habitat и успех консервативной партии на всеобщих выбо­рах 1986 года в Великобритании. Иногда их используют совместно с демографическими характеристиками; в таком случае они составляют вторую часть двухэтапной сегментации. В исследованиях третьего возра­ста именно так и поступили: вначале признали целевым рынком группу населения старше 65 лет, а затем разделили эту группу в соответствии с образом жизни на сегменты: безразличные, довольные, исследователи, подверженные страху, организаторы, нытики, светские львы и сохраняю­щие статус-кво. Любому, кто общался более чем с одним человеком пре­клонного возраста, очевидно, что эти ярлыки гораздо лучше раскрывают суть клиента в возрасте старше 65, чем просто их возраст.

Стэнфордский институт исследований, США, разработал систему сег­ментации в соответствии с образом жизни. Она называется ценности и образ жизни (VALS), которая выделяет семь категорий: верующие(пат­риотичные устойчивые традиционалисты, довольные своей жизнью); до­бивающиеся(состоятельные самоуверенные материалисты средних лет); борцы(честолюбивые молодые совершеннолетние, которые пытаются пробиться в жизни); независимые(импульсивные, экспериментирую­щие и немного самовлюбленные); социально сознательные(зрелые, преуспевающие, ориентированные на решение конкретных проблем люди, которые любят совершать благие дела); пережившие своих сверстни­ков(старые и бедные люди без особого оптимизма по поводу будущего); старающиеся(недовольные собственным положением и пытающиеся свести концы с концами). Аналогичная система была разработана для использования в маркетинге паневропейских стран; в нее вошли: преус­певающие идеалисты; состоятельные материалисты; довольные верующие; недовольные одинокие старики; оптимистичные бор­цы(Hindle and Thomas, 1994).

Последние разработки связали сегменты, выделенные в соответствии с образом жизни, с базами данных о клиентах. В Соединенном Королев­стве их несколько (Coad, 1989):

■ The Lifestyle Selector.База данных Соединенного Королевства, созданная в 1985 году американской компанией American National Demographics & Lifestyle Company. База данных The Lifestyle Selector собирает сведения из опросных листов, которые вклады­ваются в упаковку потребительских товаров длительного пользова­ния, или берет данные у розничных торговцев; в ней содержатся данные из более чем 4,5 млн возвращенных опросных листов, за­полненных клиентами.

■ Behaviour Bank.Услуга в Соединенном Королевстве, которую оказывает американская компания автоматизированных маркетин­говых технологий American Computerized Marketing Technologies Company. Она заключается в сборе данных из синдицированных опросных листов, которые распространяются напрямую потребите­лям в журналах и газетах; содержатся сведения из более чем 3,5 млн заполненных опросных листов.

■ Omnidata.Это плод совместной работы почтового ведомства Ни­дерландов и нидерландской Reader's Digest. Компания рассылает свои анкеты всем телефонным абонентам Нидерландов и пытается склонить их к заполнению, аргументируя это тем, что в случае заполнения анкеты они будут получать меньше мусорной почты. Двадцать три процента потребителей ответили, и в Omnidata те­перь есть данные о 730 000 из 5 млн домовладений Нидерландов.

■ Postaid.Это шведская организация при PAR, дочерней компании Шведского почтового ведомства. Начала свою работу с 1980-х го­дов и, как и Нидерландская система, исходит из положения, что людям необходимо дать возможность определить, какую почту они хотят получать. В результате создана база данных с информацией об 1 из 3,7 млн домовладений Швеции.

Большая часть исследований, проведенных на сегодняшний день, была посвящена обобщенным типологиям образа жизни и их сравнительному использованию для дифференцирования отношения потребителей к про­дукции и их покупательского поведения (Wilmott, 1989). Результаты по­лучились двойственными, но недавние исследования (O'Brien and Ford, 1988) говорят о том, что такие обобщенные типологии не настолько эф­фективны, как использование в качестве дифференцирующего фактора традиционных переменных, таких как общественный класс или возраст. И хотя относительное достоинство демографических переменных харак­теристик и образа жизни имеет общую тенденцию изменяться в зависи­мости от обстоятельств, в проведенных сравнениях образ жизни выгля­дит наименее убедительно. Поэтому неумолимо напрашивается вывод: сегменты, выделенные на основе факторов образа жизни, как и менее сложных демографических факторов, не являются панацеей для марке­тинга. В сочетании с базами данных они могут служить мощным инстру­ментом для перехода от целевых рынков к индивидуальным клиентам, но из-за небольшого охвата ценность их ограничена. С другой стороны, сег­менты, выделенные на основании образа жизни, при условии, что они обоснованны, действительно более наглядно представляют клиентов, чем демографические сегменты, и потому могут подсказывать, как лучше составлять рекламные тексты. Как и в случае с одинарными демографи­ческими переменными, невозможно рассчитывать, что классификация будет эффективной и на других рынках, кроме тех, для которых она

особенно хорошо подходит.

Вернемся к компании Lego, которая добилась таких успехов, исполь­зуя возраст как способ проведения различий между секторами рынка игрушек-конструкторов. Как только личность ребенка начинает разви­ваться, Lego считает необходимым разрабатывать широкий спектр про­дуктов, учитывающих разные потребности ребенка. Конструктор Lego Basic рассчитан на детей в возрасте от 3 до 12 лет; его особенность состоит в использовании исходных элементов Lego в том виде, в каком они были придуманы с самого начала. Fabuland - для 4 - 8-летних дево­чек; выполнены в теме фэнтези, за основу взяты герои из животного мира. Legoland - для детей от 5 до 12 лет на темы: космос, жизнь в средние века, пираты и современный мир пригородов. И Legotechnic -для 7 - 16-летних, посвящены техническим механизмам. Хотя компания признала демографические характеристики главным основанием для сег­ментации, дальнейшее движение вперед зависело от выявления характе­ристик клиентов, специфических для рассматриваемого продукта.

Все приведенные выше подходы являются общедоступными, поэтому даже в том случае, когда они действительно предлагают надежные систе­мы сегментации рынка, редко дают возможность специалисту по марке­тингу увидеть рынок с уникальных позиций. Суть системы сегментации, выигрышной с точки зрения конкурентных позиций, состоит в том, что такая система должна быть современной, новаторской, оригинальной и обеспечивать такое видение рынка, которого нет у конкурентов. Чтобы иметь такое оригинальное представление, необходимы первичные иссле­дования, при которых предубеждения относительно структуры рынка отбрасываются, и схемы деления выстраиваются на основании ориги­нальных данных.