CC BY
103. Stycjuk R.Ju., Ivanova Ju.O. Universitetskij centr transfera tehnologij kak konkurentnoe preimushhestvo // Nauchnye trudy Vol'nogo jekonomicheskogo obshhestva Rossii. 2013. T. 179. S. 394-398.
4. Stycjuk R.Ju. Innovacionnyj aspekt razvitija form sub#ektov i ob#ektov jekonomicheskoj dejatel'nosti v konkurentnoj srede / V sbornike: Marketing i sovremennost'. Pod obshhej redakciej S.V. Karpovoj, otvetstvennye redaktory R.Ju. Stycjuk, O.B. Avdienko. - M.: , 2011. S. 40-49.
5. Stycjuk R.Ju., Artem'eva O.A., Motagali Ja.B. Metodicheskie podhody u ocenke kachestva obrazovatel'noj programmy VUZa //Nauchnye trudy Vol'nogo jekonomicheskogo obshhestva Rossii. 2012. T. 166. S. 592-598.
6. Csaszar M., Wusching T.A. Expanding geographical space on the global map of the university of Pecs's internationalization. - Budapest, Central European Higher Education Cooperation Conference Proceedings, July 2015. - p.190-199.
7. Rohonczi Edit. Higher education: challenged by internationalization and competitiveness. - Budapest, Central European Higher Education Cooperation Conference Proceedings, July 2015. - p. 210-225
8. Oficial'nyj sajt Institute of International Education, [Jelektronnyj resurs]. - Rezhim dostupa: http://www.atlas.iienetwork.org (data obrashhenija: 10.10.2015).
Контактная информация / Contact links
8 (962) 994-42-94
cardamina@gmail.com
СЕГМЕНТИРОВАНИЕ РЕГИОНАЛЬНОГО РЫНКА ТУРИСТИЧЕСКИХ УСЛУГ ПРИ ПОМОЩИ МЕТОДА АВТОМАТИЧЕСКОЙ ИНТЕРАКЦИОННОЙ ДЕТЕКЦИИ (AID)
SEGMENTATION OF THE REGIONAL MARKET OF TOURIST SERVICES BY MEANS OF THE METHOD OF AUTOMATIC INTERACTION DETECTION (AID)
А.П. КАРАСЕВ, канд. экон. наук, доцент
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Ярославский филиал
A.P. KARASYOV, Ph.D., associate professor
Financial University under the Government of the Russian Federation, Yaroslavl branch
Аннотация
В статье рассматриваются проблемы практического использования одного из методов сегментирования рынка - автоматической интеракционной
473
детекции (AID). На примере ярославского рынка туристических услуг показана технология его применения. Полученные результаты могут быть использованы туристическими агенствами и операторами при выборе целевого сегмента рынка.
Abstract
Problems of practical use of one of market segmentation methods -automatic interaction detection - are considered in the article. The technology of its application is shown on the example of the Yaroslavl market of tourist services. The received results can be used by tourist agencies and operators at a choice of a target segment of the market.
Ключевые слова: сегментирование рынка, автоматическая интеракционная детекция, рынок туристических услуг.
Keywords: market segmentation, automatic interaction detection, touristy
market.
Сегментирование рынка является одним из наиболее популярных маркетинговых инструментов. Сегментирование позволяет сконцентрировать ресурсы на определенных участках рынка и за счет этого повысить конкурентоспособность предприятия и эффективность его производственно-хозяйственной деятельности [2]. В тоже время технология сегментирования рынка многими организациями используется недостаточно эффективно. Одна из основных причин этого состоит в том, что методические вопросы сегментирования рынка как способа изучения рынка еще далеко не полностью отработаны на практике, а большая часть научной литературы ограничивается кратким описанием общих теоретических проблем, не затрагивая конкретные прикладные вопросы. Поэтому целью данной статьи является рассмотрение практических вопросов использования одного из популярных методов сегментирования рынка - автоматической интеракционной детекции (AID).
В качестве объекта исследования был выбран региональный рынок туристических услуг. Летом 2015 года автором статьи при помощи опроса по специально разработанной анкете было проведено маркетинговое исследование данного рынка. Всего было опрошено 300 респондентов разного пола и возраста, проживающих в г. Ярославле и являющихся потребителями туристических услуг [1]. Автором был предложен следующий алгоритм сегментирования рынка по методу AID:
1. Выбирается системообразующий фактор - показатель, который наиболее важен для организации и используется ею при выборе сегмента.
2. Составляется список признаков сегментирования.
3. Путем маркетингового исследования, например, при помощи анкетирования, собирается необходимая информация. При этом необходимо 474
получить для каждого респондента значения, как признаков сегментирования, так и системообразующего фактора.
4. При помощи коэффициентов корреляции определяется зависимость между системообразующим фактором и признаками сегментирования. Признаки сегментирования мало взаимосвязанные с фактором отсеиваются, остальные ранжируются в порядке убывания коэффициентов корреляции.
5. Для каждой градации первого признака сегментирования рассчитывается значение системообразующего фактора. Отбираются те группы респондентов, для которых значение системообразующего признака выше среднего. Подобная процедура повторяется для всех признаков сегментирования. Более подробно этот алгоритм рассмотрен в других трудах автора статьи [3]. Теперь перейдем непосредственно к сегментированию ярославского рынка туристических услуг. В качестве системообразующего фактора была выбрана частота потребления туристических услуг. Также были отобраны следующие признаки сегментирования: пол; возраст; уровень дохода; социальный статус; уровень образования.
В табл. 1 приведены коэффициенты корреляции, которые отражают влияние этих признаков на системообразующий фактор. Для признаков с порядковыми или номинальными шкалами («Социальный статус» и «Уровень образования») использовалась специальная методика перевода в абсолютную (количественную) шкалу [3].
Таблица 1
Коэффициенты корреляции между системообразующим фактором и признаками сегментирования (в порядке убывания абсолютных значений)
Признак сегментирования Коэффициент корреляции
1. Социальный статус 0,222
2. Уровень дохода 0,209
3. Уровень образования 0,175
4. Возраст 0,065
5. Пол 0,047
Как видно из табл. 1, в наибольшей степени на интенсивность потребления услуг туристических агентств влияют два признака «Социальный статус» и «Уровень дохода». Следует указать, что в реальных маркетинговых исследованиях потребителей высокие коэффициенты корреляции как в математической статистике (выше 0,7) практически никогда не встречаются. Это вполне объяснимо, поскольку потребители — это не «роботы» по принятию решений о покупке, и они часто поступают иррационально. Поэтому при проведении сегментирования рекомендуется отбрасывать только те признаки, которые имеют коэффициент корреляции меньше 0,2.
Очень важным является и другой аспект. Для определения зависимости между признаками сегментирования и системообразующим фактором использовался линейный коэффициент корреляции. Однако эта зависимость может носить нелинейный характер. В нашем маркетинговом исследовании это наблюдается для такого признака сегментирования как «возраст» (табл. 2).
Хотя коэффициент корреляции оказался всего 0,065, из табл. 2 видно, что для разных возрастных категорий средняя частота потребления трустических услуг отличается на 20-30%, а то и больше. Следовательно, возраст необходимо использовать в качестве признака сегментирования рынка туристических услуг. При этом, по мнению автора статьи, данный признак должен использоваться первым, поскольку именно такие признаки с нелинейной зависимостью позволяют более быстро выделить «целевой» сегмент.
Таблица 2
Средняя частота потребления туристических услуг в зависимости от возраста
Возраст респондента Количество респондентов Средняя частота потребления, раз в год
18 - 20 лет 63 0,64
21 - 25 лет 67 0,87
26 - 30 лет 59 1,08
31 - 45 лет 60 0,94
46 - 60 лет 42 0,90
61и старше 9 0,94
В среднем: 0,88
На основе табл. 2 отбираем потребителей в возрасте от 26 до 45 лет. Дальнейшие расчеты проводятся уже только с этой группой. Вторым признаком, используемым для сегментирования, согласно коэффициенту корреляции является «социальный статус» (табл. 3). При этом малочисленные категории в таблице не приводятся.
Таблица 3
Средняя частота потребления туристических услуг в зависимости от социального статуса
Социальная категория респондента Количество респондентов Средняя частота потребления, раз в год
Руководитель / ИП 21 1,33
Специалист 43 0,98
Бюджетная сфера 22 1,05
Рабочий 22 0,70
В среднем: 1,01
По второму признаку отбираем две категории - «Руководитель / ИП» и «Бюджетная сфера». Интересно, что, казалось бы, эти две группы людей, совершенно отличающиеся по уровню доходов, достаточно интенсивно потребляют туристические услуги. Использование третьего признака сегментирования - «Уровень доходов» - позволит это подтвердить (табл. 4).
Таблица 4
Средняя частота потребления туристических услуг в зависимости от уровня
доходов
Социальная категория респондента Количество респондентов Средняя частота потребления, раз в год
10 - 15 тысяч рублей 5 0,80
15 - 20 тысяч рублей 3 1,00
20 - 25 тысяч рублей 4 0,88
25 - 35 тысяч рублей 16 1,25
Больше 35 тысяч рублей 15 1,37
В среднем: 1,19
Здесь мы также отбираем две группы респондентов, с доходом «25 - 35 тысяч рублей» и «больше 35 тысяч рублей». На рис. 1 графически изображена процедура сегментирования туристического рынка по методу AID и выбор целевого сегмента.
В скобках для удобства показано значение системообразующего фактора, то есть средняя частота пользования услугами туристических агентств.
Таким образом, выбранный целевой сегмент имеет следующие характеристики:
1. Возраст - от26до45 лет.
2. Социальный статус - руководитель / индивидуальный предприниматель, специалист, бюджетная сфера.
3. Уровень дохода потребителя - выше 25 тысяч рублей.
Доля целевого сегмента составляет 10,3%. Частота потребления туристических услуг для целевого сегмента составляет 1,31 раза в год, в то время как для всех потребителей только 0,88 раз. Получается, что потребители, не вошедшие в целевой сегмент, пользуются услугами туристических агентств только 0,83 раза в год. Таким образом, среднее значение системообразующего фактора для выбранного целевого сегмента на 57% выше, чем для остальных респондентов, что можно считать неплохим результатом.
Рассмотренная в данной статье методика сегментирования рынка является понятной и простой для расчетов, в отличие от, например, кластерного анализа. Она позволяет не только провести сегментирование, но
и сразу выделить целевой сегмент с четкими и понятными характеристиками, а значит, может с большим успехом использоваться в практической деятельности организаций.
Целевой сегмент (1,31 раз)
Рис. 1. Сегментирование потребителей туристических услуг по методу AID * - частота потребления туристических услуг (раз в год)
Библиографический список
1. Карасев А. П. Сегментирование регионального рынка туристических услуг при помощи кластерного анализа [Текст] II Труды Вольного экономического обществаРоссии. - 2013 - Т. 179. - С. 383 - 388.
2. Карасев А.П. Проблемы классификации методов сегментирования рынка // Экономика и управление в машиностроении. - 2014. - № 2. - С. 2931.
3. Карасев А. П. Сегментирование рынка потребителей услуг сотовой связи [Текст] II Маркетинг. - 2008. - №5. - с. 21- 31.
Bibliographical list
1. Karasev A. P. Segmentirovanie regional'nogo rynka turisticheskih uslug pri pomoshhi klasternogo analiza [Tekst] // Trudy Vol'nogo jekonomicheskogo obshhestva Rossii. - 2013 - T. 179. - S. 383 - 388.
2. Karasev A.P. Problemy klassifikacii metodov segmentirovanija rynka // Jekonomika i upravlenie v mashinostroenii. - 2014. - №2,- S. 29-31.
3. Karasev A. P. Segmentirovanie rynka potrebitelej uslug sotovoj svjazi [Tekst] // Marketing. - 2008. - №5,- s. 21 - 31.
Контактная информация / Contact links
8 (4852) 72-51-68
ficher77@mail.ru
РАЗВИТИЕ НАУЧНО-ПОЗНАВАТЕЛЬНОГО ТУРИЗМА В СИБИРИ
THE DEVELOPMENT OF SCIENTIFIC-EDUCATIONAL TOURISM IN
SIBERIA
M.A. КИРПИЧЕВА, канд. экон. наук, доцент
Г.М. МАГОМЕДОВА, канд. экон. наук, ст. преподаватель
Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова
M.A. KIRPICHEVA, Ph.D, associate professor
G.M. MAGOMEDOVA, Ph.D, senior lecturer
Plekhanov Russian university of Economics
Аннотация
В статье дается оценка современного состояния регионального научно-познавательного туризма в Сибири и предложены мероприятия по продвижению Сибири как уникального туристического региона.
Abstract
The article assesses the current state of the regional scientific and educational tourism in Siberia and proposes measures to promote Siberia as a unique tourist region.
