聚类分析在汽车市场营销中的应用

聚类分析在汽车市场营销中的应用刘恩华张嘉禾金正青中国汽车技术研究中心上海工作部，上海200172【摘要】根据生活方式将消费者分类，为汽车产品的市场细分和市场定位提供可行性的理论前提，统计学中聚类分析方法为解决汽车产品的市场定位技术提供了定量方法。【ABSTRACT】ASTHELIFESTYLEOFTHECUSTOMERHASASTRONGRELATIONSHIPWITHTHEIRCHOICEOFVEHICLE，WECANCLASSIFYTHECUSTOMERBYTHEIRLIFESTYLEANDPROVIDEFEASIBLETHEORYPREMISEFORMARKETSEG。MENTANDMARKETTARGETINGTHECLUSTERANALYSISMETHODCANPROVIDEASOLUTIONFORAUTOMARKETSEGMENT【主题词】市场研究汽车聚类分析0引言本文试利用消费者细分系统和聚类分析方法，对某地区汽车市场进行问卷调查，根据受访者的生活方式，对问卷数据进行聚类分析，确定受访者的类别，从而反映该地区整个汽车消费群体的类别，进而确定不同消费群体在整个市场中所占比重，为汽车产品的市场定位提供数据支持。1研究的基本方法研究的基本方法主要包括抽样方法、心理描述测试法和多元分析方法。抽样方法为了保证足够的样本数量和样本的合理分配，本文采用随机抽样调查方法街头随机拦访形式，问卷共500份，有效问卷420份。价值及生活方式系统研究消费者的生活方式，通常采用心理描述测试法，即采用一系列关于社会活动、价值观念等内容的陈述，请消费者根据收稿日期20100816上海汽车201010自己的情况做出评价。调查中采用6分评价法，1分表示“非常不同意”，6分表示“非常同意”。经事先的小样本测试筛选，最终确定32个测试语句，如下所示1我通常买高品质的产品2我通常购买正在流行的产品3我经常购买别人推荐的产品4当我购买一种我以前没有购买过的产品时，我会认真阅读产品介绍32我选择一种品牌只是因为有促销活动聚类分析本文先对相关因子进行变量聚类，判断类别数目之后，再对记录进行聚类，从而得出各类别的频数及比重，结果即市场细分的结果。2分析过程根据问卷结果，设置34个数量变量，问卷编码用ID表示，32句陈述分别用D41，D4_2D432表示，本文采用SPSS统计软件处理数据，无缺失值。5921因子分析观察各句陈述之间的相关矩阵，从中可看出不同称述之间存在不同程度的相关关系。从表L黑体数字可以看出各陈述之间存在弱相关关系。是否可以进行因子分析，还须考察KMO指标。表2是KMO检验指标因子分析的前提条件，通常要求其值大于07，KMO值为0856，表明数据适合做因子分析。表1陈述句的相关关系矩阵我通常买高我通常购买正在流行的品质的产品产品我通常买高品质的1OO0O563产品我通常购买正在流O5631OOO行的产品相关我总是力图寻求个性化和独特性O3860463系数我希望引人注目O409O457我希望自己更迷人，因此我更注重O448O481自己的外表表2KMO检验指标取样适切性量数856卡方近似5113583巴特利特球形检验自由度496显著性O00要较准确、全面地反映消费者更关心的情况，就需要确定合理的因子数目。一般而言，通过公因子方差比矩阵来反映因子提取原有信息的比例。通常公因子方差比累计比重要达到70以上。从表3中可看出前11个因子累积公因子方差比近似于70，即前11个因子已提取了近70的信息。结合图1，可以看出第11个因子之后的因子所包含的信息量越来越少，可不予考虑。确定因子数目之后，须结合对因子负荷矩阵，对因子作出合理解释。J鹫图1碎石图从表4黑体数字可以看出，与第一个因子呈较高相关性的有下列陈述我总是力图寻求个性化和独特性我希望引人注目与第二个因子呈较高相关性的有下列陈述即使价钱贵一点，我还是喜欢购买国外的品牌我会这样想如果一个产品是欧美国家生产的，它就是物有所值的依次类推，加以归纳，便可得表5。由此可以归纳出11个因子的内涵，并得出11表3公因子方差矩阵表初始特征值提取因子之后未经旋转的公因子特征值因子序号各因子特征值特征值占总方差各因子特征值累计各因子特征值特征值占总方差各因子特征值累计L7474233572335774742335723357230959671330293O95967L33029L01092775669061O92775669O6L110O52522694271X】525226942712O7922474719O23202O4O6371O0OOO提取方法主成分分析法。60上海汽车201010表4因子复合矩阵公因子12我通常买高品质的产品05010222我通常购买正在流行的产品05350244我总是力图寻求个性化和独特性07020075我希望引人注目08300190我希望自己更迷人，因此我更注重自己的外表07400096即使价钱贵一点，我还是喜欢购买国外的品牌O182O79O我会这样想如果一个产品是欧美国家生产的，它就是物有所值的0O72O86O我会这样想如果一个产品是日本生产的它就是物有所值的01680819提取方法主成分分析。旋转方法最大变异数转轴法。A9次迭代收敛。个因子的因子得分矩阵，每条记录各变量数值反映了受访者对上述11个因子的打分。这11个因子的得分综合反映了消费者对影响他们消费因素的评价，但要对消费者进行分类，还需要对因子负荷矩阵进行进一步的聚类分析。22聚类分析首先采用系统聚类法，判别类别数目。本文采用最远距离法，得以上图表，初步判断类别数目为5类。再通过快速聚类分析法，得最终聚类中心表，可看出各类的性质，并能判断各记录的归属类别。从表6可看出，第一类在2、3、4句陈述平均打分经过变化后的均值较高，即第一类喜欢国外品牌、信赖科技、崇尚自然严谨等，可概括为国外品牌追求者。依次类推，可得第二类易受他人表5因子分析表我希望引人注目082962我希望自己更迷人，因此我更注重自己的外表074014我总是国圈寻求个性化和独特性070217我不安于现状，需要获得更大的成功059886我通常购买正在流行的产品053510我通常买高品质的产品0501L9我会这样想如果一个产品是欧美国家生产的，它就是物有所值的085966我会这样想如果一个产晶是日本生产的它就是物有所债的081934如果是我真正想要购哭的东西即使价格辩贵我也不在乎079043我总是喜欢高科技的产品076909我信赖有科学实验做保证的汽车071717我是个有着IT头脑的人054019如果一个在亚洲生产的汽车比欧美国家生产的更能针对中国消费者046623人们应该更关心维护自然078122当我购买_。种我以前没有购买过豹产品对，我会认真阅读包装上对产品的介绍0508我总是力圈简约052890我一直追求健康的生活状态045102我会货比三家，以求最便宜的价格087944购物时我总是积极地去砍价085258我一直忠实于我喜欢的某一个品牌069602如果我去购买汽车，我可能会购买与我所使用的汽车相同的品牌065589对我来说幸福美满的婚姻和家庭生活比事业更藿要084827休闲的时候我更喜欢和家人在一直O71709我向往一种低调简单的生活O81790我力图寻求平静和舒适的生活074980我会根据不同需要使用多种汽车082485我喜欢多样性。所以我经常选择好不】司品牌的汽车06】505当我购买汽车时比起产品的功效我更淀汽的品牌04L482我经常购买别人推荐的产082L52当我购买汽车时比起产品的功效我更注重产的。牌079546我选择种汽乍品牌J是为有促销活础048520追求个性、品位和成功因子1祟尚国外晶牌因予2相信科技因子3渴望自然因子4价格敏感因子5品牌忠实因子6家庭至上因子7渴望平静因子8追求多种品牌因子9易受他人影响因子L0注重品牌，但易受促销活动影响冈子1161表6聚类分析表聚类L2345追求个性，品味，希望引人注目，渴望成功一008995023031O2118801925609852L喜欢国外品牌O31788030244一O20126O12909002752信赖和喜欢高科技，相信亚洲科技的针对性028272O14874O1152O一118428014890崇尚自然，简约，健康和严谨029812015093028651066662204908价格敏感014653一O19930003386011O82037766品牌忠诚00086L一018259008898076668146820家庭至上一073495047136O64549000209022205追求低调，简单，平静，舒适的生活028570O2O699055460036670005330追求产品多样性和香味多样性，更关注产品功效而不是品牌025057056735037873022159035862容易受别人的影响0036L8048960068389007751一O81904更注重产品的品牌，但极易受促销影响0099550266250789300280470117O2影响者，第三类家庭至上者，第四类品牌忠实者，第五类价格敏感者。表7是备类在抽样样本中的频数。表7聚类成果表1L40O002123000聚类3770004590005210OO有效值4200OO缺失值0000可以看出第一类比重最大，为13，即有13的消费者是国外品牌追求者；第二类比重为29，即有29的消费者是易受他人影响者，而价格敏感者所占比重最少，比重为5。3结论根据分析结果，可以把该地区汽车消费群体分为5类。从图2可以看到该地区汽车消费群体的结构。其中，国外品牌追求类型的消费者比重最大，为34。聚类分析对于企业选择目标市场，确定市场营销战略提供了有力的数据支持。虽然聚类方法为市场细分提供了有力的数据分析工具，但其数据分析的前提要求比较高，同时在分析过程中，并不能仅单纯地考虑统计学上意义，还要结合市场和汽车行业背景，才能做出完美的市场细分。62图2汽车消费群体结构者1数据分析的前提如下因子分析对样本量的要求较高总样本量不得少于100，原则是越多越好；样本量与变量数的比例应在51以上。这样无形增加了分析成本。聚类分析对异常值特别敏感，异常值的存在将会导致类别的错分，因而在聚类