Сегментация рынка по поведенческим признакам
Поведенческое сегментирование рынка — это процесс разделения всех покупателей рынка в однородные группы по поведению, которое они проявляют в момент выбора, совершения покупки и использования товара.
- Аналитика бизнеса
- Методы анализа данных Аналитика
- Сегментация рынка по поведенческим признакам
Оглавление
Поведенческое сегментирование рынка — это процесс разделения всех покупателей рынка в однородные группы по поведению, которое они проявляют в момент выбора, совершения покупки и использования товара.
Поведенческие признаки сегментации рынка часто выступают дополнительными описательными характеристиками целевой аудитории, но также существуют примеры, в которых критерии поведения потребителя играют основную роль:
- Сегментирование по интенсивности использования товара: хороший пример разделения потребителей на группы по частоте использования продукта, часто используется для планирования целей рекламных кампаний, поиска источников роста и оценки потенциала рынка.
- Сегментирование по отношению к бренду: наиболее часто используется в медиапланировании и разработке ассортиментной стратегии продукта
Критерии поведенческого сегментирования
К поведенческим признакам можно отнести любые параметры, которые могут описать процесс совершения покупки потребителем. Некоторые из них:
Признаки сегментирования | Описание |
---|---|
Место совершения покупки | где потребитель предпочитает совершать покупку: аптека, гипермаркет, супермаркет, дискаунтер, магазин у дома, рынок, интернет-магазин |
Частота совершения покупки и частота потребления продукта | раз в неделю, 2 раза в неделю, более 2-х раз в неделю и т.п |
Искомые выгоды для потребителей | то, что является основной движущей силой покупки: качество, сервис, экономия, скорость |
Отношение к товару | лояльные / нелояльные / отказавшиеся или восторженное, благожелательное, безразличное, отрицательное или враждебное |
Ключевые драйверы покупки | цена, качество, уровень сервиса, подтверждение статуса |
Повод для совершения покупки | обыденная покупка или особое событие |
Ожидаемый результат | высокие или нейтральные ожидания от приобретения товара |
Статус покупателя | не пользующийся, бывший покупатель, потенциальный покупатель, новый покупатель, постоянный покупатель |
Степень готовности совершить покупку | неосведомленный, осведомленный, знающий,интересующийся, желающий совершить покупку |
Степень вовлеченности в покупку | требуется или не требуется срочное решение проблемы |
Gartner BI Magic Quadrant 2019: обзор лидеров рынка
В январе Gartner традиционно выпускает масштабное исследование рынка систем бизнес-аналитики, «Magic Quadrant for Analytics and …
Почитать еще
Data mining средства обнаружения данных могут создавать ценность для бизнеса?
Мы живем во время, когда данные вокруг нас. В эпоху цифровых технологий те, кто может выжать
Что может сделать машинное обучение для вашего бизнеса прямо сейчас?
Этим вопросом задается множество бизнес-лидеров, поскольку ежедневно новшества в сфере ИИ и машинного обучения расширяют
Визуальные коммуникации
Большое количество исследований— это еще и большое количество отчетов и презентаций. При разработке исследований мы
Игрофикация – превращение опроса в игру
С развитием технологий у исследователей появляется все больше способов вовлечения респондентов в процесс опроса. Одно
Миграция данных: процесс, типы и золотые правила
В нашей повседневной жизни перемещение информации из одного места в другое – не более чем
Использование сторителлинга в исследованиях
Одно из наиболее оригинальных наблюдений о возможностях Интернета сделал Гэри Кремен (Gary Kremen) еще в
Использование пузырьковых диаграмм
Анализ соответствий хорошо показывает взаимосвязи в больших таблицах. Но проблема заключается в том, что он
Магический квадрант для платформ машинного обучения и науки о данных
Специалисты в области данных и разработчики приложений требуют профессиональных возможностей для создания, развертывания и управления
Большие Данные – нужны ли они в маркетинговых исследованиях
Если вы читаете эту статью, то скорее всего вы – социолог или аналитик, работающий в