Примеры проведения кластерного анализа

Пример 2.1. Рассматривается конкретная ситуация по

проведению маркетингового исследования с применением

самоорганизующихся карт Кохопена¹ В данном исследовании в целях демонстрации возможностей новой технологии кластерного анализа была использована база маркетинговой информации, предоставленная

Фролов Ю.В., Пастухов Е.С. Маркетинговые исследования потребителей товаров на основе применения самоорганизующихся карт признаков / Маркетинг и маркетинговые исследования в России, №5 (29), 2000, с. 14- 22

корпорацией «Довгань— защищенное качество» и сформированная в августе 1997 г. В результате развития бизнеса возникла потребность в его расширении па рынках продуктов питания, на которых главные стратегические преимущества корпорации, по мнению топ менеджмента, заключались в следующем:

гарантированное (за счет тотального контроля по всей цепочке создания стоимости) и защищенное от подделок специальной голографической маркой качество продукции;

ставка на отечественные сырье и пищевую промышленность, правда, с использованием западных рецептур и упаковки;

ориентация на возникающий средний класс потребителей с повышенными запросами к качеству и внешнему виду продуктов.

Определение стратегических перспектив компании проходило на благоприятном фоне. Дело в том, что потребительский рынок все в большей степени начал ориентироваться на отечественные продукты питания. Для того чтобы проверить правильность выдвинутых стратегических ориентиров, требовалось провести опросы покупателей сразу же после выпуска первых партий продуктов питания, которые отличались достаточно широким ассортиментом (20 товарных групп и около 200 наименований) и имели новый брэнд — «Довгань — защищенное качество» (ДЗК). Опросы покупателей должны были помочь выполнить их позиционирование. Маркетинговое исследование включало сбор необходимой информации и ее анализ.

Остановимся подробнее на аналитических аспектах данной маркетинговой задачи, которые целесообразно решать с применением самоорганизующихся карт Кохонена. Перед аналитиком маркетинговой информации стоят обычно проблемы, связанные с необходимостью:

описать ответы каждого опрошенного клиента в пространстве демографических и поведенческих признаков (индикаторов);

провести кластеризацию многомерного пространства признаков, выделить сегменты покупателей и описать их профили;

проанализировать сегменты, отвечающие наиболее прибыльным, лояльным и наиболее перспективным (в будущем) клиентам;

обнаружить новые наиболее привлекательные потребительские сегменты;

подтвердить уже выбранные или разработать новые

управленческие решения на уровне как стратегического планирования, так и эффективности операций компании.

В результате решения этих задач могут быть получены ответы на ряд вопросов, важных с точки зрения определения тактики и стратегии сбытовой политики компании.

Вот некоторые из этих вопросов:

кто потенциальные покупатели товаров с конкретной торговой маркой;

какая группа покупателей является наиболее

перспективной;

каково их отношение к потребительским свойствам товаров и конкретной торговой марке;

насколько известен и легко узнаваем на полках магазинов товар с маркой ДЗК.

Исходные данные для аналитического исследования потребительского рынка.

Кодирование маркетинговой информации

Таблица 4.1

База данных для анализа с применением карт Кохонена была сформирована путем уличного опроса населения в различных районах Москвы перед крупными супермаркетами, в которых продукты с маркой «Довгань» продавались в широком ассортименте. Всего было опрошено 342 респондента, каждому из которых были заданы 22 вопроса, касающиеся демографических данных, отношения к виду, качеству товара и к марке в целом, а также узнаваемости товара и частоты его приобретения. Почти во всех случаях ответы па вопросы удалось представить в порядковых шкалах. Для аналитических исследований с использованием нейронной сети Кохонена были выбраны девять из 22 вопросов (маркетинговых переменных, признаков), несущих наиболее важную информацию. В табл. 1 приведены коды (краткие названия) использованных в исследовании признаков и шкалы, с помощью которых фиксировались ответы в базе данных.

Первые четыре маркетинговые переменные относятся к демографическим признакам, остальные — к познавательным, эмоциональным и поведенческим реакциям покупателей. Кроме того, признаки sex, age, educe являются базовыми при оценке перспективности клиентов, с точки зрения прикладываемых компанией маркетинговых усилий, характеристики income, part, how often позволяют судить об уровне дохода потребителей, а с помощью переменных know, defect, relating можно оцепить лояльность клиентов к марке ДЗК. В качестве примера в табл. 2 приведен один из фрагментов принятой в исследовании базы данных.