Фрагмент для ознакомления
2
Введение
Понимание поведения потребителей - это полезная идея в маркетинге, которая приносит клиентам прибыль. Производитель всегда предоставляет высококачественные товары или услуги для удовлетворения потребностей клиентов, предоставляя им соответствующие знания. По сути, потребности и пристрастия клиентов тщательно отслеживаются с помощью их привычек и предпочтений. Таким образом, знания - важный актив для компаний, позволяющий сделать клиентов лояльными. Любой маркетолог должен легко собирать информацию, чтобы удовлетворить их, предоставляя индивидуальные услуги в каждой точке доставки, чтобы избежать негативных последствий реакции потребителей [1].
На протяжении многих лет поведение потребителей постоянно менялось. Сейчас потребители более волатильны, чем раньше. Часто они меняют свои привычки и предпочтения. Таким образом, продавец или производитель не могут определить потребности и прихоти потребителя на массовых рынках. Идея разделения рынка на различные группы или подгруппы обычно известна как сегментация.
Концепция сегментации обоснована и объяснена различными экспертами для рационального определения потребностей и желаний клиентов. Это стратегическое применение рыночных таргетинг позволит предугадать реакцию потребителей, поскольку у них могут быть различные предпочтения в потреблении товаров или услуг в соответствии с их профилем [2]. Тем не менее, выбор методов сегментации неизменно зависит от вводимых переменных, таких как географический, демографический, поведенческий или психологический профиль потребителей, прогнозируемый с помощью некоторых статистических или нестатистических подходов.
Согласно Смиту [3], сегментация - это отличительная маркетинговая стратегия, тесно связанная с дифференциацией и однородностью продукта. Клиент может получить множество альтернатив от производителей. При такой диверсифицированной структуре рынка производители могут запутаться в выборе или удержании потребителя. Чтобы привлечь и удержать клиентов, маркетологи часто применяют избирательные методы с помощью рекламы или стимулирования сбыта, вместо того чтобы понять мотивы клиента. В условиях массового рынка трудно определить потребности и пристрастия покупателя с помощью всевозможных методов продвижения. Таким образом, сегментация потребителей может быть выбором маркетолога для предоставления льготных товаров или услуг клиент. Основная идея сегментации клиентов заключается в объединении клиентов в группы для выявления, понимания и ориентации на их потребности. Эта концепция сегментации потребителей была первоначально введена Смитом в 1956 году как нетрадиционный метод для стратегии дифференциации продукта. Сегмент или группу клиентов можно представить как набор клиентов, которые имеют схожие типы демографических, психологических и поведенческих профилей [4].
В настоящее время выбор методов сегментации является сложной областью исследований в наш информационно-коммуникационный век, особенно в области обработки данных интеллектуальный анализ данных (DM) и системы управления базами данных (СУБД). При наличии огромных массивов данных традиционные методы прогнозирования рынка становятся бесполезными. Некоторые статистические методы, такие как многомерный анализ, временные ряды и так далее, также не позволяют выполнить удовлетворительную кластеризацию или сегментацию. В связи с этим появилась новая форма технологий управления знаниями с использованием мягких и жестких вычислений, таких как интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, искусственный интеллект и т.д. определенно решит проблемы, связанные с рынком [5].
Сегодня в этом конкурентном мире большинство продавцов хотят знать потребности и предпочтения покупателя. Теперь они активно поддерживают хорошие отношения с клиентами на каждом этапе ведения бизнеса. Концепция поддержания хороших отношений с клиентом известна как управление взаимоотношениями с клиентами (CRM). Эта теория управления взаимоотношениями с клиентами становится неотъемлемой частью маркетинговой стратегии. С распространением Интернета идея управления взаимоотношениями стала популярной благодаря нескольким вычислительным подходам. То компания и клиенты могут легко взаимодействовать и понимать друг друга, извлекая скрытые знания из огромного количества данных. Концепция понимания и анализа скрытых знаний клиента заключается в интеллектуальном анализе данных.
Интеллектуальный анализ - это процесс вычислительного анализа, который выявляет вкусы и предпочтения потребителя посредством сегментации клиентов, разделяя огромные наборы данных [6].
Подход интеллектуального анализа данных также полезен производителям, которые потеряли свое качество, когда продукты разлагаются. В этом случае форма сегментации по новизне, частоте и денежному эквиваленту (RFM) не смогла количественно определить точное предпочтение в отличие от других методов, таких как Нечеткий аналитический сетевой процесс (FANP) [7].
1. Сегментация клиентской базы
Сегментация клиентов - это практика разделения клиентской базы на группы лиц, которые похожи в конкретных отношениях, имеющих отношение к маркетингу, таких как возраст, пол, интересы и привычки расходов.
Компании, использующие сегментацию клиентов, работают в соответствии с тем фактом, что каждый клиент индивидуален и что их маркетинговые усилия будут лучше обслуживаться, если они нацелены на конкретные, небольшие группы с сообщениями, которые эти потребители сочтут актуальными и заставят их что-то купить. Компании также надеются получить более глубокое понимание предпочтений и потребностей своих клиентов с идеей выяснить, что каждый сегмент считает наиболее ценным, чтобы более точно адаптировать маркетинговые материалы к этому сегменту.
Показать больше
Фрагмент для ознакомления
3
Список использованной литературы:
1. 1. Kotler P., Armstrong G. Principles of Marketing, 18th Edition. – Prеntice Hаll Intеational, 2020. – P. 201-229.
2. Ойнер О.К. Управление результативностью маркетинга: учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры, 2-е издание. – М.: Издательство Юрайт, 2019. – 122 с.
3. M. Carnein, H. Trautmann, Customer segmentation based on transactional data using stream clustering, in Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (Springer, Cham, 2019). https://doi.org/10.1007/978-3-030-16148-4_22
4. L. Sun et al., A novel weakly-supervised approach for RGB-D-based nuclear waste object detection. IEEE Sens. J. 19(9), 3487–3500 (2018). https://doi.org/10.1109/JSEN.2018.2888815
5. R.M. Alguliyev, R.M. Aliguliyev, N.R. Isazade, An unsupervised approach to generating generic summaries of documents. Appl. Soft Comput. 34, 236–250 (2015). https://doi.org/ 10.1016/j.asoc.2015.04.050
6. Z. Lu et al., Customer segmentation algorithm based on data mining for electric vehicles, in 2019 IEEE 4th International Conference on Cloud Computing and Big Data Analysis (ICCCBDA) (IEEE, 2019). https://doi.org/10.1109/ICCCBDA.2019.8725737506 S. Das and J. Nayak
7. S. Dutta, S. Bhattacharya, K.K. Guin, Data mining in market segmentation: a literature review and suggestions, in Proceedings of Fourth International Conference on Soft Computing for Problem Solving (Springer, New Delhi, 2015). https://doi.org/10.1007/978-81-322-2217-0_8
8. E.R. Swenson, N.D. Bastian, H.B. Nembhard, Healthcare market segmentation and data mining: a systematic review. Health Mark. Q. 35(3), 186–208 (2018). https://doi.org/10.1080/ 07359683.2018.1514734
9. R. Sánchez-Fernández, M. Ángeles Iniesta-Bonillo, A. Cervera-Taulet, Exploring the concept of perceived sustainability at tourist destinations: a market segmentation approach. J. Travel Tour. Mark. 36(2), 176–190 (2019)
10. D. Saumendra Customer Segmentation via Data Mining Techniques: State-of-the-Art, Review, January 2022: https://www.researchgate.net/publication/360413389
11. Bernard J. Jansen, Soon-gyo Jung, Dianne Ramirez Robillos, Joni Salminen. (2021) Too few, too many, just right: Creating the necessary number of segments for large online customer populations. Electronic Commerce Research and Applications
12.Disha Maini CUSTOMER SEGMENTATION // International Journal For Technological Research In Engineering. -2022, Volume 9, Issue 9, рр. 2347-2359