Title Chapter 3. Marketing Segmentation Analysis .docx ✅

CHƯƠNG 03: PHÂN TÍCH MARKETING VỀ PHÂN ĐOẠN THỊ TRƯỜNG Tóm lược nội dung Chương: ● Ôn lại các khái niệm liên quan đến phân đoạn thị trường, bao gồm khái niệm và các tiêu thức phân đoạn thị trường, các đặc điểm của phân đoạn thị trường hiệu quả. ● Phân tích nhân tố (Factor analysis) và phân tích cụm (Cluster analysis) cho các quyết định về phân đoạn thị trường. 3.1. Tổng quan về Phân đoạn thị trường 3.1.1. Phân đoạn thị trường Phân đoạn thị trường (market segmentation) là việc chia thị trường tổng thể, không đồng nhất thành các nhóm nhỏ (phân đoạn). Các phân đoạn có nhu cầu, đặc điểm, hành vi riêng biệt và đòi hỏi cần có các chiến lược và phối thức marketing dành riêng cho mỗi phân đoạn. Đoạn thị trường (market segment) là một nhóm các khách hàng có cùng chung nhu cầu, đặc điểm hay hành vi; có phản ứng tương đối giống nhau trước một kích thích marketing nào đó của doanh nghiệp. 3.1.2. Các tiêu thức phân đoạn thị trường Các tiêu thức phân đoạn phổ biến bao gồm: địa lý, nhân khẩu học, tâm lý và hành vi. Một số doanh nghiệp dùng các tiêu thức riêng biệt, tuy nhiên phần lớn sử dụng đồng thời nhiều tiêu thức phân đoạn. Phân đoạn thị trường theo địa lý: chia thị trường thành các đơn vị địa lý khác nhau như quốc gia, vùng miền, thành phố, tỉnh, hay các vùng lân cận. Phân đoạn thị trường theo nhân khẩu: chia thị trường thành các phân đoạn dựa trên các biến bao gồm tuổi tác, giáo dục, giới tính, tôn giáo, quy mô gia đình, vòng đời gia đình, thế hệ, thu nhập, nghề nghiệp.v.v.


khám phá: phương sai chung (Common variance) và phương sai duy nhất (Unique variance) - có thể được chia thành phương sai cụ thể (Specific variance)và sai số (error variance). Khi bạn cộng ba loại phương sai lại với nhau, bạn sẽ có tổng phương sai (Total Variance) ● Phương sai chung là phương sai trong một biến được chia sẻ với tất cả các biến khác trong phân tích. Phương sai này được tính dựa trên các tương quan của biến với tất cả các biến khác trong phân tích. Các biến có phương sai chung cao dễ áp ​​dụng phân tích nhân tố khám phá hơn vì chúng tương quan nhiều hơn với các biến khác trong phân tích. ● Phương sai duy nhất là phương sai chỉ liên quan đến một biến cụ thể và không được biểu thị trong các tương quan giữa các biến, gồm phương sai cụ thể và lỗi (specific and error variance). Phương sai cụ thể không thể được giải thích bằng các mối tương quan với các biến khác nhưng vẫn liên kết duy nhất với một biến duy nhất. Nó phản ánh các đặc điểm duy nhất của biến đó ngoài các biến khác trong phân tích. Phương sai lỗi cũng là phương sai không thể được giải thích bằng các mối tương quan với các biến khác, nhưng nó là do sự không đáng tin cậy trong quá trình thu thập dữ liệu, lỗi đo lường hoặc một thành phần ngẫu nhiên trong hiện tượng được đo lường. Mặc dù không cần phải ước tính chính xác về sự phân chia phương sai đơn nhất thành phương sai cụ thể và lỗi cho phân tích, nhưng việc hiểu chúng là rất quan trọng để đánh giá một biến trong kết quả yếu tố, đặc biệt là trong quá trình phát triển thang đo. Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis) và phân tích nhân tố chung (common factor analysis ) (PCA): Kỹ thuật này biến đổi các biến ban đầu thành một tập hợp mới các biến không tương quan, được gọi là các thành phần chính, là các tổ hợp tuyến tính của các biến ban đầu. Phân tích nhân tố chung chỉ dựa trên cơ sở phương sai chung và giả định rằng cả phương sai duy nhất và sai số đều không được quan tâm trong việc xác định cấu trúc của các biến. Nó hữu ích hơn trong quá trình phát triển quy mô (tức là xác định các cấu trúc tiềm ẩn) và khi nhà nghiên cứu có ít kiến thức về phương sai duy nhất. Phân tích thành phần chính, xem xét tổng phương sai, rút ​​ra các yếu tố tập trung vào phương sai chung nhưng cũng chứa một tỷ lệ nhỏ phương sai cụ thể và trong một số trường hợp, phương sai sai số. Phân tích hành phần chính được ưu tiên khi giảm dữ liệu