Segmenteerimise

Segmenteerimine on protsess, mille käigus jagatakse suur turg või andmekogum väiksemateks rühmadeks, kus liikmed näitavad sarnaseid omadusi või käitumist. Eesmärk on mõista erinevate rühmade vajadusi ja kohandada pakkumine, kommunikatsioon ja teenused vastavalt nende eripäradele. Segmenteerimine kehtib nii turunduslike otsuste kui ka andmete analüüsi kontekstis; see võib hõlmata nii klassikalist turusegmente kui ka näiteid andmete või pildikogumite eristamisest.

Põhialused ja tüübid. Tavalised segmentide alused on demograafia (vanus, sugu, sissetulek), geograafia (asukoht), psühhograafia (eluviis, väärtused, huvid) ja käitumuslikud näitajad (ostukäitumine, brändi lojaalsus). A priori segmentimine põhineb eelnevalt teadaolevatel kriteeriumidel, post hoc või järelsed analüüsid kasutavad andmeid segmendi tuvastamiseks. Nii võivad segmenteerimise meetodid olla klasterdamine (nt k-means, hierarhiline klasterdamine) või latentse klassi mudelid, mis leiavad loogilised rühmad olemasolevate muutujate põhjal.

Protsess ja kasutamine. Tavapärane protsess hõlmab eesmärkide seadmist, andmete kogumist ja ettevalmistamist, sobiva segmenteerimismeetodi valikut, segmentide loomist ja nende hindamist (suurus, kasvupotentsiaal, tulustatus, kättesaadavus). Valitud sihtrühmad ning positsioonimise strateegiad arendatakse välja nende segmentide jaoks ning seejärel koostatakse kohandatud turundussõnumid ja tootevalikud.

Väljakutsed. Kõrge andmekvaliteet ja representatiivsus, segmentide stabiilsus ajas ning eetilised ja juriidilised piirid andmete kasutamisel on segmenteerimise peamised väljakutsed.