在市场研究中，聚类分析用的最多的就是细分市场。笔记结合两个问题：聚类分析、市场细分。聚类分析是市场细分的一个统计方法，市场细分还有其他内容，比如剖面分析，对应分析等。

学习资料：两本书，一个视频

• 《市场研究中的统计分析方法：基础篇》。结合市场研究案例，比较适合用来理解“如何在市场研究中应用”

• 《spss统计分析高级教程》。涉及到一部分浅显理论，作为理论学习。

• 张文彤 视频：看案例。

两个学习内容：有两个层次的学习内容，面向工作的应用层次和探求原理的数学内容。

• 市场细分的方法和完整过程

• 聚类分析在市场研究中的应用

• 聚类分析数学理论基础：理论基础可以学的很深。参考网易MOOC，多元统计书籍。也可以学的相对浅显，比如张文彤的课程。我的目标是第二个。

系列文章：聚类分析（2）聚类技术

实例：

1. 对饮酒者分类（via基础篇）：使用态度语句

2. 对酒类产品分类（via基础篇）：酒类产品分类指标，比如发热量，含钠量，含酒精比例

3. 城市分类（via基础篇）：城市指标，比如人口，工业发展水平等等。

4. 牙膏市场细分（via基础篇）：完整市场细分方法。需求变量，态度变量

5. 移动通信客户分类（via张文彤视频和书籍）：移动用户产品使用行为数据，对这个行为数据聚类，从使用行为看，用户分几类。

6. 保健品购买动机（via张文彤视频）：保健品的购买动机分析，其中涉及到因子分析和聚类分析。

2019/9/9有很多数据，比如态度语句可以做市场细分，或者消费者聚类，同样，消费者行为数据也可以用来做用户聚类，比如张文彤的视频案例，用通讯行为数据做用户聚类。也就是说，角度可以有两个：1）我要做市场细分，这些多维度数据，我来做。2）有一个行为数据，我可以针对这个数据做市场细分或者用户聚类。或者有一个态度语句，我可以用来做市场细分或者用户聚类。

如何对消费者市场做细分？

在本书案例（牙膏市场细分）中，做市场细分都是利用因子分析和聚类分析结合。市场细分的变量是消费者对产品的态度语句和需要语句作为输入变量。但消费者细分有很多方法，也可以利用消费者对某一产品不同功能的使用来区分，比如张文彤的电信客户分类案例，就是利用电信提供的功能和消费者的使用情况作为消费者细分依据。所以，要看你具体目标是什么，采集对应的数据。在以前不是很清楚的时候，对应分析也被我理解为市场细分，但在后面的学习汇中能看出，对应分析是用来了解各细分市场之间的差异的，对应分析属于定位方法。具体步骤如下

1. 选择输入变量组

2. 进行因子分析

3. 根据样本的因子得分，用聚类分析对样本进行分类

4. 进行剖面分析

5. 描述市场细分结果

6. 分析各个细分市场之间的关联

第一步：选择输入变量

这里是态度语句和需要语句，其实，你可以测量任何你要探讨的语句，没有太多严格分类。态度，需要，动机，考虑因素，生活态度等等。如下图。

如何确认这些语句？

• 定性研究

• 阶梯法

收集大概150条以上功能和情感需要语句。

通过初步的问卷测试，利用统计方法（因子分析），精简语句至20-30句。在本案例中，似乎没有做前期的因子分析。

第二步：因子分析

如上图，我们列的语句有很多从表面上看就已有重复的，角度相同的。更何况内部联系上，很多语句在消费者语境下表达的同一问题，我们需要用因子分析简化和理清这些语句。

关于理解因子分析后进行聚类分析，可以参考《IBM SPSS数据分析与数据挖掘案例精粹》第11章：找出因子后，保存各因子做为新的变量，且会自动计算每个样本在各个变量上的“打分”

第三步：聚类分析

根据样本的因子得分，用聚类分析对样本进行分类。如何选择聚类方法？需要参考样本容量，变量数量，并需要多次迭代。聚类分析后会产生几类消费者。我们需要结合聚类变量来确定如何命名各类消费者。这些我们使用方差检验等方法，具体参考张文彤的视频（电信客户聚类）和《IBM SPSS数据分析与数据挖掘案例精粹》中的保健品购买动机分析（视频+书籍）

本案例中讲牙膏市场分为七个市场

类一 关系核心功能的理性消费者

类二 无刷牙动力者

类三 信奉中草药的家庭导向者

类四 倾向中草药的基本需求者

类五 时髦美容导向者

类六 追求防蛀牙的家庭导向者

类七 简单需求清新口气者

衡量各细分市场的指标，除了人口占比外，还有“消费/人口指数”

既细分市场在产品上的消费数量上的所占比例%/细分市场人口所占比例%

消费数量占比和人口占比的除数，反映了该细分市场是否消费了对等的产品。如果大于100，则说明该细分市场更重要，消费能力更强。反之则不重要。

第四步：剖面分析

将细分市场与其他维度的数据交叉，对比各细分市场之间的差异。比如最常见的是与人口统计指标对比，分析各细分市场是否有不同差异。但一个合格的剖面分析应该不止于人口统计特征。

剖面分析可以解决的问题：

• 各细分市场人口统计特征有什么不一样？包括年龄，性别，家庭，城市

• 各细分市场所偏好的产品有什么 不同？他们怎么使用这些产品？（或者怎么认知这些品牌的）

• 各细分市场有什么样的需求，或者有什么问题需要解决？（通过定位图）

• 他们使用那些媒体？

• 他们喜欢在哪里购买？

• 他们的功能和情感追求是什么？

• 他们的态度是什么？

• 他们的价值观是什么？

第五步：描述市场细分结果

类似于之前学习过的“人物角色”。结合前面做的细分和剖面分析，总结出各细分市场的典型人物形象。

第六步：分析各细分市场之间的联系

聚类分析是一个黑盒过程，我们可以利用结果去推敲各细分市场之间的关键差异。关键差异的维度最好为两个，因为这样可以画出二维图。

如果无法做到找出二个关键差异维度，可以利用对应分析，将细分市场投射在二维图中。如下图，关键维度是：口腔护理投入程度和中草药成分的信任程度。

下图是其他案例，使用的是对应分析，将细分市场投射在“态度”上，看各细分市场在态度是否有差异。

两本书结合，张文彤的书籍

不需要做因子分析的，比如在张文彤的高级教材中电信案例。

聚类一般是对样本聚类

因子分析一般是变量。

其实不一定是要严格说是为了细分市场，有时候，我们收集了一些态度，需求，或者考虑因素的语句，我们需要做分析，看看这些语句除了明面上的差异外，消费者会不会有关联认同的，或者说内在结构也许会不同外表。比如黑眼圈，到底是关注外表的，还是表示熬夜没精力