市场细分研究综述Overview of Market Segmentation摘要：从市场细分的定义出发，阐述了市场细分的特点；然后基于不同变量的市场细分，从人口统计的细分、生活方式的细分、消费行为的细分、价值的细分等方面进行了论述；最后对未来市场细分研究方向进行了展望。
关键词：市场细分、市场细分的特点、不同变量Abstract：Starting from the definition of market segmentation，describes the characteristics of market segmentation; and market segmentation based on different variables, from the demographic breakdown, lifestyle segmentation, consumer behavior segmentation, value segments and so on are discussed; Finally, look for the future of market segmentation. Keywords：Market Segmentation、The characteristics of market segmentation、Different variables一、市场细分的定义最早的市场细分概念是在1956年出现的，由美国的营销学家史密斯在总结企业按照消费者不同需要组织生产的经验中提出来的。
他认为[1]，市场细分就是根据消费者购买行为的差异，把整个市场分为若干个具有类似需求的消费群体，成为子市场或者亚市场。
市场细分是指从客户属性的角度出发划分客户集[2]。
它是将一个大的消费群划分成许多小的消费群，彼此相似的消费者同属一个小消费群，而隶属于不同小消费群的消费者则彼此存在差异。
我国学者北京邮电大学教授齐佳音等人，根据客户关系管理的思想，把市场细分定义为：企业在明确的战略、业务模式和特定的市场中根据客户的属性、行为、需求、偏好以及价值等因素对客户进行分类并提供针对的产品、服务和营销模式的过程。
营销理念正在不断地发生变化，在从以产品为中心向以客户为中心转变，众多企业已经将客户资源定格为自己战略争夺的焦点。
市场细分是一种市场营销理论和方法，能够指导企业准确地做出市场目标定位，从而更好地成为一种贯穿企业的客户获取、客户保持以及客户发展等客户关系管理过程的重要基础分析手段。
二、市场细分的特点1.动态性、不确定性的客户行为特征市场细分的动态性是指随着时间的改变，客户的行为会随之发生或多或少的变化。
所以，在不同时点上收集到的信息数据，它所反映出来的规律是不一样的。
不确定性是指由于客户在个人偏好、所处环境、社会角色等方面的差异形成的客户行为特征。
这就要求市场细分方法能够在这种动态性和不确定性中准确把握并分析客户行为的规律性。
2.客户细分对分类结果的评价标准不同于一般的分类重要性对于一般的分类问题是基本要求，而在客户关系管理中则更看中的是分类的实用性，分类要能够实施并在特定条件下实现特定目标。
举个例子，某一药厂在寻找潜在客户消费群时，假设面临两个分类模式得出的分类结果。
第一个结果是被确诊为某一种疾病的人可能是其潜在客户，这类人在其目标区域(某一城市)中有100人，这种分类准确率为80％；另一结果是具有某一特点的人群可能是其潜在客户，这种人在目标区域中共10万人，这种分类的准确率为10％。
在这个例子中尽管第二个分类模式的准确率较低，但是由于它能发现更多的潜在客户，因此这个分类结果更有用。
3.市场细分根据企业战略进行，并随着战略的变化而做跟随性的调整企业在制定战略的时候，会根据自身在不同时期的综合状况，进行操作，所以，一个企业的战略是处在一个不断发展变化的状况之中的。
市场细分这项工作是企业营销工作的重要组成部分，就要结合企业战略的转变而重新进行，因此，对于企业而言，对其客户群的细分并不是一成不变的。
4.市场细分结果的不唯一性根据细分的不同标准，市场细分会出现不同的结果。
在保证细分实用性的前提下，尽可能的提高细分结果的准确度，企业应对多次细分结果认真分析，从而寻找出最适合企业营销特点的细分客户群体。
三、基于不同变量的市场细分细分标准是市场细分之间的根本差别所在，不同的细分技术分析手段应用于不同的细分标准需要，并由此导致细分方法论上的差异，最终导致各种不同细分方法有着各自不同的市场适用性[6]。
根据所处的不同时代和行业环境，市场细分这一概念形成了两大流派[7]：以产品为导向的市场细分和以客户为导向的市场细分。
以产品为导向的市场细分，主要为营销决策者使用。
他们根据不同的营销决策目标(产品、定位、定价、广告定位等)，围绕某产品或品牌的特定消费情境对消费者细分。
细分变量包括产品／品牌使用率、消费态度、寻求的利益等，目的是要了解消费者对某产品或品牌的心理需求和消费行为差异，以选择最有利的目标顾客群及恰当的营销策略[8]。
但是，这种以产品为导向的市场细分不能替代对消费心理、行为差异的本质分析和概括。
它无法对消费者在价格决策、媒体习惯、产品功能偏好的各个方面表现出来的各种特征做出深层次的系统分析。
这种市场细分针对不同的营销细分任务采用不同的细分标准，必然导致各种营销决策的细分方法缺乏连贯性，大大降低了整合效率[9]。
随着市场的不断发展，以产品为导向的营销理念已逐渐被以客户为导向的营销理念所代替。
市场是判断一个产品成功与否的唯一标准，而客户的成功又决定了市场的成功。
因为在一个企业经营的各种要素中，只有客户，特别是忠诚客户才能为企业创造价值。
企业的长远利益很大程度上取决于公司的客户关系价值和对客户资产的管理能力。
换言之，品牌建设必须建立在让客户感动，让企业和客户双赢的基础上。
所以，以客户为导向的市场细分理论和方法也成为了国内外学者研究的重点。
本文将对以客户为导向的市场细分理论作重点分析，并将基于不同细分变量的细分方法进行比较。
1.基于人口统计的细分人口统计信息是最早应用于市场细分的细分变量。
这也是平常人们最常见的细分变量。
人口统计细分就是将市场按照人口统计变量进行细分。
这一类变量通常是消费群体的外在特征变量，比如性别、年龄、学历、职业、地域、收入、家庭人口、社会地位等等。
这些特征差异和消费者需求的变化是紧密相关的。
不同地区的消费者可能对某种产品有着特定的需求。
老年人和青年人的消费观念则相差很大。
处于不同行业和社会地位的消费者也有着各自对事物认识的不同角度。
由此可见，基于人口统计的市场细分可以有效地区分市场需求，为营销决策者提供相关的信息和依据。
但是，随着全球化的发展，消费者的外在特征和地理因素之间的关联性越来越小。
如果仅凭借人口统计信息，还不足以反映消费者需求的变化。
加之人口统计信息的数量相对较为庞大，在处理过程中较为复杂，因此，基于人口统计信息的市场细分有着一定的局限性。
2.基于生活方式的细分1963年，Lazer首先提出以生活方式为背景来识别和细分客户。
尽管强调生活方式的系统性，但是并没有对其内涵做出规范，直到Wells和Tigert提出用AIO，即活动(Activity)、兴趣(Interests)和评价(Opinion)，来表达生活方式。
具体来说，活动表现为人们如何支配平时的时间，兴趣就是对周围环境的关注程度，评价主要是与自己或环境相关的各种评论。
随后Plummer利用人口统计特点来丰富生活方式[9]，至此内涵维度扩展成四维。
与人口统计信息相比，生活方式的信息并不是外在特征。
研究人员认为通过对消费者生活方式的深入了解，可以有效地实施营销策略。
3.基于价值的细分正确的客户细分能够有效地降低成本，同时获得更强、更有利可图的市场渗透[10]。
市场细分的目的就是通过实施有针对性的营销策略，实现企业对资源的合理配置，对市场的占有和扩张，并最终获得盈利。
因此，客户细分标准的选择必须与企业的战略目标相一致。
客户价值是客户对企业总体贡献的反映，它不仅能很好地反映客户的行为特征，而且能与企业的最终目标保持一致。
Verhoef和Donkers以客户历史交易给企业带来的利润贡献即客户的当前价值和客户从企业购买所有可能的产品和服务所能给企业带来的利润贡献即客户的潜在价值为基础[11]，将客户细分白金客户、黄金客户、铁质客户和铅质客户。
我国学者陈明亮在借鉴了客户价值矩阵的基础上，提出了基于客户全生命周期利润(CLP)的客户价值细分。
客户全生命周期利润指的是企业在与某客户保持买卖关系的全过程中从该客户处所获得的全部利润的现值，即包括现有利润和未来利润。
依据客户当前价值和客户增值潜力这两个维度，对客户进行划分。
这两个维度的测算都是以关系稳定为基本前提的。
但是，在现实环境中，客户关系不是一成不变的。
因此，仅仅依据客户生命周期利润细分客户，不考虑客户关系的稳定性，也就不能衡量客户关系的质量，这样会大大增加资源配置的风险[12]。
4.基于消费行为的细分基于人口统计信息和生活方式的细分方法不能解释消费者所有的行为。
消费者个体特征的不同，只是能帮助企业缩小目标市场范围。
但是，如果能从消费行为的角度，通过研究消费者购买情景，寻找群体的共同点，从而将客户群体进行细分，则将大大提高客户细分的效率和准确性。
1)RFM矩阵Hughes提出的RFM矩阵分析是以三个行为变量来描述和区分客户[9]。
R(recency)指上次购买至现在的时间间隔，F(frequency)为某一期间内购买的次数，M(monetary)是某一期间内购买的金额。
RFM分析针对每个客户的每个指标进行打分，然后计算三个指标的乘积，再按这个结果排序，客户排序后，一般会分为5等份。
在5等份的顶端的人分数为5，下一级的人为4，依此类推。
按照这种方式，每位客户都被定位在一个三维空间里，从(1，1，1)到(5，5，5)，125个客户群。
凡是落在RFM方块上，同一单位里的客户，就作为同样的一群，可以同等对待。
在计算了所有客户的三个指标乘积后，把计算结果从大到小排序。
前面的20％是企业的优质客户；后面的20％是企业应该避免的客户；企业还应该重点发展中间 60％的客户，使他们也尽可能成为企业的优质客户。
矩阵是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。
该矩阵通过一个客户近期购买的时间间隔、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。
RFM 矩阵较为动态地展示了一个客户的全部轮廓，这对个性化的沟通和服务提供了依据。
同时，如果与该客户打交道的时间足够长，也能够较为精确地判断该客户的长期价值(甚至是终身价值)，通过三项指标变化的状况，从而为营销决策提供更多的支持。