В условиях беспрецедентной цифровой трансформации и обострения глобальной конкуренции, универсальный подход к потребителю становится не просто неэффективным, а экономически губительным. Сегодня маркетинг — это не столько искусство убеждения, сколько наука точного попадания в цель. Именно поэтому сегментирование рынка, или процесс разделения потребителей на четкие группы с похожими потребностями и реакцией на маркетинговые стимулы, приобретает статус стратегического императива.
Актуальность данной работы обусловлена необходимостью не просто следовать классическим маркетинговым канонам, но и интегрировать их с аналитическим потенциалом Больших данных (Big Data), что позволяет повысить релевантность предложений и многократно увеличить возврат на маркетинговые инвестиции (ROI).
Целью настоящего исследования является комплексное изучение теоретико-методологических основ сегментирования рынка и выбора целевых сегментов, анализ современных цифровых инструментов и апробация полученных знаний на примере высококонкурентного рынка финансовых услуг. И что из этого следует? Использование современных инструментов позволяет не только сэкономить бюджет, но и на порядок увеличить точность прогнозирования спроса.
Для достижения поставленной цели были сформулированы следующие задачи:
- Раскрыть сущность классической модели STP (Segmentation, Targeting, Positioning) и ее ключевые критерии.
- Проанализировать влияние цифровизации и концепции Big Data на процесс сегментирования.
- Изучить особенности и применить принципы многомерной сегментации на рынке финансовых услуг.
- Систематизировать маркетинговые и экономические риски, связанные с неверным выбором сегмента, и предложить методы их минимизации.
Объектом исследования выступает процесс целевого маркетинга, а предметом — особенности методологии сегментирования рынка, критерии оценки и выбор наиболее привлекательных сегментов.
1. Теоретико-методологические основы сегментирования рынка и модели STP
Сегментирование, таргетинг и позиционирование (STP) представляет собой краеугольный камень стратегического маркетинга. Эта модель определяет последовательный алгоритм действий, который позволяет компании перейти от массового маркетинга к индивидуализированному взаимодействию с потребителем. Суть STP заключается в том, чтобы не распылять ресурсы на весь рынок, а целенаправленно работать с теми группами потребителей, чьи нужды компания способна удовлетворить наилучшим образом. Следовательно, стратегическое решение о сегменте становится критически важным для всей будущей операционной деятельности.
1.1. Сущность, цели и классические критерии сегментирования
Сегментирование рынка — это аналитический процесс, в ходе которого весь рынок потребителей разбивается на гомогенные подгруппы (сегменты), члены которых имеют схожие потребности, желания и, что критически важно, одинаково реагируют на предложенный товар или услугу. Рыночный сегмент, таким образом, — это не просто статистическая выборка, а группа потребителей, обладающих схожими характеристиками и мотивацией.
Роль сегментирования выходит за рамки простого разделения. Оно позволяет:
- Сфокусировать маркетинговые усилия и бюджет.
- Лучше понять специфические нужды каждой группы.
- Разработать уникальные предложения (продукты и услуги), максимально соответствующие потребностям сегмента.
Классическая теория маркетинга выделяет четыре основные группы критериев для сегментации потребительских рынков (B2C), которые остаются актуальными, но постоянно дополняются цифровыми данными:
| Критерий сегментации | Описание и переменные | Примеры B2C | Примеры B2B |
|---|---|---|---|
| Географические | Страна, регион, город, климат, плотность населения. | Продажа снегоходов в Сибири, продвижение пляжного отдыха на юге. | Разработка логистических решений для определенного региона. |
| Демографические | Пол, возраст, размер семьи, доход, образование, профессия. | Страховые продукты для лиц старше 60 лет; премиальные товары для групп с высоким доходом. | Сегментация по размеру компании (МСБ, крупный бизнес) или отраслевой принадлежности. |
| Психографические | Образ жизни, социальный класс, личностные характеристики, ценности, убеждения. | Продукты для сторонников ЗОЖ; автомобили для любителей приключений и активного отдыха. | Сегментация по организационной культуре (инноваторы vs. консерваторы). |
| Поведенческие | Искомые выгоды (качество, сервис, экономия), статус пользователя (новый, регулярный), частота потребления, повод для покупки. | Программы лояльности для частых покупателей; специальные предложения для новых клиентов. | Сегментация по характеру закупок (разовые, регулярные), по объему заказа. |
Особое внимание следует уделить психографической сегментации, которая, согласно детализации, оперирует такими переменными, как интересы, хобби, мнения и отношение потребителя к бренду. Этот критерий часто является мостом между классической теорией и современными Big Data-методами, поскольку он требует глубокого понимания мотивации, которое теперь извлекается из цифровых следов. Что находится между строк? Именно психографика определяет, почему люди с одинаковым доходом выбирают кардинально разные продукты.
1.2. Критерии оценки привлекательности и стратегии охвата целевых сегментов
После того как рынок сегментирован, следующим этапом модели STP является Таргетинг (Targeting) — процесс оценки привлекательности полученных сегментов и выбор одного или нескольких из них для дальнейшей работы. Выбор целевого рынка должен быть основан на строгих, объективных критериях, а не на интуиции.
В академической литературе выделяют пять ключевых критериев оценки привлекательности сегмента, которые должен пройти каждый потенциальный целевой рынок:
| Критерий | Определение | Значение для компании |
|---|---|---|
| Измеряемость (Measurability) | Возможность получить точную информацию о размере, покупательной способности и основных характеристиках сегмента. | Позволяет рассчитать потенциальную емкость и необходимый объем инвестиций. |
| Объемность/Существенность (Substantiality) | Достаточные размеры и потенциал сегмента для обеспечения прибыльности и окупаемости маркетинговых усилий. | Гарантирует рентабельность и экономическую целесообразность выхода на сегмент. |
| Доступность (Accessibility) | Возможность эффективно достичь потребителей сегмента через имеющиеся каналы распределения и коммуникации. | Определяет логистическую и рекламную реализуемость стратегии. |
| Действенность/Возможность воздействия (Actionability) | Наличие возможностей для разработки эффективных маркетинговых программ, которые могут повлиять на спрос в сегменте. | Позволяет фирме использовать свои сильные стороны для конкурентной борьбы. |
| Потенциал роста (Growth Potential) | Количественный и качественный потенциал увеличения сегмента в среднесрочной и долгосрочной перспективе. | Определяет стратегическую ценность сегмента и долгосрочную перспективу развития. |
На основании оценки привлекательности и анализа собственных ресурсов компания выбирает одну из стратегий охвата рынка:
- Концентрированный маркетинг (Нишевой подход). Компания фокусирует все ресурсы на одном или нескольких узких сегментах.
- Преимущество: Возможность добиться доминирования в нише и глубоко удовлетворить специфические потребности.
- Риск: Высокая цена ошибки при неверном выборе или в случае падения спроса в данном сегменте.
- Дифференцированный маркетинг. Компания выбирает несколько сегментов и разрабатывает для каждого из них уникальные продукты и маркетинговые программы.
- Преимущество: Диверсификация рисков, охват большей доли рынка, возможность удовлетворения разных групп потребителей.
- Риск: Значительное увеличение производственных, управленческих и маркетинговых издержек.
- Массовый (недифференцированный) маркетинг. Компания игнорирует различия в сегментах и предлагает один продукт всему рынку.
- Преимущество: Экономия на масштабе (снижение производственных и маркетинговых затрат).
- Риск: Опасность того, что обобщенное предложение не будет оптимальным ни для одного из реальных сегментов.
1.3. Позиционирование как завершающий этап цикла STP
Позиционирование (Positioning) является завершающим, но стратегически важнейшим этапом модели STP. Как отмечали классики маркетинга Дж. Траут и Э. Райс, позиционирование — это не то, что делается с товаром, а то, что делается с сознанием потенциального потребителя.
Ф. Котлер формулирует это как действия по разработке предложения и имиджа компании, направленные на то, чтобы занять обособленное благоприятное положение в сознании целевой группы. По сути, позиционирование отвечает на вопрос: «Почему потребитель должен выбрать именно наш продукт среди множества конкурентов?». Мы можем использовать множество данных для выбора сегмента, но без четкого позиционирования все наши усилия будут напрасными.
Процесс позиционирования включает следующие ключевые этапы:
- Определение конкурентного поля: Установление набора товаров-конкурентов, обслуживающих выбранный целевой сегмент.
- Выбор определяющих атрибутов: Установление ключевых характеристик, по которым потребители оценивают продукты в данной категории (например, цена, качество, инновационность, уровень сервиса).
- Оценка восприятия: Анализ того, как конкурирующие торговые марки воспринимаются потребителями по этим атрибутам.
- Формулирование позиционирования: Разработка и внедрение дифференцирующего предложения, которое занимает уникальное и ценное место в сознании потребителя.
Для анализа конкурентных позиций и выбора дифференцирующего атрибута используются мощные аналитические инструменты.
Карты восприятия (позиционирования)
Карта восприятия (Perceptual Map) — это визуальный инструмент, предложенный Ф. Котлером, который помогает наглядно представить положение брендов в пространстве, определяемом ключевыми для потребителя атрибутами. Карта обычно представляет собой двухосевой график. Например, по оси X может располагаться «Цена» (от низкой до высокой), а по оси Y — «Качество» (от низкого до высокого).
Точки, нанесенные на карту, показывают воспринимаемое положение конкурирующих марок. Анализируя карту, компания может обнаружить «свободные зоны» — рыночные ниши, где потребительские нужды не удовлетворены существующими предложениями, и выбрать позиционирование, позволяющее занять эту пустующую нишу.
Мультиатрибутивная модель товара (Ж.-Ж. Ламбен)
Для более глубокой, количественной оценки текущего восприятия торговых марок используется Мультиатрибутивная модель, развитая Ж.-Ж. Ламбеном. В отличие от Карт восприятия, которые часто основываются на субъективных оценках, эта модель использует количественные методы (например, факторный анализ, многомерное шкалирование) для определения того, насколько важен каждый атрибут для потребителя и насколько хорошо каждый бренд соответствует этим атрибутам.
Модель позволяет не только понять, где находится конкурент, но и вычислить, какие именно атрибуты создают наибольшую воспринимаемую ценность. Это критически важно для выбора наиболее сильного и убедительного атрибута позиционирования (например, «самая низкая цена», «самое высокое качество», «лучший сервис» или «самая высокая инновационность»).
2. Современные цифровые методы сегментации и их роль в Big Data-маркетинге
Цифровая трансформация радикально изменила процесс сегментирования. Сегодня недостаточно знать возраст и доход клиента; необходимо понимать его поведение в реальном времени, его цифровые следы и предиктивные модели его будущих действий.
2.1. Концепция Big Data и ее применение в маркетинге
Big Data (Большие данные) — это не просто объем информации, а совокупность технологий, позволяющих обрабатывать огромные массивы структурированных и неструктурированных данных с высокой скоростью для получения ценной аналитической информации.
Ключевые характеристики Big Data описываются через концепцию «Пяти V»:
- Volume (Объем): Чрезвычайно большие объемы данных, часто измеряемые в петабайтах.
- Velocity (Скорость): Высокая скорость поступления и обработки данных, часто требующая анализа в реальном времени (например, потоки кликов, транзакции).
- Variety (Разнообразие): Наличие данных различных форматов: от структурированных таблиц до неструктурированных текстов, видео, изображений и логов.
- Veracity (Достоверность/Качество): Необходимость оценки и обеспечения качества данных, поскольку их источники могут быть ненадежными или предвзятыми.
- Value (Ценность/Польза): Способность извлекать из этих данных практическую пользу, превращая их в конкурентное преимущество.
Применение Big Data в маркетинге напрямую влияет на эффективность сегментации. Анализ больших данных позволяет создавать гиперсегменты и микрониши, ранее недоступные для классических методов. Это приводит к значительному повышению релевантности контента и персонализации предложений.
Практика подтверждает аналитическую ценность Big Data: согласно исследованиям, 83% маркетологов, которые активно используют аналитику больших данных для подготовки своих кампаний, добиваются увеличения показателя ROI (возврат инвестиций) в 5 раз. Более того, точная оптимизация пути покупателя, основанная на предиктивной аналитике, может увеличить уровень конверсии более чем на 124%. Эти цифры демонстрируют, что Big Data-сегментация — это не просто тренд, а мощный драйвер роста. Но если эта технология дает такой прирост эффективности, почему не все компании уже ее внедрили?
2.2. Актуальные инструменты предиктивной аналитики
В условиях цифровой экономики для сегментации используются инструменты, которые преобразуют поведенческие данные в предсказательные модели.
RFM-анализ
Одним из ключевых и легко реализуемых современных методов является RFM-анализ, который классифицирует существующих клиентов на основе их транзакционной активности. Этот метод особенно ценен для электронной коммерции, ритейла и финансового сектора.
RFM-анализ оперирует тремя метриками:
- Recency (Давность): Как давно клиент совершал последнюю покупку.
- Frequency (Частота): Как часто клиент совершает покупки.
- Monetary (Денежная стоимость): Какую сумму клиент потратил за весь период.
По этим трем показателям клиенты делятся на группы (например, «Чемпионы», «Лояльные», «Спящие»). Для каждой группы разрабатывается своя стратегия: «Чемпионы» получают эксклюзивные предложения, «Спящим» направляются реактивационные кампании. Это позволяет оптимизировать маркетинговый бюджет, фокусируясь на наиболее ценных и перспективных сегментах.
DMP-площадки и ML-модели
Для работы с внешними данными и поиска новых целевых аудиторий используются DMP-площадки (Data Management Platform). DMP собирают, обрабатывают и структурируют сторонние данные (third-party data), позволяя формировать сегменты пользователей по интересам и характеристикам, которые затем используются для таргетированной рекламы. Это особенно важно для поиска аудитории, которая еще не взаимодействовала с компанией, но по своим цифровым следам соответствует профилю идеального клиента.
В то же время, развитие машинного обучения (ML) позволяет применять ML-модели для сложной, многомерной сегментации. Алгоритмы кластеризации (например, k-means, иерархическая кластеризация) могут автоматически выявлять скрытые паттерны и создавать сегменты, которые не могут быть определены классическими критериями. Это позволяет переходить к предиктивной аналитике, когда сегмент формируется не по тому, кем клиент является сейчас, а по тому, каким он, вероятнее всего, станет в будущем (например, прогнозирование оттока или следующего продукта).
3. Прикладной анализ сегментирования на примере рынка финансовых услуг
Рынок финансовых услуг, включая банковский сектор, является идеальным полигоном для применения сложных методов сегментации, поскольку здесь доминируют такие факторы, как доверие, долгосрочные отношения и высокая стоимость ошибки.
3.1. Особенности сегментации рынка банковских услуг
Банковская услуга, как товар, обладает специфическими характеристиками, которые усложняют процесс сегментирования:
- Нематериальность: Услугу нельзя увидеть или потрогать до момента потребления.
- Неотделимость: Производство и потребление часто происходят одновременно (необходимость присутствия клие��та в офисе или использования удаленных каналов).
- Несохраняемость: Услугу невозможно складировать.
Эти особенности требуют от банков особого внимания к качеству обслуживания и персонализации. В банковском секторе принято проводить сегментирование по двум направлениям: по группам потребителей и по характеристикам предлагаемых услуг.
Классификация групп потребителей:
- Юридические лица (Корпоративный рынок): Сегментируются по размеру активов, отраслевой принадлежности, объему операций, потребности в кредитовании и расчетно-кассовом обслуживании.
- Физические лица (Розничный рынок): Сегментируются по социально-демографическим, психографическим и, что самое важное, финансово-поведенческим признакам.
- Институциональный рынок: Кредитно-финансовые институты, правительственные и некоммерческие организации.
Многомерная сегментация розничного рынка
Для розничного рынка (B2C) банковских услуг необходима многомерная сегментация, которая позволяет одновременно учитывать несколько критериев (например, доход, частота использования мобильного банка, возраст и потребность в ипотеке).
Особенно важна сегментация по уровню дохода и объему размещенных средств (AUM — Assets Under Management), поскольку она определяет стратегию обслуживания и набор предоставляемых услуг:
| Сегмент (по AUM) | Уровень дохода и активов | Приоритетные продукты | Характер обслуживания |
|---|---|---|---|
| Mass Retail | До 100 тыс. долл. | Потребительские кредиты, дебетовые карты, базовые депозиты. | Массовое, стандартизированное, через цифровые каналы. |
| Mass Affluent | 100 тыс. – 1 млн. долл. | Премиальные карты, инвестиционные продукты (ПИФы), персональные менеджеры. | Полуперсонализированное, гибридное обслуживание. |
| HNWI | High Net Worth Individuals (от 1 млн. долл.) | Персональный банкинг (Private Banking), доверительное управление, сложные инвестиционные инструменты. | Высокоперсонализированное, конфиденциальное. |
| UHNWI | Ultra High Net Worth Individuals (от 30 млн. долл.) | Семейные офисы (Family Office), управление активами и преемственностью. | Эксклюзивное, стратегическое. |
Использование многомерной сегментации, комбинирующей доход, поведение, частоту транзакций (RFM-анализ) и цифровые паттерны, позволяет банку перейти к массовой кастомизации — созданию уникального предложения для каждого крупного сегмента, максимально соответствующего его финансовым целям и стилю жизни.
3.2. Маркетинговые и экономические риски неверного выбора сегмента и пути их минимизации
Сегментация — это метод снижения риска от неоднозначного поведения покупателей. Однако сам процесс сегментации и выбора целевого рынка несет в себе специфические риски, которые могут привести к провалу маркетинговой деятельности.
Ключевые риски сегментирования
- Неправильный выбор целевого сегмента (Риск неадекватности).
- Сущность: Возникает, если выбранный сегмент не соответствует критериям привлекательности (недостаточно измеряем, слишком мал по объему или недоступен для каналов коммуникации фирмы).
- Последствия: Разработка неверного маркетингового плана, потеря ресурсов, провал вывода продукта на рынок.
- Слишком высокая дифференциация (Риск увеличения затрат).
- Сущность: Чрезмерно детальная сегментация и разработка уникальных предложений для слишком узких групп.
- Последствия: Возникновение излишних маркетинговых, производственных и управленческих издержек, которые не окупаются объемом продаж в микросегменте, что снижает общую рентабельность.
- Слишком высокая концентрация (Риск упущенных возможностей).
- Сущность: Фокусирование усилий только на одном сегменте (концентрированный маркетинг) при игнорировании других, потенциально привлекательных альтернатив.
- Последствия: Ограничение потенциала роста компании, высокая уязвимость к изменениям в выбранном сегменте (например, появление сильного конкурента) и потеря возможностей для диверсификации.
Пути минимизации рисков
Минимизация рисков должна быть заложена в стратегическом планировании и опираться на строгие аналитические процедуры:
- Применение Дифференцированного Маркетинга: Использование стратегии работы с двумя и более сегментами позволяет диверсифицировать риски. Если один сегмент покажет низкую рентабельность или столкнется с падением спроса, другие сегменты смогут компенсировать потери.
- Строгое Следование Критериям Оценки: Перед выходом на сегмент необходимо провести тщательную проверку по всем пяти критериям (Измеряемость, Объемность, Доступность, Действенность, Потенциал роста). Если сегмент не соответствует хотя бы одному из них, стратегические риски могут оказаться неприемлемо высокими.
- Сравнительный Анализ Потенциала и Требований: Минимизация риска неверного выбора сегмента требует оценки соответствия потенциала фирмы (ресурсы, компетенции, производственные мощности) требованиям выбранного сегмента. Например, выход в сегмент HNWI на финансовом рынке требует высочайшего уровня сервиса и конфиденциальности, что не каждая кредитная организация способна обеспечить.
Заключение
Проведенное исследование подтвердило, что сегментирование рынка и выбор целевых сегментов являются не просто маркетинговыми процедурами, а фундаментальными стратегическими процессами, определяющими долгосрочный успех компании. Модель STP (Сегментирование, Таргетинг, Позиционирование) остается ключевым алгоритмом, однако ее эффективность критически зависит от интеграции современных цифровых инструментов.
Комплексный подход к сегментированию, сочетающий академическую теорию с цифровой практикой, обеспечивает высокую аналитическую и практическую ценность, необходимую для принятия обоснованных решений в стратегическом менеджменте.
Теоретические выводы:
Классические критерии сегментации (демографические, географические, психографические, поведенческие) остаются базой, но их потенциал многократно усиливается за счет аналитики Big Data. Использование концепции «Пяти V» позволяет компаниям не только обрабатывать огромные объемы данных, но и повышать их достоверность и практическую ценность.
Результаты анализа современных методов:
Актуальные инструменты, такие как RFM-анализ, предоставляют возможность для предиктивной сегментации и точного таргетинга. Цифровая трансформация привела к тому, что 83% маркетологов, использующих аналитику Больших данных, достигают 5-кратного ROI. Это подчеркивает, что инвестиции в DMP-площадки и ML-модели являются необходимым условием для достижения высокой эффективности маркетинга в современной экономике.
Итоги прикладного анализа:
На примере рынка финансовых услуг было выявлено, что специфика услуги (нематериальность, неотделимость) требует применения многомерной сегментации. Классификация клиентов по уровню дохода (Mass Retail, Mass Affluent, HNWI) позволяет банкам строить высокодифференцированные стратегии, переходя от массового обслуживания к массовой кастомизации.
Рекомендации по минимизации рисков:
В работе систематизированы ключевые риски, связанные с неверным выбором сегмента (неадекватность, излишние затраты при высокой дифференциации, упущенные возможности при высокой концентрации). Главным методом минимизации этих рисков является стратегия дифференцированного маркетинга, которая обеспечивает диверсификацию и строгое следование критериям оценки привлекательности сегмента, что предотвращает стратегические ошибки на этапе таргетинга. Именно поэтому компании, применяющие дифференцированный подход, демонстрируют большую устойчивость в кризисные периоды, нежели их конкуренты, сфокусированные на одной нише.
Список использованной литературы
- Беляев В.И. Маркетинг: основы теории и практики: учебник. М.: Кнорус, 2005. 672 с.
- Беляевский И.К. Маркетинговые исследования: учебное пособие. М.: МГУЭСиИ, 2005. 409 с.
- Бойченко Е.А., Сергеев А.М. Поведение потребителей: учебное пособие. М.: Эксмо, 2006. 320 с.
- Божук С.Г. Маркетинговые исследования. Основные концепции и методы. М.: Вектор, 2005. 288 с.
- Ванчикова Е.Н. Маркетинговые исследования: учебное пособие. Улан-Удэ: ВСГТУ, 2005. 160 с.
- Дубровин И.А. Маркетинговые исследования. М.: Юнити, 2009. 276 с.
- Еремин В.Н. Маркетинг: основы и маркетинг информации: учебник. М.: Кнорус, 2006. 656 с.
- Каменева Н.Г., Поляков В.А. Маркетинговые исследования. М.: Вузовский учебник, 2006. 439 с.
- Ким С.А. Маркетинг: учебное пособие. М.: Дашков и К, 2007. 236 с.
- Котлер Ф. Маркетинг от А до Я. СПб.: ИД Нева, 2003. 224 с.
- Коротков А.В. Маркетинговые исследования. М.: Юнити-Дана, 2005. 304 с.
- Лыгина Н.И., Васильев Г.А. Поведение потребителей. М.: Юнити, 2007. 238 с.
- Макарова Т.Н. Поведение потребителей. М.: Форум, 2005. 208 с.
- Нэрэш К. Махолтра. Маркетинговые исследования. М.: Вильмс, 2007. 1200 с.
- Панкрухин А.П. Маркетинг: учебник. М.: Омега-Л, 2005. 656 с.
- Ламбен Ж-Ж. Менеджмент, ориентированный на рынок. СПб: Питер, 2004. 800 с.
- Хрутский В.Е., Корнеева И.В. Современный маркетинг: Настольная книга по исследованию рынка: учеб. пособие. М: Финансы и статистика, 2000.
- Черчилль Г.А. Маркетинговые исследования. СПб: Питер, 2007. 704 с.
- Шмелев Н.А., Ваганов А.С. Стратегический маркетинг. М.: МФПА, 2004. 77 с.
- РАЗРАБОТКА МАРКЕТИНГОВОЙ СТРАТЕГИИ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ ОРГАНИЗАЦИИ [Электронный ресурс]. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=50352552 (дата обращения: 22.10.2025).
- Разработка стратегии позиционирования нового продукта [Электронный ресурс] // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-strategii-pozitsionirovaniya-novogo-produkta (дата обращения: 22.10.2025).
- Методы отбора целевого рынка и рыночные стратегии [Электронный ресурс] // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-otbora-tselevogo-rynka-i-rynochnye-strategii (дата обращения: 22.10.2025).
- Новаторов Э. В. Многомерная сегментация и стратегии охвата рынка в банковской сфере [Электронный ресурс]. 2011. URL: https://www.hse.ru/data/2011/11/22/1271109038/Многомерная%20сегментация%20и%20стратегии%20охвата%20рынка%20в%20банковской%20сфере.pdf (дата обращения: 22.10.2025).
- Теоретические аспекты позиционирования товаров [Электронный ресурс] // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/teoreticheskie-aspekty-pozitsionirovaniya-tovarov (дата обращения: 22.10.2025).
- Значение позиционирования в достижении стратегических целей компании по выходу на рынок [Электронный ресурс] // Менеджмент в России и за рубежом. URL: http://www.m-economy.ru/art.php?nArtId=4124 (дата обращения: 22.10.2025).
- Сегментация рынка и диагностика конкурентной среды в системе маркетинга [Электронный ресурс] // Marketing.spb.ru. URL: https://www.marketing.spb.ru/read/m5/2.htm (дата обращения: 22.10.2025).
- Сегментация рынка и сегментационные исследования [Электронный ресурс]. 2011. URL: https://www.hse.ru/data/2011/10/06/1267812239/Segm.pdf (дата обращения: 22.10.2025).
- Трепольский Д. Big Data и маркетинг: 5 методов использования с реальными кейсами [Электронный ресурс] // Деловой мир. 2022. URL: https://delovoymir.biz/big-data-i-marketing-5-metodov-ispolzovaniya-s-realnymi-keysami.html (дата обращения: 22.10.2025).
- Домнин П. И. [и др.] АКТУАЛЬНЫЙ ПОДХОД К СЕГМЕНТАЦИИ КЛИЕНТСКОЙ БАЗЫ ДЛЯ ЦИФРОВЫХ B2C И B2B КОМПАНИЙ [Электронный ресурс] // КиберЛенинка. 2024. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/aktualnyy-podhod-k-segmentatsii-klientskoy-bazy-dlya-tsifrovyh-b2c-i-b2b-kompaniy (дата обращения: 22.10.2025).
- ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ СЕГМЕНТИРОВАНИЯ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ В БАНКОВСКОМ СЕКТОР [Электронный ресурс]. 2021. URL: https://ksu.kz/wp-content/uploads/2021/01/1-5-1.pdf (дата обращения: 22.10.2025).
- Как использовать Big Data в рекламе и digital-маркетинге [Электронный ресурс] // Andata.ru. 2023. URL: https://andata.ru/blog/kak-ispolzovat-big-data-v-reklame-i-digital-marketinge/ (дата обращения: 22.10.2025).
- Всё, что вам нужно знать о видах и методах сегментации [Электронный ресурс] // CXDP.ru. 2024. URL: https://cxdp.ru/blog/vse-chto-vam-nuzhno-znat-o-vidah-i-metodah-segmentatsii/ (дата обращения: 22.10.2025).
- Инновационные подходы к анализу данных: Как использовать Big Data для эффективной маркетинговой стратегии [Электронный ресурс] // VC.ru. 2024. URL: https://vc.ru/marketing/1083984-innovacionnye-podhody-k-analizu-dannyh-kak-ispolzovat-big-data-dlya-effektivnoy-marketingovoy-strategii (дата обращения: 22.10.2025).
- Заводова К. А. ПРИМЕНЕНИЕ BIG DATA МАЛЫМ БИЗНЕСОМ В СОВРЕМЕННОМ МАРКЕТИНГЕ [Электронный ресурс] // КиберЛенинка. 2020. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-big-data-malym-biznesom-v-sovremennom-marketinge (дата обращения: 22.10.2025).