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【转】Q 型因子分析还是 K 均值分类法？一个市场细分的两难选择

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在近代市场发展史上，随着新产品的不断涌现，原有产品的改进和生产线的激增，竞争变得越来越激烈。人口统计得出的纵剖面图与各种水平线也按照预计的模式发生了引人注目的变化。收入、教育、年龄水平都呈几何型增长。 ...

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在近代市场发展史上，随着新产品的不断涌现，原有产品的改进和生产线的激增，竞争变得越来越激烈。人口统计得出的纵剖面图与各种水平线也按照预计的模式发生了引人注目的变化。收入、教育、年龄水平都呈几何型增长。人口的地理分布也处于一种不断变动的状态。与生活方式的拓展相伴随的是一种现实的能够感知到的需求的加速增长。消费的领域有了显著的扩展，消费者的需求也更加广泛。
这些市场趋势相互加强，一种趋势的膨胀会引起其他趋势的加速膨胀。竞争的剧烈程度与需求的扩张同步增长。厂商只有坚持不懈的随时准备去洞悉消费者的变化过程，才能使自己的产品在市场上长期立足并获得新的利润。
因此，厂商必须寻找细分后的消费子群与子市场。这样的消费子群与子市场有助于对消费需求进行更准确的定义。厂商也必须找到接触与吸引不同消费群体的方法，为他们量身打造产品及信息，以达到销售的目的。
厂商仅仅观察消费者的人口统计情况，获得一个尽量详尽的个人与家庭消费方式的描述是远远不够的。他们必须了解消费者的显性需求、态度、感知、生活方式与心理，这样才能在市场运作中获得相应的回报。
市场细分
由此可见，厂商的首要任务，是找出有现实意义的识别市场组，并且破译出使各市场组相互区别的特征密码。这些市场组被称为市场标签，市场层或者市场群。厂商必须区分这些组，使各组内的成员尽量具有同质性，同时又与其他组的成员相区别。
为了达到这个目的，厂商必须倚重于复杂的统计学方法和数学方法。在大多数情况下，厂商并不精通这些方法的操作技巧。他们通常只关心概要，引致分组，而将技术的有效性视为理所当然。虽然缺乏有效的根据，厂商还是要为研究中概念的完整性负责。
恰当的分组方法的选择要求对方法论基础有相当的理解。但是在绝大多数情况下，人们都使用外生标准来选择方法。（这些标准包括：“我们有这样的程序么？”“数据在程序规定的范围内是否适合？”“有人知道如何使用这个程序么？”甚至仅以“我总是使用这种方法，它挺起作用”作为选取方法的标准）
在现有的比较流行的方法论中作选择时有两个完全不同的标准。他们都是基于数据的内部结构来进行评判的。研究者在选择所要使用的分类方法时不能忽视这两种标准的差异。这种差异在分类方法的独特标志中非常明显。这两种标准分别是：
1 、分割。它基于一个组定义内部不同部分之间的关系。这种关系寻求组内成员间相关性的最大化。
这样的组被恰当的称为层。这种细分所使用的方法称为 Q 型分割分析，它是基于因子分析的一种技术。
2 、聚类。它建立在使组内成员之间关系最为亲近的基础上。这种方法寻求组内成员之间距离最短，而使组间距离最大。
这些组就是所谓的群。用于此种聚类的方法被称为 K 均值分析，它是方差简化的一种形式。
做这两种分析所使用的程序对数据的差异不敏感。研究者选择了要使用的方法以后，程序会就给定数据完成所要求的工作。当然，得到的结果会大相径庭。
在进一步讨论如何在两难中进行选择之前，让我们用一个极度简化的例子来阐明这种差异。
独立出子群
假设所研究的问题当中仅涉及两个变量，而我们想细分出两个子群。使用的量表为 6 级量表。很显然，原始数据分成两部分，一部分样本的两个变量值都集中于 1-3 附近，另一部分样本的两个变量值则集中在 3-6 附近。（见图一）
图一：
http://www.superwincn.com/articles/0506/0506-1.gif
如果我们就给定的数据分别使用两种方法进行分类，就能得到如图二所示的聚类结果及如图三所示的分层结果。这两种方法都使一个样本仅归入一类。
图二：
http://www.superwincn.com/articles/0506/0506-2.gif
这样的结果告诉了我们什么？聚类的过程告诉我们：第一类样本的两个变量值都低；第二类样本的二个变量值都很高。这两类的划分取决于两个变量的位置，而与这两个变量之间的关系无关。
图三：
http://www.superwincn.com/articles/0506/0506-3.gif
分割的过程告诉我们：第一层中所有样本的第一个变量值都持续高于第二个变量值；而所有归入第二层的样本其第一个变量的值都持续低于第二个变量的值。这两个组的划分仅取决于组间的关系而与变量的取值无关。
问题就在于：哪种方法正确？答案是：视具体情况而定。这其中存在一个两难选择。
首先，读者要注意在这个例子中所构造的数据仅是为了说明一个问题。数据的结构会使问题变得更加棘手。在现实生活中，数据不会如此精确，分析出的结果也会更为分散。
再者，为了使例子更具有说明性，我们充实变量并赋予他们现实意义。
假设变量一代表咖啡的消费量，变量二代表烟草的消费量。聚类的结果告诉我们不爱喝咖啡的人也不爱吸烟。这样，我们可以将市场细分为两个子市场，一个是两种产品的消费量都很高的市场，另一个是两种产品的消费量都很低的市场。要向市场上推销产品了？（你总是吸烟并且经常喝咖啡么？ / 你只是偶尔吸烟，喝咖啡么？）这是问题的关键。
重度还是轻度消费
分层的结果告诉我们人们对烟草的消费量或者高于或者低于他们对咖啡的消费量。我们要迎合一种消费趋势出售产品了？（你烟草的消费量比咖啡的消费量高多少或是低多少？）这才是问题的关键。
我们应该使用哪一种分类方法呢？当然是那种能够解决我们目前所面临的市场问题的方法。基于不同的市场问题，这两种分类的方法在技术上都是精确的，而实质上也都是有效的。市场细分组，无论是分层还是分群，都没有固有的规定。只要他们能解答市场问题，就都是有用的。在很大程度上，行为问题是水平导向的，而感知问题是关系导向的。
接下来的工作要由研究者来决定。他们必须对问题有概念性的理解，所设计的研究方法必须要保证收集到的数据具有相关性，最后再选择合适的程序来分析问题。
作分析所使用的程序可以从软件公司、咨询顾问、综合大学处获得。我们主要致力于 PC 市场的研究，在这个领域中我们强调的重点大都为当今人们所重视。
作为这种两难选择的一个注脚，我们必须承认外在条件仍然会对使用方法产生影响。一个很典型的例子就是：本文提到的 K 均值分析会受到变量个数以及所收集样本量的限制。
从我的经验来看，通常的研究项目都会更有更高的目的性，超越这些程序的局限。因此，研究人员应该尝试使用数据简化的方法而不是采用系统默认值任选的方法进行分析。

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