[시장세분화] 시장세분화전략의 기준과 방법

소개글

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목차

1. 시장세분화란?
2. 시장세분화의 효과성
3. 시장세분화의 기준
1) 지리적 변수(Geographic Variables)를 이용한 세분화
2) 인구통계학적 변수(Demographic Variables)를 이용한 세분화
3) 심리도식적 변수(psychographics Variables)를 이용한 세분화
4) 행동적 변수(Behavior Variable)를 이용한 세분화
4. 시장세분화의 전제조건
1) 측정가능성(measurability)
2) 접근가능성(accessibility)
3) 실질성(substantiality)
4) 실행가능성(actionability)
5) 안정성(stability)
6) 경쟁성(competition)
5. 시장세분화의 절차
6. 시장세분화의 방법
1) 사전 세분화 - 변수 간의 인과관계가 없는 경우
2) 사전 세분화 - 변수 간의 인과관계가 있는 경우
3) 사후 세분화 - 변수 간의 인과관계가 없는 경우
4) 사후 세분화 - 변수 간의 인과관계가 있는 경우

참고자료

본문내용

어려워진다.
만약 추구효익만을 가지고 시장을 그 세분시장의 규모가 과연 전략 구사에 적합한지를 정확히 모른 체 마케팅 관리자의 진관으로 규모의 적정성을 판단하게 되면 그 세분지장에 어떻게 접근할 것인가도 직관에 의해 결정해야 한다. 그러나 추구효익과 사용상황 변수나 인구통계변수를 같이 사용하여 세분화를 할 경우에는 이러한 문제점이 없어지게 된다.
따라서 효율적인 세분시장 마케팅 전략을 수립하기 위해서는 시장세분화의 기준 변수를 하나만 사용하기보다는 여러 변수의 조합으로 세분 시장의 특성 모두를 설명하는 것이 필요하다.이러한 설명은 특히 세분화 전략 수립 후에 연계되는 마케팅 믹스 전략의 기초를 제공하게 된다.
다음은 일반적으로 사용되어지는 기준변수들의 조합이다.이러한 기준변수들은 상황에 따라 어느 것을 사용하여도 무방하다.그러나 일반적으로 추구효익과 사용상황을 기준변수로 사용하는 것이 효율적이라고 볼 수 있다.
① 인구통계 ㅡ 사용상황
② 인구통계 ㅡ 추구효익
③ 인구통계 ㅡ 심리분석 ㅡ 추구효익
④ 인구통계 ㅡ 구매행동 ㅡ 추구효익
⑤ 인구통계 ㅡ 사용상황 ㅡ 추구효익
⑥ 인구통계 ㅡ 구매행동 ㅡ 사용상황 ㅡ 추구효익
⑦ 인구통계 ㅡ 심리분석 ㅡ 구매행동 ㅡ 사용상황 ㅡ 추구효익
6. 시장세분화의 방법
시장을 세분화하는 방법은 크게 세분화 변수의 선택시점과 세분화 변수들 간의 인과관계의 여부에 따라 구분할 수 있다.
세분화 변수의 선택시점은 다시 연구자의 판단에 의해 사전에 세분화 기준을 선택하고 이 변수들로 집단을 세분화하는 경우와, 고객의 의도나 태도 등을 측정한 후 사후적으로 세분화하는 경우로 구성된다(박덕병 외, 2004). 그리고 또 다른 축은 전체 시장을 나눌 때 사용하는 변수들 간의 인과관계가 있는가의 여부에 따른 기준으로 나눌 수 있다(곽영식 외, 2005). 이 두 축을 기준으로 시장세분화의 방법을 다음의 네 가지로 분류할 수 있다(Wedel & Kamakura, 2000).
시장세분화 방법에 따른 분류
구분
사전 세분화
(a priori segmentation)
사후 세분화
(post hoc segmentation)
변수 간의
인과관계가 없는 경우
(서술적, descriptve)
1) 방법
카이제곱 분석, ANOVA 분석, 로그선형모델
3) 방법
군집분석(Cluster Analysis), 혼합모형(Mixture Model)
변수 간의
인과관계가 있는 경우
(예측가능, Predictive)
2) 방법
회귀분석, 판별분석, 로짓분석
4) 방법
AID, CART, ANN
Clusterwise regression, 혼합회귀모형(Mixture regression model)
1) 사전 세분화 - 변수 간의 인과관계가 없는 경우
이 방법은 마케터가 시장을 세분화하기 위해 미리 변수를 선정한 다음, 그 기준에 따라 시장을 세분화하는 경우로 변수들 간의 인과관계 없이 단순히 시장을 나누는 방법이다(Wedel & Kamakura, 2000). 여기에 속하는 대표적인 방법이 카이제곱 분석이다(곽영식 외, 2005). 이 방법은 기존의 연구에서 밝혀진 인구통계적인 변수 등을 분석에 사용할 수 있다는 장점이 있지만(김소영·곽영식·김용준, 2003), 연구자의 주관적 판단에 의존하여 시장이 분류되므로 실질적으로 중요한 세분시장을 발견하지 못할 경우 마케팅 노력을 헛되이 할 수도 있다는 단점이 있다(김소영·주영혁, 2002).
2) 사전 세분화 - 변수 간의 인과관계가 있는 경우
이 방법은 마케터가 사전에 시장세분화 기준을 정한 경우이며, 변수 간의 인과관계가 존재한다. 그 대표적인 방법으로 판별분석, 로짓분석, 회귀분석 등이 있다.
판별분석은 사전에 분류된(classified) 표본들을 종속변수로 하고, 이 분류된 집단을 가장 잘 설명하는 변수를 찾는 방법이다(Wedel & Kamakura, 2000). 따라서 마케터는 사전에 시장을 세분하고, 이 세분시장을 가장 설명하는 변수들을 확인한 후, 이 확인된 변수들이 얼마나 시장을 잘 세분하는 기준이 되었는지를 살펴보게 된다(김소영·주영혁, 2002).
이 방법은 변수간의 인과관계가 존재한다는 점에서 신규고객의 성향을 예측할 수 있다는 장점이 있지만, 이 역시 독립변수와 종속변수를 사전에 지정한다는 점에서 연구자의 주관적 판단의 오류에서 벗어날 수 없다(김소영·곽영식·남용식, 2004). 또한 로짓분석의 경우에도 사전에 분류된 집단을 종속변수로 하므로 판별분석에 따른 시장세분화에서 나타나는 단점이 그대로 나타난다(곽영식 외, 2005).
3) 사후 세분화 - 변수 간의 인과관계가 없는 경우
이 방법은 시장을 세분한 이후에 세분시장별 성격을 잘 설명하는 변수를 확인 할 수 있으나 변수간의 인과관계가 없는 경우로, 군집분석과 혼합모형(Mixture Model)이 그 대표적인 예이다(Wedel & Kamakura, 2000). 이 방법은 사전에 마케터의 주관적인 의견이 반영되지 않는다는 점에서 사전 시장세분화방법보다 우월하다(김소영 외, 2004).
4) 사후 세분화 - 변수 간의 인과관계가 있는 경우
이 방법은 사후에 시장을 세분한 이후에 그 결과를 가장 잘 설명하는 세분화 변수를 확인할 수 있어 연구자의 주관적 판단에 의한 오류가 없으며, 변수 간의 인과관계가 존재해 신규고객의 성향을 예측할 수 있다는 장점이 있다(Wedel & Kamakura, 2000). 대표적인 예로 Clusterwise regression, 혼합회귀모형(Mixture regression model) 등이 있다(김소영·주영혁, 2002).
참고자료
김소영·주영혁, 문화예술마케팅을 위한 마케팅 전략기획, 한국문화정책개발원, 2002.
곽영식·이윤경·장호·홍재원, 마케팅 관리, 대명, 2005.
김성혁, 관광마케팅론, 대왕사, 1992.
김소영·곽영식·김용준, Mixture Model을 이용한 공연관람고객의 시장세분화, 광고학연구, 2003.
박덕병·이민수·김정섭, 농촌관광 시장 세분화 연구, 관광학연구, 2004.
안광호, 패션 마케팅, 수학사, 2005.
조호현·신종칠·홍성태·김동진，역, Kotler 마케팅관리, 시그마프레스, 2008.

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