為什麼基於需求的細分很重要?

創建一個與經濟價值和客戶需求的差異相一致的價格結構，利潤要高得多。請注意上面的圖片，通過為每個細分市場提供解決方案，該公司(在本例中)的利潤貢獻將增加近一倍。

財務上的成功依賴於公司識別不同客戶需求並為這些需求創造解決方案的能力。理想情況下，每個解決方案的價格都應接近該細分市場的經濟價值最大化。

尋找獨特客戶需求的最佳方法是什麼？

找到基於獨特需求的獨特客戶群無疑是一項具有挑戰性的任務。研究人員可能熟悉各種統計技術，但是將正確的輸入應用到這些方法中與選擇最合適的聚類方法一樣重要。

在尋找獨特的需求時，最常見的方法是基於調查的方法。基於調查的聚類會很快變得過於複雜。細分中包含的調查問題(維度)越多，細分就越不清晰，通常也越混亂。

一種越來越流行的細分方法使用了一種叫做MaxDiff的技術。

MaxDiff是一種基於調查的方法，其中調查者從項目列表的子集中挑選他們最喜歡和最不喜歡的項目。在MaxDiff測試中，調查者通常會檢查8到10個不同的項目子集，並反覆選擇最佳/最差或最受歡迎/最不受歡迎。

MaxDiff測試的結果是對所有項目進行優先排序和評分。然而，每個調查對象的項目得分可能不同。MaxDiff選擇可以使用一種稱為潛在類別邏輯回歸（Latent Class logistic regression）的技術來分析，這種技術在選擇中尋找模式。

上圖顯示了一個MaxDiff調查問題。在這個例子中，調查者被要求基於特徵合意性來評估CRM系統。這裡顯示的4個項目是20個產品特性的子集。使用潛在類別邏輯回歸技術，研究人員能夠找到獨特的客戶群，其成員在細分市場內具有相似的特徵需求，但在不同的群體中具有不同的需求。

用MaxDiff細分客戶有什麼好處？

如果受訪者給出了許多缺乏歧視性的頂級(直截了當的)答案，就很難將受訪者很好地分為基於需求的部分。量表使用偏差使事情變得更加複雜，並且很難對不同背景/教育/文化的人進行適當的分類，從而導致他們使用不同的評定量表。

MaxDiff避免了尺度使用偏差問題，因為MaxDiff問題不涉及評級尺度。受訪者只是從列表中挑選最好和最差的項目。MaxDiff問題相對於噪聲也比傳統的評級尺度導致更大的信號。如果您以前在進行分割時遇到過這些問題，您會對MaxDiff在基於需求的細分方面的表現非常滿意。

可靠的MaxDiff分析的關鍵

如果MaxDiff分析用於細分，測試中的項目屬於同一概念是很重要的。

1.避免包含與您測量的整體概念無關的項目。例如，如果您在衡量對產品特性的偏好，不要在測試中包含營銷陳述或與產品特性無關的陳述。

2.避免本質上明顯相似的商品，尤其是如果您想用MaxDiff來細分市場。再舉一個例子，如果您在衡量產品特性，不要包括「創建定製登錄頁面的能力」和「登錄頁面有23種不同的配色方案」。"

對細分市場的透徹理解

找到不同的細分市場及其獨特的偏好和需求只是這一過程的第一步。這些發現將允許產品經理和營銷人員根據細分市場的需求來構建產品和定價。研究應包括測量客戶為各種功能付費的意願，以幫助建立獨特產品的定價結構。

希望這種細分將產生關於客戶細分的其他方面的有價值的見解，這將使營銷人員能夠瞄準客戶。例如，細分市場的規模、業務規模、位置等等，對營銷人員來說都是無價的。

親自一試！

將MaxDiff與潛在類別邏輯回歸細分技術結合使用在市場研究領域越來越受歡迎。事實上，我們想邀請您在一個練習中體驗基於需求的細分(使用MaxDiff和Latent Class)。

我們認為您可能想了解一下自己:您認為世介面臨的最大挑戰是什麼？又有多少人像您一樣思考呢？在某種程度上，我們可以稱之為「基於關注的細分」，而不是基於需求的細分。

在這個頁面的右上角，您可以輸入一個關於「您所關注的世界趨勢」的MaxDiff練習。我們邀請您參與，時間不會超過3-5分鐘。

一旦每個人都完成了MaxDiff，我們將對所有受訪者的選擇進行潛在類別邏輯回歸分析，並通過電子郵件向您發送細分市場及其描述，以及您屬於哪個細分市場。當然，這只是為了好玩--任何出版物都不會分享任何此信息。我希望您能參與進來！盡情享受吧！