市场细分要素及方法市场细分是基于这样一种认识而产生的，即一个企业不可能为所有的客户做所有的事。

在目标市场营销的框架下，围绕企业能力与市场需求之间的平衡，市场细分实际上“是在将所有客户视为相同时的无效益性与将每一位客户视为不相同时的无效率性之间的折衷”。

下文在对市场细分的研究视角、细分模型等进行了较为详细的综述，并以基于关系营销的餐饮业为例进行说明。

一、市场细分的研究视角目前市场细分研究主要有两个视角，由此形成了两大流派：一是消费者导向的细分，主要为理论界采用，该派研究重点是对消费者的需求和行为特征进行分类，主要以顾客总体特征为细分标准去对消费者分群，他们运用分析解剖方法论，从个体心理(包括感知、认知、动机、个性等)、社会文化环境以及行为决策过程等三个不同侧面对消费者进行细分。

二是产品导向的市场细分，主要为营销决策者采用。

他们根据不同营销决策目标(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。

二、细分标准如何选择细分标准(即因变量)和界定细分市场的描述变量(即自变量),这是细分模型必须解决的一个问题。

那么在如此众多的细分变量中究竟应该选择哪种细分变量对市场进行细分，才能为企业带来最佳经济效益呢？西方学者对细分变量的研究重点经历了以下几个变化：1.人口细分变量。

早期研究主要从自然地理、人口统计等外部特对消费者进行细分,它假设居住在同一区域、同一年龄或收入阶段的人具有相似的消费需求，具体的子要素包含国家、地区、气候、年龄、职业、收入等。

但许多营销实践表明,具有相同人口地理特征的消费群在面对相同的营销变量(如广告、促销、定价等)时反应并不一样,其中一个重要原因是他们心理偏好不同,于是研究者后来逐渐转向研究消费者的心理分群，认为应选择诸如感知、学习、态度、决策等认知心理概念作为消费者细分标准。

2.行为细分变量。

它是产品导向细分研究的重点，其理论假设认为，消费者个体特征的差异对解析消费行为变化相当有限，人的消费购买行为在很大程度上由行为发生的情境决定，面对同一情境的刺激不同的消费者会表现出相同的行为反应，这是行为主义心理学派的观点。

产品使用场合细分、使用率和品牌忠诚度细分、利益细分是行为细分的主要标准。

行为细分依据行为来预测行为不失为一种便捷的方,然而预测的时效性限制了其适用效果。

它以历史数据为基础,因而只针对已经拥有的客户,无法对潜在客户进行定义和评价,成为细分过程中最大的缺陷。

3.心理细分变量。

心理细分又称生活形态细分，它把不同类型消费者的行为差异与其个性、社会心理特征联系起来，在一定程度上弥补了以往因选用单一细分标准而导致对各类消费群心理和行为描述不全面的缺陷，所以它目前在理论界和实业界得到广泛应用，成为西方消费者细分研究的主流。

尽管生活形态细分变量在细分标准的理论模式上没有发展，但学者们运用统计方法综合了人口地理、个性、社会阶层、态度、购买行为等多种消费者信息，利用因子和聚类分析方法得到了关于消费者总体生活形态或某项产品消费的行为心理的细分类群，包括社会阶层、生活方式、个性等要素。

4.利益细分变量。

利益细分最先由Haley(1963)提出,它利用具有因果关系的因素而不是描述性的因素来识别市场,其区别于传统细分方法的优势就在于它透过客户表象的行为、态度和动机来挖掘背后的真正利益。

利益是一个比较复杂的概念。

在具体的市场中,它可能是客户偏好的一种产品特征、服务方式或其他任何与产品或服务相关的环节。

利益细分不仅在维度内涵上具有弹性，细分技术也相当丰富，诸如拟合分析、因素分析、聚类分析、人工神经网络等，是实践中应用最广泛也最有效的一种方法。

三、细分方法1、两大类细分方法●事前细分：其理论基础是消费者行为模式，其最终得到的细分类群结果依赖于研究者对消费者行为所作的定性分析。

●事后细分：这类细分在研究前并没有不事先确定因变量,即细分标准类别以及最后所得到的细分类群数目在分析前都是未知的。

研究者往往选择消费者的需要、态度、生活形态等心理描述特征以及人口地理和产品使用行为特征作为混合细分变量，运用因子分析对变量指标降维，利用聚类分析得到细分类群结果。

像人工神经网络、潜隐层次模型及模糊重叠聚类，这些方法都属于事后细分一类。

2.具体分析方法●人口统计细分法：1、People UK方法，细分变量：客户生命历程2、PriZm方法，细分变量：生活方式、生命阶段和收入层次●生活方式细分法：1、AIO方法，细分变量：活动、兴趣和评价2、二维分类矩阵法，细分变量：第一维：与日常生活关联的品牌与产品特征变量与一定品牌和产品特点相对应的产品类别变量消费模式、自我评价、爱好等一般特征变量第二维：个性变量、环境变量、功能变量和全球变量●行为细分法：1、RFM分析法细分变量：R（recency）-上次购买至现在的时间间隔；F（frequency）-某一期内以购买的次数；M（monetary）-某一期内购买的金额。

2、客户价值矩阵细分变量：购买次数和平均购买额利益细分法：1、拟合分析法拟合分析的思路就是在评估个体或群体偏好的基础上，识别出具有相同或相似偏好的客户群。

2、因素分析法因素分析是通过对原始指标体系内部结构及相关性的研究，借助一定的统计技术,将初始指标转化为与之信息等价的、独立的新指标系列,即因子集合，以此来探寻事物的本质。

3、聚类分析法聚类分析又称集群分析，其基本思路是利用一个独立变量的矩阵，把性质相近的个体归为一类，性质差异较大的个体归于不同的类，最终达到类内个体具有较高的同质性，类间个体具有较高的异质性。

四．基于关系营销的餐饮业市场细分变量研究关系利益是指“在与企业保持长期合作关系的过程中，除去和超越核心利益之外带给顾客的其它利益”，顾客所获得的这种收益，往往就是顾客愿意与特定企业构建某种关系的重要原因之一。

如前文所述，传统的细分变量，如地理细分变量，人口统计细分变量和心理细分变量这三种细分体系几乎完全是建立在对构成细分市场人群的事后分析之上，这些方法所依赖的是事后描述性变量，而并非因果关系变量。

因此这种细分变量体系并不能用来对未来购买者行为进行有效的预测，而未来购买行为才是营销人所关注的焦点这就是为什么有些营销学者坚信利益细分是研究细分市场最为行之有效的出发点和基本依据。

细分变量选择的基点是：能够带来需求差异的因素。

那么在关系范式下市场细分选择的基点就是：能够带来关系需求差异的因素。

正如 Gwinner,Gremler and Bitaer 三位学者研究的那样，消费者的关系需求体现在诸如信心利益，社会利益以及特殊待遇利益等关系利益的需求方面。

因此基于对文献的研究，从利益细分变量出发，提出了关系利益市场细分变量的三个构成维度，分别是信心利益，社会利益和特殊待遇利益。

本文将以基于关系营销的餐饮业为例，对市场细分变量的有效性进行验证。

1.初步验证为了将上述关系利益细分变量体系的有效性做一个直观的验证，收集尽可能多的信息，对关系利益细分变量进行完善。

通过开放式的调查，对吉林大学商学院的老师和部分研究生博士生进行了小组访谈。

对影响关系范式下关系利益需求差异的因素进行识别。

在此基础上，进行关键变量的操作化和问卷的设计。

研究过程采用结构访谈的方法，可以更深入地了解而确认出新的因素，这将有利于确认主要影响因素并有效地解决问题。

我们可以获知，文献探讨所得到的关系利益细分变量可以用于实证的研究当中。

主要的信心利益，社会利益，特殊待遇利益可以作为研究关系营销中客户细分的变量标准。

2.量表设计（1）模型修改。

问卷的主变量是来自国外学者 Morgan ，Hunt and Gwinner,虽然三位国外学者从顾客的角度对关系利益进行了迄今为止最广泛的研究，并提出了关系利益构成的完善的分类体系。

但是他们的研究主要针对的是国外的营销环境而进行的，不同文化，不同地域的消费者的消费习惯，内心感受以及生活方式等都各不相同。

因此要将他们的量表应用到中国的环境，必须做出必要的适合本国国情的调整。

由于语言文化上存在的差异，本研究采用了双向互译法来确保量表中文译本的正确性。

经过反复探讨以及反复互译，通过小范围(30个样本)的预调查，我们对各项问题的陈述表达方式做了进一步校正,保证调查对象对问卷的理解与设计一致。

（2）问卷设计。

根据前面的定义和相关文献所使用的量表，我们以李克特五点量表为测量工具发展成本文的调查问卷。

（3）抽样。

采取便利抽样方法。

在该地区选择三个不同类型的餐厅分别是快餐或小吃、特色风味餐厅和各大宾馆的餐厅，随机调查在这里就餐的消费者。

（4）分析方法。

分层聚类分析法。

聚类分析的原理：按照个体（记录）的特征将它们分类，使同一类别内的个体具有尽可能高的同质性，而类别之间则具有尽可能高的异质性。

（本文中采用分层聚类分析方法，因为在本研究中聚类的对象是变量，且有效样本量小于 100，这一切决定了用分层聚类分析的方法是最适合的。

）最后得出结论，就顾客的利益需求而言，关系利益可以由信心利益，社会利益，以及特殊待遇利益构成。

且三种利益类型可以被顾客正确的识别和感知。

关系利益需求作为市场细分变量能满足市场细分变量有效性的验证，因此可以作为市场细分变量被应用。