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[舆情处理总结]为什么要进行市场细分

日期:2019-10-21 09:03:26 / 人气: / 发布:admin

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怎样处理食品舆情处理营销人员需要市场细分。我们必须为产品找到最有利可图的消费群体,并将营销活动聚集在这些细分市场。这是众所周知的。

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舆情处理总结事实上,尽管具有直觉上的合理性,这一平常观念也并不缺少质疑者。不过,还是让我们先拨回时钟快速回顾一下市场细分的历史。很可能这个基本概念要追溯到古希腊和古罗马时期,因为难以想象那些成功的古希腊和古罗马商人没有去估量他们的顾客群体,哪怕采用一些日常的或不正规的方式。比较最近一些的更多,在1924年,阿尔弗雷德斯隆宣布通用汽车将为每一个细分市场推出不同品牌的车型,即“以满足各阶层、各种用途的需要”生产各种车型。到1931年,公司超越福特成为全球最大的汽车制造商。此后不久,福特也放弃了它的单一车型策略。

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突发事件的舆情处理甚至更早一些,在1903年,沃尔特迪尔斯科特出版《广告理论与实践》一书,通过借鉴弗洛伊德等心理学家有关激励的学说,讨论了如何更好地与消费者进行沟通。“人类一直被称为是推理动物”,他写道,“但是,更真实地,人类可被称为是建议的生物。人类是理性的,但人类在更大程度上易受到他人的影响”。五十年后,在1956年,温德斯密斯在《营销杂志》上写道“市场细分是将一个异质化的市场看作是若干同质化的小市场,以响应消费者有差异的偏好、欲望等,进而更精准地满足消费者的需求”。随着该文发表,现代消费者细分理论诞生。

对网络舆情的处理细分是科学和艺术的平衡:细分以多种形式出现,例如有关地理-人口统计信息的、行为的、心理态度的、基于场合的,等等。然而,与我们本文讨论更相关的是两个更宽泛的分类——预设式的(先验的)和探索性的(后验的)。在前一种类型,各细分已被提前选出,基于购买历史、声称的购买意愿、人口统计特征或其它标准。一个例子,在数据库中,客户已被归类为某一特定品类的重度、中度和轻度购买者。人口统计特征、过往的购买历史和其它的数据类别然后被用于构建预测模型,以便将新客户归类为这些先验细分的其中之一。相应地,营销活动将面向这些消费者进行专门定制。依靠这个基本理念,单独地有针对性的广告和推荐系统都是些好办法。此时,预测性分析不是必需;然而,使用多变量分析对所预设的细分群体进行概要描述能够提供非常有用的信息。对此,后面还会阐述更多。

舆情处理在第二种细分类型,后验的,各细分通常通过某一种聚类分析识别出。各种形式的数据都能用于聚类分析,不过,以态度数据为主是一种流行方式。在消费者调查中,态度数据典型地是一些心理测量或重要属性的评分。因此而产生的群组(即细分)然后与人口统计特征、声称的购买行为或其它可利用的“硬”数据交叉产生列表。或者(另一种做法),这些关键的营销变量也可以与态度数据一起纳入到聚类分析中,我称之为全轮廓细分,而一些人称之为多维度细分。这种方法有很多变种,包括那些利用客户数据库或网络浏览历史记录的做法。

纪委针对舆情的处理两种细分经常一起使用——探索性细分首先被执行,接着是建立预测模型,此时用的是刚被发现的细分而不是先验的细分。在市场研究中,这些细分分类算法经常被称为“分类器”。对很多的营销研究人员,任何一种细分现在几乎被认为是常识(稀松平常的事),就像我已经提到过的。也就是说,细分能够多么好地被执行才是绝对关键的,许多细分被证明毫无实际的商业价值。细分不是一个简单的数据处理任务,所使用的数据和统计方法,以及它们是如何被使用的、结果是如何被解读的,这些都可能产生一个细分或摧毁一个细分。

怎么处理网上看到的舆情持怀疑态度的另一个原因源自细分如何被执行。稍作讨论;理想地,当设计和行销一个产品时,人们通常希望它具有广泛的吸引力,而不只是面向几个小的利基市场。确实,有些产品会有意地专为特定人群而设计,例如,时尚品总是瞄准有高可支配收入的年轻女性。而医疗设备显然不是面向大众行销的。其它产品也可能误打误撞地证明对某些消费者群体更具吸引力。稍后,我们来揭示为什么会这样。然而,我们必须警惕从诸如这些例外状况去归纳结论。现实是,消费者忠于品牌的程度很可能被夸大了,绝大多数品牌并非主要地被小规模的消费者群体所购买,无论我们的目标群体如何。(如果对这部分有争议,更多细节可参阅拜伦·夏普和他的同事一起写的文章《品牌如何成长》的第1和第2部分。)

那么,这意味着市场细分其实就是在浪费时间和金钱吗?不是这样的,因为在购买倾向和频率上的小的差异将经常对最终盈利(底线)有着显著地影响。当一个产品错误地面向一小群消费者行销,尽管它可能对整个消费群体有吸引力,问题就会出现。理解这一点非常重要,那些典型地用于获得目标群体的人口统计特征和其它变量,实际上是消费者态度和行为的代替。举例,一个品牌不合理地抽取25-34岁男性作为目标群体,这往往是一个小群体。其他消费者,有相似欲望、需求和习惯——但人口统计特征不同——可能占据显著的销售规模、或许还要多得多,这就会导致一个过于狭窄(方向错误的)目标群体定位。这将会是一个代价高昂的市场细分的误用;因此,我们应谨记:即使一个细分分析在统计学上是好的,如果使用不当,也会适得其反(事与愿违、产生反效果)。

对于执行市场细分,还有另一个经常被遗忘但极其有价值的理由——了解消费者。细分不需要识别出可精确定义的、易于获取的目标群体来证明其价值。现实是,大多数的消费者细分群体是概念性的,而非客观的实体。然而,我们仍然会进行细分;细分往往总结为以某种方式对一个多维数据集进行切分,而我们认为这种方式具有商业价值。而且,记住:各个细分群体不是完全同质的,只是比起整体市场而言更同质。

通过细分,可以理解消费者行为、人口统计特征和态度等方面的相互关联;以及,细分可以有力地说明如何与消费者沟通、消费者需求以及市场供给与其差距、新产品与服务的机会等。细分,无论是先验的还是后验的,是从数据中发展知识和洞察力的一种极好方式,也比从数以百计的交叉表中进行数据挖掘有小得多的风险。

非常宽泛的产品品类定义通常是不可执行的;但是,我们也应该小心不要将品类定义得过于狭窄——例如,碳酸饮料、运动饮料、矿物质水和果汁等,经常是相互竞争的,即使市场人员把它们归类为独立的产品品类。我们必须像消费者一样思考,而不是像营销研究人员。而且,尤其要小心,避免仅仅因为合乎情理就将某些消费群体确定为目标市场——确实,这些消费者或许是有利可图的,但是,如果没有充分证据,只是假定他们本是如此,这是有风险的。

总结,有许多种方式可以去做细分;明智的做法是,除了你熟悉的,也去探索其它不同的方法。不要忘记,细分是了解消费者的一种方式。细分也能为品牌建设、创意和执行提供重要的洞察,即使我们并不打算将某些特定的消费群体确定为目标市场。

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