聚类分析模式下的市场营销策略研究
徐珂
摘 要：聚类分析作为一种常用的统计分析方法在各个领域已经得到了广泛应用，考虑到当前市场营销存在着多种类型市场的分类情况，对此可以使用聚类分析方法更好地实现精准市场营销。本文首先分析了聚类分析基本理论以及聚类分析在市场营销中的理论应用，然后通过汽车市场营销聚类分析实证得出相关结论，并在此基础之上提出了基于聚类分析的汽车市场营销策略。
关键词：聚类分析；市场营销；因子得分
一、聚类分析相关理论概述
聚类分析指的是将某些对象的集合通过一定的途径分为类似的多个组合过程，聚类分析的主要目的在于在相似的基础之上实现数据对象的合理分类。聚类分析源于诸多领域，包含了数学、统计学、经济学以及计算机科学等各类学科，聚类分析在不同的领域中都得到了不同程度的发展，聚类分析在不同领域中往往会被用来进行数据描述，有效衡量数据对象之间的相似度等，并将相应的数据对象归类到不同的簇中。聚类分析将数据对象归类到不同簇中实际上是一个相似分类的过程，因此同一个簇中的数据对象将存在着极大的相似性，而不同簇中的数据对象就会存在着很大的差异性。
源于不同学科领域的聚类分析从不同的角度来看有着一定的差异性：比如从机器学习的视角来看，簇可以看成是一种隐藏模式，聚类实质上是一种无监督学习，这种模式与分类有一定的差异性，无监督学习没有对预先定义的类有所依赖，而是需要通过聚类学习自动实现标记的确定，而分类学习则需要对相应的数据对象进行标记，由此可见聚类学习是一种观察式学习模式。从实践运用的视角来看，聚类分析可以有效实现数据的挖掘，同时聚类可以作为相对独立的工具获得数据对象的分布情况，对每一簇数据对象特征进行详细观察，进而对相应的簇集合进行深入研究，聚类分析还可以作为定性归纳算法等相关算法的预处理步骤。
从统计学的视角来看，聚类分析指的是通过数据对象建模实现数据简化的一种方法，传统的统计聚类分析方法主要有加入法、模糊聚类分析法、分解法以及动态聚类法等，同时采用K-中心点的聚类分析法已经在统计软件中（SPSS、SAS）得到了广泛应用。聚类分析从一定程度上来说是一种探索性分析过程，在进行聚类分析的过程之中并不需要预先做出分类标准，聚类分析本身可以从分析数据对象中进行自动分类，聚类分析在不同的方法应用中往往会得到不同的结论，因此不同的研究者在对同一组数据对象进行聚类分析时很可能得到不一样的结论，本文将从统计学角度出发，对聚类分析在市场营销中的有效应用展开研究探讨。
二、聚类分析在市场营销中的应用分析
1.聚类分析在市场客户细分中的应用。常用的市场客户分类方法主要有经验描述法、传统统计法以及非传统统计法等几种方法，其中经验描述法指的是通过决策者在经验判断基础之上对市场客户进行分类，传统统计法指的是根据市场客户的属性等特征进行简单统计分析之后实现市场客户的分类，非传统统计方法指的是在人工智能技术基础之上进行的客户分类，聚类分析融合了非传统分析法和传统分析法的双重特征，能够对市场客户进行有效分类。比如客户的购买动机通常情况下是由需求、学习、认知等几个内在原因以及社会、群体、文化等外在原因所决定的，如果按照客户购买动机来进行客户划分的话可以将这些因素作为分析变量，同时将所有的分析客户的相应指标进行量化，并运用聚类分析方法进行相应的客户分类。又如在细分电信客户的时候，可以将客户的每月支出、本地通话费、声讯支出以及短信支出等作为客户细分的分析变量，并在此基础之上进行聚类分析。
2.聚类分析在选择实验市场中的应用
实验调查中比较常用的领域主要有如下几个：一是对市场饱和度进行测试，企业往往会使用客户购买产品服务的决定因素（质量以及价格等因素）降低到最低来对市场饱和度进行测试，或者在市场出现滞销的情况之下企业投入相似产品到相应的市场，以此来测试市场是否已经达到饱和，是否还有可以进一步挖掘的潜在购买力。二是对产品的价格进行测试，这种测试往往是将新定价的产品投放在市场中，并对产品消费者的反应、态度等进行测试，以此评判消费者是否能够接受产品价格、接受程度如何等。三是对新产品的上市情况进行相应的测试，新产品在刚刚进入到市场的时候往往都会有很高的失败率，多数为60%～90%，为了有效降低新产品投入市场的失败率，在新产品投入市场之前，可以使用实验调查法检测产品的外观设计、广告、质量性能等方面是否必要合理。在此过程中可以通过聚类分析将可选择的实验场所进行同质分类，商店的类型、地段、管理情况以及规模等可以作为分析变量。
3.聚类分析在抽样方案设计中的研究应用
抽样组织形式是抽样方案设计的关键点，它是样本总体水平高低的重要代表，结合资源操作的方便性以及限制等进行合理选择，实践过程中分层抽样应用较为广泛，分层抽样首先需要将所有对象按照重要标志实现分组，并在组内在随机抽样基础之上抽取样本单位，对此可以引入聚类分析增强分组的科学合理性。比如对消费者偏好进行分析的时候可以按照职业、性别以及收入等进行消费者分组，并在组内根据公式进行等距抽样，确保消费者偏好分组更具有代表性和准确性。
4.聚类分析在市场销售片区选择中的应用
在市场营销过程中需要对企业的销售区域进行合理的选择和布局，才能根据不同销售片区特征制定有针对性的市场营销战略，并选择合理的区域经理。比如一个企业在全国一共有三十多个子市场，每一个市场在人口数量、人均收入、零售总额、商品销售量等方面有着不同的指标数量，可以将这些指标作为聚类分析的分析变量，结合决策者的特征进行销售片区的聚类分析，继而制定针对性的市场销售策略。
5.聚类分析在市场机会研判中的运用
企业在制定市场营销战略的时候需要考虑情况企业的市场机会在哪里，市场竞争者是谁，竞争者之间的关系和厉害程度等。对此企业可以通过市场调研来获得竞争者的相关数据，包含了竞争者的品牌程度、知名度等指标，并将这些指标作为分析变量进行聚类分析，对竞争者进行不同属性和层次的分类，确定直接竞争者和间接竞争者，并制定不同形式的竞争战略（红海战略和蓝海战略等）获得市场优势。
三、基于聚类分析市场营销实证分析
1.实证对象背景概述
H汽车公司为了在激烈的市场竞争中获得优势地位决定退出一款新型汽车产品A，新型汽车产品A的目标客户定位为雅皮士阶层，为了更好地了解雅皮士阶层消费者的消费心理特征，并在此基础之上定位汽车产品吸引消费者眼球，H汽车公司对此进行了一场汽车市场消费调研，本文使用九点量表对四百个消费者进行了三十项陈述的态度反馈，有效了解目标消费者的心理特征，在调研过程中对汽车产品DA也进行了消费态度的了解，标准变量的测量也是以九点量表对消费者购买汽车产品DA的意向态度进行测评。本次调研研究的目的在于通过聚类分析方法，将调研的原始变量聚类成为四类和三类，然后比较三类和四类聚类方法的效果，与此同时对使用原始变量和使用因子分析法得到的聚类分析结果进行比较分析，看哪一种聚类分析方法可以更好地提升实证效果，得到合理的结果。
2.汽车市场营销聚类分析实证过程
（1）原始变量下的聚类分析
首先在原始变量的基础之上进行聚类分析，考虑到分析的样本数量较大可以使用迭代聚类法分别导出三类和四类结果，如表1所示聚为三类和四类的每组样本数。由聚为三类和四类的方差分析结果可知，在三类和四类的聚类分析中V7、V8、V17、V18以及V20、V27的组间差异都比0.05大，聚类分析结果不显著。
表1 聚为三类和四类的每组样本数
（2）因子得分下的聚类分析
在因子得分的基础之上采用迭代法对研究样本进行聚类分析，得出聚为三类和四类的分析结果如表2所示，聚为三类和四类时所使用的八个因子存在着比较显著的组间差异。
表2 因子得分下聚为三类和四类的方差分析
通过上述分析可以知道在原始变量情况之下的聚类分析，由于太多的变量导致他们之前的相关性降低，同时特异值的存在导致聚类分析的结果较差。在使用公因子进行聚类分析的时候所得到的结果较好，因子得分下聚为三类和四类均存在着较为显著的组间差异，但是从聚类分析的方差分析上来看聚为三类的分析效果更好，综上所述，聚类为三类更佳。
（3）聚类分析小结
根据上述聚类分析结果可以将汽车消费者分为如下几种类型：一是年轻创业型（样本数137），经济情况一般，消费谨慎，关注社会问题，爱国、自信、乐观、保守，重视家庭；二是中产稳健型（样本数123），经济小康，消费适当，不大关注社会问题，消费预期保守，影响力较强，不太注重家庭生活；三是保守低调型（样本数140），消费观念强，未来消费预期低调，个性中庸，社会问题关注少，家庭观念一般。同时对这些分类进行了进一步的关联性分析如表3所示。由此可知年轻创业型消费者对H公司的汽车态度友好，其次中产稳健型消费者中有三分之二对H公司的汽车态度友好，保守低调型消费者有一半以上对H公司的汽车态度不友好（甚至态度很差）。
表3 消费者态度和类型关联表
四、基于聚类分析市场营销策略建议
通过上述聚类分析在市场营销中的实证分析，可以将汽车市场公司的客户定位为年轻创业型、中产稳健型以及保守低调型消费者三种类型，并针对这三种类型的客户特征制定有针对性的营销策略。
年轻创业型消费者有乐观的未来预期、家庭和社会责任感，但是由于受到经济状况的影响消费较为谨慎，他们多数对H公司的汽车产品是友好的，是企业的核心客群，因此企业应该根据年轻创业型消费者的经济现状和消费心理，推出时尚个性、价格中低的产品，从广告打造上凸显家庭和社会责任感，吸引年轻创业型消费者。
中产稳健型消费者对H公司的汽车产品是较为友好的，企业可以针对中产稳健型消费者的特征和需求，推出舒适享受、价格质量偏高的产品，在广告宣传方面强调爱国激情，从产品和服务上引导中产稳健型消费者购买产品。
保守低调型消费者对H公司的汽车产品态度是较为不好，这类人群不是企业的主要客群，但是也不能忽视这些客群的消费潜力，因此企业应该加强与保守低调型消费者的宣传和交流，让他们对公司的产品更为了解，强调公司产品的质量和服务的品质性，最大限度将保守低调型消费者吸附过来。
参考文献：
[1]冷刚. 基于新经济发展下的市场营销策略研究[J]. 现代商业，2014，（1002）：121-122.
[2]惠琳. 大型零售企业营销策略研究——基于数据挖掘的分析[J]. 价格理论与实践，2009，（03）：158-159.
[3]卯志强. 中铝连城分公司前向一体化战略背景下的市场营销策略研究[D]. 兰州大学，2013.
[4]邱巍，代维昭. 上海瑞金-哈佛心脏中心市场定位和营销策略[J]. 上海交通大学学报（医学版），2006，（02）44 -46.
[5]乔楠楠，吕德宏. 基于聚类分析的商业银行个人理财产品市场细分——以陕西省杨陵区为例[J]. 海南金融，2010，（08）：46-47.
三、基于聚类分析市场营销实证分析
1.实证对象背景概述
H汽车公司为了在激烈的市场竞争中获得优势地位决定退出一款新型汽车产品A，新型汽车产品A的目标客户定位为雅皮士阶层，为了更好地了解雅皮士阶层消费者的消费心理特征，并在此基础之上定位汽车产品吸引消费者眼球，H汽车公司对此进行了一场汽车市场消费调研，本文使用九点量表对四百个消费者进行了三十项陈述的态度反馈，有效了解目标消费者的心理特征，在调研过程中对汽车产品DA也进行了消费态度的了解，标准变量的测量也是以九点量表对消费者购买汽车产品DA的意向态度进行测评。本次调研研究的目的在于通过聚类分析方法，将调研的原始变量聚类成为四类和三类，然后比较三类和四类聚类方法的效果，与此同时对使用原始变量和使用因子分析法得到的聚类分析结果进行比较分析，看哪一种聚类分析方法可以更好地提升实证效果，得到合理的结果。
2.汽车市场营销聚类分析实证过程
（1）原始变量下的聚类分析
首先在原始变量的基础之上进行聚类分析，考虑到分析的样本数量较大可以使用迭代聚类法分别导出三类和四类结果，如表1所示聚为三类和四类的每组样本数。由聚为三类和四类的方差分析结果可知，在三类和四类的聚类分析中V7、V8、V17、V18以及V20、V27的组间差异都比0.05大，聚类分析结果不显著。
表1 聚为三类和四类的每组样本数
（2）因子得分下的聚类分析
在因子得分的基础之上采用迭代法对研究样本进行聚类分析，得出聚为三类和四类的分析结果如表2所示，聚为三类和四类时所使用的八个因子存在着比较显著的组间差异。
表2 因子得分下聚为三类和四类的方差分析
通过上述分析可以知道在原始变量情况之下的聚类分析，由于太多的变量导致他们之前的相关性降低，同时特异值的存在导致聚类分析的结果较差。在使用公因子进行聚类分析的时候所得到的结果较好，因子得分下聚为三类和四类均存在着较为显著的组间差异，但是从聚类分析的方差分析上来看聚为三类的分析效果更好，综上所述，聚类为三类更佳。
（3）聚类分析小结
根据上述聚类分析结果可以将汽车消费者分为如下几种类型：一是年轻创业型（样本数137），经济情况一般，消费谨慎，关注社会问题，爱国、自信、乐观、保守，重视家庭；二是中产稳健型（样本数123），经济小康，消费适当，不大关注社会问题，消费预期保守，影响力较强，不太注重家庭生活；三是保守低调型（样本数140），消费观念强，未来消费预期低调，个性中庸，社会问题关注少，家庭观念一般。同时对这些分类进行了进一步的关联性分析如表3所示。由此可知年轻创业型消费者对H公司的汽车态度友好，其次中产稳健型消费者中有三分之二对H公司的汽车态度友好，保守低调型消费者有一半以上对H公司的汽车态度不友好（甚至态度很差）。
表3 消费者态度和类型关联表
四、基于聚类分析市场营销策略建议
通过上述聚类分析在市场营销中的实证分析，可以将汽车市场公司的客户定位为年轻创业型、中产稳健型以及保守低调型消费者三种类型，并针对这三种类型的客户特征制定有针对性的营销策略。
年轻创业型消费者有乐观的未来预期、家庭和社会责任感，但是由于受到经济状况的影响消费较为谨慎，他们多数对H公司的汽车产品是友好的，是企业的核心客群，因此企业应该根据年轻创业型消费者的经济现状和消费心理，推出时尚个性、价格中低的产品，从广告打造上凸显家庭和社会责任感，吸引年轻创业型消费者。
中产稳健型消费者对H公司的汽车产品是较为友好的，企业可以针对中产稳健型消费者的特征和需求，推出舒适享受、价格质量偏高的产品，在广告宣传方面强调爱国激情，从产品和服务上引导中产稳健型消费者购买产品。
保守低调型消费者对H公司的汽车产品态度是较为不好，这类人群不是企业的主要客群，但是也不能忽视这些客群的消费潜力，因此企业应该加强与保守低调型消费者的宣传和交流，让他们对公司的产品更为了解，强调公司产品的质量和服务的品质性，最大限度将保守低调型消费者吸附过来。
参考文献：
[1]冷刚. 基于新经济发展下的市场营销策略研究[J]. 现代商业，2014，（1002）：121-122.
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[3]卯志强. 中铝连城分公司前向一体化战略背景下的市场营销策略研究[D]. 兰州大学，2013.
[4]邱巍，代维昭. 上海瑞金-哈佛心脏中心市场定位和营销策略[J]. 上海交通大学学报（医学版），2006，（02）44 -46.
[5]乔楠楠，吕德宏. 基于聚类分析的商业银行个人理财产品市场细分——以陕西省杨陵区为例[J]. 海南金融，2010，（08）：46-47.
三、基于聚类分析市场营销实证分析
1.实证对象背景概述
H汽车公司为了在激烈的市场竞争中获得优势地位决定退出一款新型汽车产品A，新型汽车产品A的目标客户定位为雅皮士阶层，为了更好地了解雅皮士阶层消费者的消费心理特征，并在此基础之上定位汽车产品吸引消费者眼球，H汽车公司对此进行了一场汽车市场消费调研，本文使用九点量表对四百个消费者进行了三十项陈述的态度反馈，有效了解目标消费者的心理特征，在调研过程中对汽车产品DA也进行了消费态度的了解，标准变量的测量也是以九点量表对消费者购买汽车产品DA的意向态度进行测评。本次调研研究的目的在于通过聚类分析方法，将调研的原始变量聚类成为四类和三类，然后比较三类和四类聚类方法的效果，与此同时对使用原始变量和使用因子分析法得到的聚类分析结果进行比较分析，看哪一种聚类分析方法可以更好地提升实证效果，得到合理的结果。
2.汽车市场营销聚类分析实证过程
（1）原始变量下的聚类分析
首先在原始变量的基础之上进行聚类分析，考虑到分析的样本数量较大可以使用迭代聚类法分别导出三类和四类结果，如表1所示聚为三类和四类的每组样本数。由聚为三类和四类的方差分析结果可知，在三类和四类的聚类分析中V7、V8、V17、V18以及V20、V27的组间差异都比0.05大，聚类分析结果不显著。
表1 聚为三类和四类的每组样本数
（2）因子得分下的聚类分析
在因子得分的基础之上采用迭代法对研究样本进行聚类分析，得出聚为三类和四类的分析结果如表2所示，聚为三类和四类时所使用的八个因子存在着比较显著的组间差异。
表2 因子得分下聚为三类和四类的方差分析
通过上述分析可以知道在原始变量情况之下的聚类分析，由于太多的变量导致他们之前的相关性降低，同时特异值的存在导致聚类分析的结果较差。在使用公因子进行聚类分析的时候所得到的结果较好，因子得分下聚为三类和四类均存在着较为显著的组间差异，但是从聚类分析的方差分析上来看聚为三类的分析效果更好，综上所述，聚类为三类更佳。
（3）聚类分析小结
根据上述聚类分析结果可以将汽车消费者分为如下几种类型：一是年轻创业型（样本数137），经济情况一般，消费谨慎，关注社会问题，爱国、自信、乐观、保守，重视家庭；二是中产稳健型（样本数123），经济小康，消费适当，不大关注社会问题，消费预期保守，影响力较强，不太注重家庭生活；三是保守低调型（样本数140），消费观念强，未来消费预期低调，个性中庸，社会问题关注少，家庭观念一般。同时对这些分类进行了进一步的关联性分析如表3所示。由此可知年轻创业型消费者对H公司的汽车态度友好，其次中产稳健型消费者中有三分之二对H公司的汽车态度友好，保守低调型消费者有一半以上对H公司的汽车态度不友好（甚至态度很差）。
表3 消费者态度和类型关联表
四、基于聚类分析市场营销策略建议
通过上述聚类分析在市场营销中的实证分析，可以将汽车市场公司的客户定位为年轻创业型、中产稳健型以及保守低调型消费者三种类型，并针对这三种类型的客户特征制定有针对性的营销策略。
年轻创业型消费者有乐观的未来预期、家庭和社会责任感，但是由于受到经济状况的影响消费较为谨慎，他们多数对H公司的汽车产品是友好的，是企业的核心客群，因此企业应该根据年轻创业型消费者的经济现状和消费心理，推出时尚个性、价格中低的产品，从广告打造上凸显家庭和社会责任感，吸引年轻创业型消费者。
中产稳健型消费者对H公司的汽车产品是较为友好的，企业可以针对中产稳健型消费者的特征和需求，推出舒适享受、价格质量偏高的产品，在广告宣传方面强调爱国激情，从产品和服务上引导中产稳健型消费者购买产品。
保守低调型消费者对H公司的汽车产品态度是较为不好，这类人群不是企业的主要客群，但是也不能忽视这些客群的消费潜力，因此企业应该加强与保守低调型消费者的宣传和交流，让他们对公司的产品更为了解，强调公司产品的质量和服务的品质性，最大限度将保守低调型消费者吸附过来。
参考文献：
[1]冷刚. 基于新经济发展下的市场营销策略研究[J]. 现代商业，2014，（1002）：121-122.
[2]惠琳. 大型零售企业营销策略研究——基于数据挖掘的分析[J]. 价格理论与实践，2009，（03）：158-159.
[3]卯志强. 中铝连城分公司前向一体化战略背景下的市场营销策略研究[D]. 兰州大学，2013.
[4]邱巍，代维昭. 上海瑞金-哈佛心脏中心市场定位和营销策略[J]. 上海交通大学学报（医学版），2006，（02）44 -46.
[5]乔楠楠，吕德宏. 基于聚类分析的商业银行个人理财产品市场细分——以陕西省杨陵区为例[J]. 海南金融，2010，（08）：46-47.
