科學(xué)的市場細(xì)分是成功營銷的基礎(chǔ)。這種理念實際上是經(jīng)過了相當(dāng)一段時間才被國內(nèi)研究咨詢業(yè)所接受。的確，市場細(xì)分是一種基礎(chǔ)性工作，除了對行業(yè)的深度理解外，還需要掌握相關(guān)的分析工具。筆者認(rèn)為，結(jié)合通信行業(yè)的研究咨詢經(jīng)驗，在此***介紹了市場細(xì)分的方法和工具。

　　一、科學(xué)的市場細(xì)分是成功營銷的基礎(chǔ)

　　市場細(xì)分是指通過聚類分析等方法定義不同細(xì)分市場，以達(dá)到同一細(xì)分市場內(nèi)個體之間的差異減少到***小，不同細(xì)分市場之間的差異增加到***大；用戶細(xì)分起因于不同的用戶有不同的需求偏好，目前移動通信市場細(xì)分正由細(xì)分市場向定制市場方向邁進(jìn)。

　　用戶細(xì)分可以從不同的角度進(jìn)行分類。按細(xì)分目的分可分為戰(zhàn)略細(xì)分與策略細(xì)分；按細(xì)分對象分可分為普通用戶細(xì)分與集團(tuán)用戶細(xì)分；按數(shù)據(jù)來源分可分基于樣本調(diào)查數(shù)據(jù)的用戶市場細(xì)分和基于BOSS系統(tǒng)數(shù)據(jù)的用戶行為細(xì)分；按與用戶關(guān)系分可分愿者上鉤式細(xì)分與對號入座式細(xì)分。所謂“愿者上鉤”方式，是指公司根據(jù)對用戶細(xì)分市場的理解設(shè)計好他們需要的產(chǎn)品/服務(wù)，放在他們易于找到的道路上，由他們自已去選。所謂“對號入座”方式，用簡單的分析工具確認(rèn)不同消費者的所屬細(xì)分市場，由此劃分消費者并區(qū)別對待。

　　移動通信市場需要進(jìn)行市場細(xì)分。筆者認(rèn)為，伴隨移動通信市場的迅速發(fā)展，移動用戶的特征在發(fā)生變化；隨著不同用戶群的加入，移動用戶市場已出現(xiàn)細(xì)分化、異質(zhì)化特征。在此過程中，不同用戶群因其職業(yè)、生活習(xí)慣的差異而體現(xiàn)出不同的移動消費行為。在用戶需求個性化增強的同時，移動通信技術(shù)進(jìn)步創(chuàng)造出多樣化的業(yè)務(wù)產(chǎn)品，為滿足不同消費需求提供了可能?？傊煌愋陀脩粢苿酉M的內(nèi)在差異性會隨著移動公司業(yè)務(wù)產(chǎn)品、生產(chǎn)營銷和客戶服務(wù)的進(jìn)一步發(fā)展而顯現(xiàn)，更加科學(xué)的用戶細(xì)分十分必要。

　　從競爭的角度看，目前移動公司正面臨巨大的挑戰(zhàn)，聯(lián)通和電信小靈通對移動公司的市場主導(dǎo)地位展開了激烈的攻勢。競爭對手的主要競爭手段是通過對細(xì)分客戶群的蠶食來削弱中國移動的市場地位，搶奪移動***。由于缺乏對移動客戶的深入了解，缺乏更科學(xué)的市場細(xì)分和更有效的營銷策略，移動公司目前的市場基礎(chǔ)并不穩(wěn)固。國外發(fā)展歷程表明，市場挑戰(zhàn)者將會利用市場細(xì)分化機遇對***者發(fā)動攻擊。***地位的保持與用戶價值的提升需要移動公司深入了解客戶，對市場進(jìn)行有效細(xì)分。有效的市場細(xì)分有助于移動公司更好地了解市場狀況、客戶需求和競爭形勢。

　　在移動市場日趨細(xì)分化、差異化的情況下，傳統(tǒng)按ARPU值進(jìn)行的市場細(xì)分已無法滿足移動公司科學(xué)制訂營銷策略的要求；當(dāng)前移動公司以年齡層次與話費額作為戰(zhàn)略細(xì)分標(biāo)準(zhǔn)，需要進(jìn)一步作***性細(xì)分；移動管理人員需要綜合運用數(shù)據(jù)挖掘工具，通過聚類分析等方法利用現(xiàn)有BOSS系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫對移動客戶群消費行為的內(nèi)在差異進(jìn)行細(xì)分；同時，通過市場調(diào)研采用因子分析/判別分析方法，基于客戶心理/社會人口特征從另一角度進(jìn)行細(xì)分?；诓煌嵌鹊募?xì)分方法有其各自的應(yīng)用價值；科學(xué)的市場細(xì)分需要利有矩陣組合形式綜合不同角度的細(xì)分，以獲取對市場更為深入和***的認(rèn)識。在科學(xué)細(xì)分基礎(chǔ)上，綜合運用相關(guān)分析方法和工具，結(jié)合相關(guān)項目運作經(jīng)驗，可以為進(jìn)一步的營銷策略提供有力支持?？茖W(xué)的用戶細(xì)分能支持移動公司提高市場營銷和客戶服務(wù)的效率及制定科學(xué)系統(tǒng)的差異化市場營銷與客戶服務(wù)策略；***終，使科學(xué)的用戶細(xì)分成為移動公司戰(zhàn)略發(fā)展和價值增長的推動力。

二、基于市場調(diào)查數(shù)據(jù)的細(xì)分方法和工具

　　一個典型的市場細(xì)分工作可分為3個模塊、8個步驟。在3大細(xì)分工作模塊中，明確細(xì)分的目的是項目出發(fā)點，深刻了解用戶需求是細(xì)分的關(guān)鍵，如何定義和選擇目標(biāo)細(xì)分市場則富有技巧。

　　用戶細(xì)分的***步是了解市場總體特性，深入分析市場機會和威脅，有助于有效確立市場細(xì)分的目的。第二步是確定基礎(chǔ)變量：有八類指標(biāo)/基礎(chǔ)變量供決策人員選擇：地理位置、人口特征、使用行為、利潤潛力、價值觀/生活方式、需求/動機/購買因素、態(tài)度、業(yè)務(wù)/服務(wù)使用場合。在具體的細(xì)分項目中，決策人員需要權(quán)衡這些指標(biāo)的競爭優(yōu)勢與實施難易程度，以***終選擇一個或幾個指標(biāo)。一般來說，以需求為基準(zhǔn)的細(xì)分市場優(yōu)于以簡單人口特征為基準(zhǔn)的細(xì)分市場，而在實際中，決策人員常常組合不同的細(xì)分基準(zhǔn)以獲得較好的效果。細(xì)分的第三步是收集數(shù)據(jù)，抽樣調(diào)查是用戶調(diào)研中***基本的數(shù)據(jù)收集模式。細(xì)分的第四步是分析數(shù)據(jù)，數(shù)理統(tǒng)計方法是定量細(xì)分市場的主要分析工具。第五步是構(gòu)建細(xì)分市場，使用基礎(chǔ)變量定義用戶群，使用描述變量刻畫用戶群。第六步是描述細(xì)分市場，***是描述細(xì)分市場有別于整體市場的典型特征。第七步是命名細(xì)分市場，基于細(xì)分市場典型特征和戰(zhàn)略營銷取向為細(xì)分市場命名。第八步是選擇目標(biāo)細(xì)分市場，常?；谑袌鑫湍芰m應(yīng)度二大標(biāo)準(zhǔn)選擇目標(biāo)細(xì)分市場。

　　筆者認(rèn)為，一個完整的用戶細(xì)分涉及因子分析、聚類分析、判別分析、交互分析和對應(yīng)分析等幾種常用的方法和工具。因子分析是一種多變量化簡技術(shù)，目的是分解原始變量，從中歸納出潛在的類別；因子分析對樣本量及變量間的相關(guān)性有一定要求。SPSS軟件提供了一系列有關(guān)用戶細(xì)分的操作菜單，因子分析可調(diào)用“analyze-date redution-factor”子菜單。聚類分析方法是按距離的遠(yuǎn)近劃分類別，常用于細(xì)分市場。使用聚類分析方法，常需要考慮七個相關(guān)問題：距離測量、變量選擇、共線性、變量標(biāo)準(zhǔn)化、異常值、分類數(shù)及對結(jié)果的解釋。聚類分析有三種方法：快速聚類、系統(tǒng)聚類和二步聚類，它們依據(jù)的原理不同，各有其特點。聚類分析在SPSS中也有現(xiàn)成的菜單可供調(diào)用。判別分析是指從已知樣本中訓(xùn)練出判別函數(shù)，并據(jù)此判別函數(shù)判定未知樣本屬性/類別。判別分析在SPSS中也有現(xiàn)成的菜單可供調(diào)用，但有其適用條件，在利用判別結(jié)果前需要進(jìn)行判別的效果驗證，如各自變量是否為連續(xù)性或有序分類變量，各組的協(xié)方差矩陣是否相等，變量間是否***，有無共線性現(xiàn)象。在對用戶進(jìn)行細(xì)分后，常需要使用交互分析方法，以進(jìn)一步描述不同細(xì)分市場的典型特征；在SPSS中專門用于分類數(shù)據(jù)的描述/分析模塊, Crosstabs過程既包括強大的描述功能，又具有豐富的統(tǒng)計推斷能力。對于交互分析，在SPSS中可調(diào)用crosstabs和General Tables兩種子菜單。交互分析表的信息量較豐富，但結(jié)果不夠直觀，而對應(yīng)分析給出的對應(yīng)圖則非常清晰直觀；對應(yīng)分析是多維圖示分析技術(shù)的一種，它能更直觀地展示各類人群典型特征。

　　三、基于BOSS系統(tǒng)數(shù)據(jù)的細(xì)分方法和工具

　　現(xiàn)代通信企業(yè)的內(nèi)部營銷管理能力，除了依賴傳統(tǒng)的流程和策略二大要素外，還涉及與BOSS系統(tǒng)相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)?；?span lang="EN-US">BOSS系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘?qū)橐苿庸咎峁┯脩艏?xì)分模型，以及建立在用戶細(xì)分基礎(chǔ)之上的一系列其它模型。

　　一個完整的數(shù)據(jù)挖掘過程可劃分為六個環(huán)節(jié)：商業(yè)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建立模型、模型評估、結(jié)果發(fā)布。這六個環(huán)節(jié)依次進(jìn)行，但需要不斷地循環(huán)往復(fù)進(jìn)行數(shù)據(jù)探索和模型的調(diào)優(yōu)。在商業(yè)理解階段，專注于從商業(yè)的角度理解項目目標(biāo)和需求，然后將其轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)挖掘問題定義，并設(shè)計出達(dá)到目標(biāo)的初步計劃。在數(shù)據(jù)理解階段，先收集初步的數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行熟悉數(shù)據(jù)的各種活動，包括識別數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題、觀察數(shù)據(jù)基本特征、檢測感興趣的數(shù)據(jù)子集。在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，任務(wù)覆蓋了從數(shù)據(jù)構(gòu)造到***終數(shù)據(jù)集合的所有活動，包括表、記錄屬性的選擇以及對數(shù)據(jù)進(jìn)行的轉(zhuǎn)換和凈化。在建立模型階段，可以選擇和應(yīng)用各種建模技術(shù)將其參數(shù)校正到優(yōu)化值，這常常是一個循環(huán)往復(fù)的過程。在模型評估階段，對所建模型再次考察其執(zhí)行的步聚及是否正確地達(dá)到了商業(yè)目標(biāo)，***終獲得使用數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的判定。在結(jié)果發(fā)布階段，用一種用戶可以使用的方式來***和表示挖掘結(jié)果，并在模型結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行分析，提出相應(yīng)的營銷策略。

　　基于BOSS系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘涉及到幾種數(shù)據(jù)挖掘分析軟件，Clementine是一種主流的挖掘分析軟件。目前Clementine軟件提供了一系列方便、快捷的記錄處理節(jié)點和變量處理節(jié)點。在數(shù)據(jù)描述和呈現(xiàn)方面，可以直接調(diào)用輸出節(jié)點族中的一系列統(tǒng)計分析節(jié)點和能非常直觀地展現(xiàn)數(shù)據(jù)的圖節(jié)點。Clementine提供了一系列建模方法供分析人員選擇，所有的建模方法可歸納為描術(shù)性分析和預(yù)測性分析二大類，聚類分析屬描術(shù)性分析。系統(tǒng)聚類（Kohenen）是基于二維映射技術(shù)將用戶/變量聚合成不同群體。