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旅游市场细分研究述评摘 要: 旅游市场细分已逐渐成为旅游市场营销领域的研究重点之一。本文对国内外相关文献中的旅游市场细分研究进行了归纳总结,着重对聚类分析、卡方自动交互检验和自组织神经网络等三种目前比较常见且有效的市场细分方法进行了比较分析,希望为旅游市场细分的进一步研究提供参考。 关键词:旅游市场细分; 聚类分析; 卡方自动交互检验; 自组织特征映射神经网络 收稿日期: 2009-08-31; 修订日期: 2009-10-06 作者简介: 芮田生(1976-), 男,四川大学工商管理学院2007 级博士生。研究方向:管理科学。 阎洪(1959-), 男,香港理工大学教授、博导。研究方向:管理科学与工程。 一、 引言 旅游市场细分逐渐成为旅游市场营销研究的重点内容之一。在旅游企业发展的早期,其营销对象并不加以区分,而是整个客源市场。随着旅游业的发展,同行业竞争的加剧,游客需求的提高,旅游企业逐渐认识到:只有选择部分重点市场,有针对性地进行营销和服务,才能既让游客满意,又能获得高额回报。与之相呼应的是,国内外有关旅游市场细分的研究文献近年来逐渐增加,其研究方法和结论,为旅游营销提供了重要的参考。 在市场细分研究中,分析的模式主要有两种:第一,基于顾客与基于产品/服务。 其中,基于顾客的方法是 :观察不同类型顾客的具体特征;基于产品的方法则是关注产品本身的具体物理特征,顾客希望从产品中获得的利益类型,产品使用量或使用模式等等。第二,事前方法与事后方法。其中,事前的市场细分方法是:根据预先所知或推测的与企业产品或服务消费相关的一些影响因子划分顾客群,如人口统计特征、购买量、地理区域等。事后市场细分则是以问卷调查反馈为基础,例如顾客的价值取向、需求、使用量和使用模式、态度和感知度等1。在实际研究中,多采用事后市场细分模式,如本文述及的三种方法都采用事后市场细分。一些传统的细分方法,如按国籍、年龄、职业等划分则属于事前市场细分方法。 本文旨在对旅游市场细分相关文献中的聚类分析、卡方自动交互检验和自组织特征映射神经网络分析等研究方法进行归纳、分析和比较,为旅游市场细分进一步研究提供参考。 二、 旅游市场细分的目标和指标 确立细分目标是进行旅游市场细分的前提。旅游企业从实际出发,确立切合企业发展的目标,才能为旅游企业的经营提供实际参考。不同的市场细分目标需要建立不同的指标,以便收集相关数据进行分析。 1. 旅游市场细分的目标 建立旅游市场细分的目标才能使研究人员有针对性地进行分析,迅速找到重点经营市场。旅游市场细分中比较常见的目标有:识别重度用户,了解重度用户的特征;改进现有产品或服务的设计;寻找新产品或服务的机会等。在旅游市场细分中,识别高消费的游客群体是旅游市场细分常见的目标之一,如 Daz-Prez 等对西班牙加那利群岛中 7 个岛屿的游客住宿消费情况进行了分析,以找出高盈利市场2;Mok和 Iverson 对赴关岛旅游的台湾游客进行分类,以找出高消费群体3。Park 和 Yoon 通过市场细分,分析了韩国乡村旅游者的旅游动机的成因4。许多旅游企业希望招徕高消费、高盈利群体,但他们应当充分考虑自身的经营能力以及成本费用等,不能盲目确定市场细分目标。 2. 旅游市场细分的指标 市场细分的指标可以分为四类:特征(包括年龄、性别、收入、教育、游伴等)、地域、消费心态(旅游目的、旅游动机、生活方式等)和消费行为(观光、消费、购物行为等)。Tkaczynski 等人的研究结果显示:在最近几年有关旅游市场细分的文章中,采用其中一类指标为聚类依据的文章占 10%,采用其中两类指标为依据的文章占 29%,采用其中两类或三类指标为依据的文章占 39%,四类指标都采用的文章占22%5。 对指标选取的优劣评价方面,一些营销专家主张,有效预测游客行为的依据是行为本身,包括游客的一些利益和动机。Cohen 认为,对旅游动机的调查更容易将旅游理解为一种社会和心理现象,并有助于实际管理。旅游动机指影响人们选择旅游目的地的心理因素,通常将这些心理因素称为推动因素6。不同的学者对动机指标的选择不同,Goeldner 和Ritchie 将这些指标分为生理方面、文化方面、人际方面和声望方面等四类7;Pearce 和 Lee 将这些动机分为摆脱枯燥、放松、人际关系、增加知识和自我发展等五方面8;Jang 和 Wu 认为推力因素可分为求知、放松和家庭;拉力因素可分为自然和历史环境、成本、设施、安全和可进入性等9。相比于游客人口特征和地域特征两方面的指标,旅游动机、消费行为两方面的指标更能反映游客的心理和行为规律,采用这类指标更能有效地预测游客的需求,有利于企业经营管理。 3. 旅游市场细分的对象 大多数研究文献中,旅游市场细分的对象是旅游目的地的客源市场,如 Park 对韩国乡村旅游游客进行的市场细分4;程圩对赴韩国旅游的中国游客进行的市场细分10;Bloom 对游览过西好望角省的南非游客进行的市场细分11 。比较少见其它类别的细分对象,如 Brey 等人对承诺营销市场进行的市场细分研究12。 三、 旅游市场细分方法 Saarenvirta (1998)认为,市场细分是市场营销和顾客关系管理中最重要的数据挖掘内容之一14。 旅游企业在确立了旅游市场细分的目标、指标以及细分的对象后,需要进行数据收集。数据收集的途径通常是收集企业的统计资料或进行问卷调查。聚类分析、卡方自动交互检测和神经网络分析这三类数据分析方法是常用的市场细分方法。 1. 聚类分析(Cluster analysis) 首先,根据市场细分的目标和指标确定因变量和自变量。不同的研究主体对变量的选取有所不同,如 Tkaczynski等人分析了澳大利亚昆士兰的旅游经营者和专家在旅游市场细分时选取变量的差异:观光行为是经营者常用的变量,而专家没有将之作为参考变量;人口特征是专家常用的变量,而经营者则很少关心,因为他们反映顾客在各个年龄段均有分布5。但旅游企业和旅游专家所选取的大部分指标还是相近的。 其次,采用聚类方法进行分析。聚类分析之前,选择的指标往往较多,为了掌握主要的影响因素,研究者们常采用主成分分析来识别主要的市场细分要素。聚类分析中采用因子分析,可以有效减少数据分析量,因为它剔除了变量间过多的相关性。此外,因子分析还有助于识别变量间的结构,全方位了解聚类指标。 最后,对聚类结果进行分析。在聚类分析之后,需要比较各类游客的特征。这些在游客的人口特征、旅游方式、个性和兴趣方面的差异通常采用方差分析和卡方检验来进行评价。其中,ANOVA 用来识别各类游客之间是否存在差异以及差异程度,从而对聚类效果进行初步评价,并了解各类游客的特征;卡方分析用以找出各类游客在人口特征、旅游方式等分类变量上是否有存在显著的差异性;判别分析用来识别新样本所属的类别。许多相关文章都采用卡方检验对聚类结果进行显著性差异分析,如 Park 将韩国乡村游客分为四类,在教育水平、收入、休闲娱乐方式、每年的消费、旅游次数、旅游方式和人均每天的消费等方面对其情况进行了卡方分析。结果显示,四类游客存在显著差异。对细分市场进行特征描述,有利于明确市场目标,以便对不同的市场采取不同的营销策略。此外,在聚类分析之后进行判别分析,能从侧面判断聚类结果的合理性4。Fller 则在聚类分析的基础上,采用虚拟变量进行回归分析,得到各类游客在产品的基本要素(游客认为产品理所当然应该具有的要素)、性能要素(线性影响游客满意度的要素)和惊喜要素(出乎游客意料之外,使他们产生愉悦的要素)方面的感知差异14。
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