На современном высококонкурентном рынке, характеризующемся перенасыщением информационными потоками, способность предприятия к точному и адресному взаимодействию с потребителем становится не просто конкурентным преимуществом, а критическим условием выживания. Актуальность темы сегментирования рынка и выбора целевой аудитории обусловлена острой необходимостью перехода от массового маркетинга к индивидуализированным подходам в системе интегрированных маркетинговых коммуникаций (ИМК).
Эффективная система ИМК, как отмечает классик маркетинга Филип Котлер, требует глубокого понимания того, кто является потребителем, что он ценит и как он реагирует на коммуникационное воздействие. Без четкой сегментации ресурсы компании распыляются, а коммуникационные сообщения теряют свою убедительность и релевантность, что неизбежно ведет к снижению рентабельности маркетинговых инвестиций.
Целью данного исследования является комплексное теоретико-практическое изучение процесса сегментирования рынка, выбора целевых сегментов (таргетирования) и позиционирования коммуникации в контексте современных цифровых реалий, а также разработка методологической базы для оценки экономической эффективности этих процессов.
Задачи исследования включают: систематизацию классических критериев и принципов сегментации; анализ трансформации подходов под влиянием Big Data; детализацию эмпирических методов валидации сегментов; и представление системы ключевых показателей эффективности (КПЭ) для оценки рентабельности маркетинговых инвестиций (ROMI) по сегментам.
Объектом исследования выступает процесс сегментирования рынка. Предметом — теоретические, методологические и практические аспекты выбора целевой аудитории для разработки эффективных маркетинговых коммуникаций.
Теоретико-методологические основы сегментирования рынка
Понятие и сущность сегментирования рынка в маркетинговой деятельности
Сегментирование рынка лежит в основе концепции маркетинга, ориентированного на потребителя. В академическом контексте сегментирование рынка (market segmentation) определяется как разделение рынка на отдельные, достаточно крупные и устойчивые группы потребителей (сегменты), которые отличаются схожими потребностями, предпочтениями, поведенческими моделями и, что критически важно, одинаково реагируют на предлагаемый комплекс маркетинга. Если группы реагируют по-разному, то разве возможно добиться максимальной эффективности от единого сообщения?
Процесс сегментирования является предшественником таргетирования и позиционирования. Как отмечают ведущие ученые, главная цель сегментирования — обеспечить максимальную адресность разрабатываемому продукту или услуге, а также целенаправленность коммуникационного сообщения.
Тесно связанными с сегментированием являются следующие ключевые понятия:
- Целевая аудитория (ЦА): Конкретный, наиболее привлекательный и прибыльный сегмент или группа сегментов, на которые компания фокусирует свои маркетинговые усилия и которым адресованы маркетинговые коммуникации.
- Маркетинговые коммуникации (МК): Комплекс мероприятий, направленных на информирование, убеждение и напоминание потребителям о товарах, услугах, имидже или идее компании. Включает рекламу, PR, стимулирование сбыта, прямой маркетинг и цифровые коммуникации.
По сути, сегментирование позволяет перейти от абстрактного «рынка» к конкретным «людям», обеспечивая максимальную релевантность предложения и эффективность расходования маркетингового бюджета.
Классификация критериев сегментирования потребительских (B2C) и корпоративных (B2B) рынков
Выбор критериев — ключевой этап, определяющий качество и практическую применимость сегментации. Классические критерии делятся на четыре основные группы для потребительских рынков (B2C) и обладают спецификой для корпоративных рынков (B2B).
Критерии сегментирования рынка B2C
| Группа критериев | Назначение | Примеры переменных |
|---|---|---|
| Географические | Определение местоположения и территориальных особенностей. | Регион, плотность населения, климат, размер города. |
| Демографические | Наиболее простые для измерения и описания характеристики. | Возраст, пол, уровень доходов, образование, род занятий, семейное положение. |
| Психографические | Определение образа жизни, ценностей и личностных особенностей. | Социальный класс, жизненный стиль (AIO: Activities, Interests, Opinions), тип личности, ценности. |
| Поведенческие | Анализ реакции потребителя на товар, степень его лояльности и готовности к покупке. | Искомые выгоды, интенсивность потребления, степень приверженности, статус пользователя (бывший, потенциальный, регулярный), готовность к покупке. |
Критерии сегментирования рынка B2B (Рынок товаров производственно-технического назначения)
На корпоративных рынках упор делается на характеристики самой организации-покупателя и специфику закупочного процесса, а не на психологию индивидуального потребителя.
- Географические: Страна, регион, близость к поставщику.
- Демографические (Организационные): Тип отрасли (ОКВЭД), размер организации (объем продаж, количество сотрудников), тип собственности, финансовое состояние.
- Операционные: Технологии, используемые клиентом, статус пользователя (тяжелый/легкий), требования к сервису.
- Подходы к закупкам: Структура закупочного центра (централизованный/децентрализованный), критерии закупок (цена, качество, надежность), отношения с поставщиком.
- Ситуационные факторы: Срочность заказа, размер заказа, специфическое применение приобретаемых товаров.
Принципы эффективности рыночного сегмента
Сегментация не имеет смысла, если полученные группы потребителей не могут быть использованы для разработки целенаправленной стратегии. Для признания сегмента эффективным он должен отвечать пяти ключевым принципам, впервые систематизированным в классическом маркетинге.
| Принцип | Описание | Значение для МК |
|---|---|---|
| 1. Измеримость (Measurability) | Возможность количественного определения размера сегмента, его покупательной способности, емкости и потенциала. | Требует наличия статистических данных для обоснования выбора ЦА. |
| 2. Доступность (Accessibility) | Возможность охвата сегмента через существующие каналы коммуникации и сбыта. | Сегмент должен быть достижим — как физически (дистрибуция), так и информационно (медиапланирование). |
| 3. Существенность (Substantiality) | Критически важный критерий. Достаточные размеры сегмента и его потенциал для обеспечения прибыльности компании. | Сегмент должен быть экономически целесообразным; слишком маленький сегмент не окупит затрат на разработку продукта и МК. |
| 4. Однородность (Homogeneity) | Сходство реакции потребителей внутри сегмента на определенные маркетинговые стимулы. | Позволяет использовать единое коммуникационное сообщение для всей группы. |
| 5. Адаптивность (Actionability) | Возможность разработки эффективных программ и комплексов маркетинга для привлечения и обслуживания данного сегмента. | Маркетинговый отдел должен обладать ресурсами и компетенциями для работы с сегментом. |
Принцип Существенности является основополагающим, поскольку именно он позволяет перейти от теоретической классификации к экономически обоснованному выбору целевого рынка. Несущественный сегмент, даже если он идеально описан, не сгенерирует достаточный денежный поток и приведет к убыткам. Чтобы избежать этого, маркетолог обязан всегда проверять потенциальный сегмент на предмет его будущей рентабельности.
Стратегический выбор целевых сегментов и позиционирование
Процесс перехода от сегментирования к практическому воздействию на рынок классически описывается как триада STP (Segmentation, Targeting, Positioning). После того, как рынок разделен на потенциальные сегменты, необходимо стратегически выбрать наиболее привлекательные из них.
Модели выбора целевого рынка (Таргетирования) по Ф. Котлеру
Выбор целевых сегментов (таргетирование) требует оценки общей привлекательности сегмента (его размера, темпов роста, конкуренции) и соответствия целям и ресурсам самого предприятия. Ф. Котлер выделяет несколько ключевых стратегий охвата рынка, основанных на количестве сегментов, которые компания планирует обслуживать.
Таблица: Стратегии охвата рынка
| Стратегия | Описание | Фокус | Преимущества | Недостатки/Риски |
|---|---|---|---|---|
| Недифференцированный маркетинг | Игнорирование различий в сегментах; одно предложение для всего рынка. | Общие потребности. | Экономия на масштабе (производство, дистрибуция, коммуникации). | Уязвимость перед конкурентами, предлагающими специализированные товары. |
| Концентрированный маркетинг | Фокусировка всех усилий на одном или нескольких узких сегментах (нишах). | Узкая специализация. | Глубокое знание потребностей ниши, сильная позиция в ней, эффективное использование ограниченных ресурсов. | Высокие риски при падении спроса в нише или приходе крупного конкурента. |
| Дифференцированный маркетинг | Обслуживание нескольких сегментов с разработкой отдельного продукта и/или комплекса маркетинга для каждого. | Уникальные потребности каждого сегмента. | Увеличение общего объема продаж, диверсификация рисков. | Значительное увеличение затрат на производство, управление и маркетинговые коммуникации. |
| Выборочная специализация | Обслуживание нескольких не связанных между собой сегментов, каждый из которых привлекателен и соответствует целям компании. | Разнообразие рынков. | Распределение рисков, возможность использования синергии в технологии или каналах. |
Стратегический выбор влияет на всю последующую архитектуру маркетинговых коммуникаций. Например, при концентрированном маркетинге МК будут максимально персонализированными и узконаправленными (например, через отраслевые медиа), тогда как при дифференцированном подходе потребуется разработка нескольких креативных концепций и медиа-планов. Выбор стратегии, определяющий широту охвата, позволяет компании оптимально распределить ресурсы, избегая распыления.
Позиционирование коммуникационного обращения
После выбора целевого сегмента компания должна разработать четкое позиционирование — создать в сознании потребителей этого сегмента уникальный, ценностно-ориентированный образ товара (бренда), отличающий его от конкурентов.
Позиционирование — это не то, что компания делает с товаром, а то, что она делает с сознанием потребителя.
Цель позиционирования в контексте ИМК — обеспечить конкурентоспособность продукции, сделав ценностное предложение максимально релевантным для выбранного сегмента.
Для этого разрабатывается заявление о позиционировании (Positioning Statement), которое служит основой для всех последующих маркетинговых и рекламных сообщений:
Для (целевой сегмент) наш (продукт/бренд) является (ключевое отличие), потому что (основание для этого отличия).
Позиционирование напрямую определяет тон, стиль, контент и каналы распространения коммуникации. Если целевой сегмент — это «молодые специалисты, ценящие мобильность и время» (психографический критерий), коммуникация будет быстрой, цифровой и сфокусированной на экономии времени (искомая выгода). Как убедить потребителя, что ваш продукт — лучший выбор в его категории?
Трансформация сегментации под влиянием Digital и Big Data
Развитие цифровых технологий и появление концепции Big Data совершили революцию в сегментации, позволив перейти от широких категорий (например, «женщины 25–45 лет с высоким доходом») к микро-сегментам и, в идеале, к персонализированным предложениям (маркетинг «один к одному»).
Характеристики Big Data в контексте маркетинга
Big Data (Большие данные) — это массивы информации, которые не могут быть эффективно обработаны традиционными методами из-за их экстремального объема и сложности. В маркетинге анализ Big Data позволяет не только описывать текущее поведение потребителей, но и с высокой точностью прогнозировать их будущие действия.
В отличие от классической модели «3V» (Volume, Velocity, Variety), современная аналитика для целей сегментации требует учета расширенной модели «6V»:
- Объем (Volume): Масштаб данных (петабайты и эксабайты), включая неструктурированные данные (тексты, изображения, видео).
- Скорость (Velocity): Скорость генерации и обработки данных в реальном времени (например, клики, транзакции, изменения геолокации).
- Разнообразие (Variety): Многообразие форматов данных (структурированные данные из CRM, полуструктурированные из логов, неструктурированные из социальных сетей).
- Достоверность (Veracity): Качество, чистота и надежность данных. Недостоверные данные приводят к ошибочным сегментам и неэффективным кампаниям.
- Ценность (Value): Практическая значимость данных, способность трансформировать сырые данные в бизнес-решения и измеримую прибыль.
- Изменчивость (Variability): Непостоянство потоков данных и изменение значений и смыслов информации с течением времени. Этот фактор особенно важен в сентимент-анализе, где отношение потребителя может быстро меняться.
Анализ «6V» позволяет создавать динамические поведенческие сегменты, основанные не на статичных демографических данных, а на фактическом поведении пользователя в режиме реального времени.
Инструменты data-driven сегментации
Для эффективного сбора, обработки и использования Big Data в маркетинге разработаны специализированные платформы, которые являются основой современной сегментации:
- Data Management Platform (DMP): Платформа управления данными, которая собирает анонимные данные о пользователях в сети (Third-party Data), в основном через файлы cookies.
- Назначение: Создание широких сегментов для таргетированной рекламы (например, «люди, интересующиеся покупкой недвижимости в этом квартале»), позволяет расширять охват, но не дает полной информации о конкретном клиенте.
- Customer Data Platform (CDP): Платформа клиентских данных, которая собирает и унифицирует данные о клиентах из всех внутренних и внешних источников (CRM, веб-сайт, мобильное приложение, точки продаж), создавая единый, идентифицированный профиль клиента.
- Назначение: CDP позволяет перейти к микро-сегментации и персонализации. Она знает не только, что пользователь смотрел, но и кто он, что покупал, и какова его пожизненная ценность (CLV). CDP является идеальным инструментом для построения сегментации на основе поведенческих и психографических критериев, сфокусированных на реальных действиях.
Вызовы внедрения Big Data
Несмотря на огромный потенциал, внедрение Big Data в маркетинговые коммуникации сопряжено с серьезными вызовами:
- Конфиденциальность и безопасность данных: Усиление законодательных требований (например, GDPR, локальные законы о персональных данных) требует от компаний огромных усилий по обеспечению защиты информации и получению согласия пользователя. Нарушение этих норм влечет за собой репутационные и финансовые риски.
- Сложности интеграции: Необходимость объединения разрозненных источников данных (разнообразие, Variety) и их очистка (достоверность, Veracity) требуют сложных ИТ-решений и высококвалифицированных аналитиков.
- Высокие затраты: Внедрение и поддержание DMP/CDP, а также оплата труда квалифицированных data-специалистов, требуют значительных инвестиций, что может быть барьером для малого и среднего бизнеса.
Эмпирические и статистические методы валидации сегментов
После теоретического выбора критериев и сбора данных (в том числе Big Data) необходимо провести эмпирическую валидацию с��гментов, то есть доказать их существование и однородность статистическими методами. В академическом маркетинге для этого широко используется Кластерный анализ.
Применение кластерного анализа для выделения однородных сегментов
Кластерный анализ (Cluster Analysis) — это многомерная статистическая процедура, целью которой является объединение объектов (в нашем случае — респондентов) в сравнительно однородные группы (кластеры) таким образом, чтобы объекты в одном кластере были максимально похожи друг на друга, а объекты из разных кластеров — максимально отличны.
Для задач сегментирования чаще всего применяются следующие методы:
- Иерархические методы (Агломеративные): Создают древовидную структуру (дендрограмму), полезную на этапе разведочного анализа для определения оптимального числа кластеров.
- Неиерархические методы (Метод K-средних, K-means): Наиболее распространенный и эффективный для больших выборок.
Методология K-средних
Метод K-средних требует, чтобы исследователь заранее задал желаемое число кластеров ($K$). Алгоритм итеративно строит эти $K$ кластеров путем минимизации суммы квадратов расстояний от каждой точки данных до центроида (средней точки) кластера, к которому она принадлежит.
Для определения расстояния между точками данных (респондентами) и центроидом кластера чаще всего используется Евклидово расстояние. Если $X_i = (x_{i1}, x_{i2}, \dots, x_{in})$ и $Y_j = (y_{j1}, y_{j2}, \dots, y_{jn})$ — векторы данных (например, ответы респондентов по $n$ критериям), то Евклидово расстояние ($d_{ij}$) рассчитывается как:
dij = √((xi1 - yj1)2 + (xi2 - yj2)2 + … + (xin - yjn)2)
В корректной академической работе после применения кластерного анализа необходимо провести профилирование (описание) полученных сегментов, чтобы они стали пригодными для практического использования в маркетинговых коммуникациях.
Различие критериев и дескрипторов сегментов
Ключевой методологический нюанс, который часто упускается в поверхностных исследованиях, заключается в строгом разделении переменных, используемых для формирования кластеров, и переменных, используемых для их описания. Почему так важно различать эти типы переменных в практическом маркетинге?
- Критерии сегментирования (Clustering Variables): Это те переменные, которые используются для фактического формирования кластеров. Они должны отражать причины, по которым потребители отличаются в своем отношении или поведении.
- Пример: Искомые выгоды, лояльность к бренду, отношение к инновациям (психографические и поведенческие критерии).
- Дескрипторы сегментов (Descriptive Variables): Это переменные, которые не используются для создания кластеров, но служат для описания и идентификации уже сформированных групп. Они отвечают на вопрос, как найти эти группы.
- Пример: Возраст, пол, образование, географическое местоположение.
Почему это важно для ИМК:
Кластерный анализ может показать, что существует сегмент «Экологически сознательные покупатели, готовые платить премию за устойчивость» (критерий: психография/поведение). Но чтобы направить им рекламное сообщение (ИМК), необходимо знать, кто эти люди (дескрипторы): им 35–45 лет, они живут в мегаполисах, имеют высшее образование и читают специализированные онлайн-издания. Дескрипторы определяют выбор медиа-каналов и тональность коммуникации.
Оценка экономической эффективности маркетинговых коммуникаций по сегментам
Даже идеальная сегментация не имеет ценности, если она не приводит к повышению финансовой отдачи. Оценка эффективности маркетинговых коммуникаций, направленных на конкретный сегмент, является обязательным элементом контроля и должна проводиться на основе количественных показателей.
Ключевые показатели рентабельности маркетинговых инвестиций (ROMI)
Основным интегральным показателем, который позволяет оценить рентабельность маркетинговых инвестиций, является ROMI (Return on Marketing Investment). Он демонстрирует, какой доход принесла компании каждая вложенная в маркетинг денежная единица. Этот показатель позволяет бизнесу понять, является ли выбранный целевой сегмент действительно существенным.
Формула расчета ROMI:
ROMI = ((Доходы от маркетинга - Расходы на маркетинг) / Расходы на маркетинг) × 100%
Где:
- Доходы от маркетинга — это чистая маржа, полученная непосредственно от продаж, которые были инициированы или стимулированы маркетинговой кампанией в данном сегменте.
- Расходы на маркетинг — это совокупные затраты на создание и распространение коммуникаций (медиазакупка, креатив, работа аналитиков) для выбранного сегмента.
Интерпретация: Если ROMI составляет, например, 150%, это означает, что каждый рубль, вложенный в коммуникации, принес 1,5 рубля прибыли. Если ROMI < 100%, инвестиция убыточна.
Важно подчеркнуть, что именно точный выбор и глубокая проработка целевого сегмента (принцип Существенности) критически влияет на ROMI. Неправильно сегментированные коммуникации приводят к высокому показателю *Расходов на маркетинг* при низком *Доходе*, что неизбежно снижает ROMI.
Digital-метрики для оценки эффективности коммуникаций по сегментам
В условиях цифрового маркетинга оценка эффективности становится более детализированной, позволяя отслеживать вклад каждого сегмента в прибыль. Для этого используются специфические digital-метрики, которые позволяют контролировать всю воронку продаж.
| Метрика | Аббревиатура | Назначение и формула |
|---|---|---|
| Стоимость привлечения действия | CPA (Cost Per Acquisition) | Общие расходы на коммуникацию, деленные на количество целевых действий (например, регистраций, скачиваний). Показывает стоимость получения контакта в конкретном сегменте. |
| Стоимость привлечения клиента | CAC (Customer Acquisition Cost) | Общие расходы на маркетинг и продажи, деленные на количество фактически привлеченных клиентов в сегменте. |
| Пожизненная ценность клиента | CLV (Customer Lifetime Value) | Прогнозируемая чистая прибыль, которую компания получит от клиента за весь период его работы с компанией. |
Взаимосвязь метрик и сегментации:
Наиболее важным показателем является CLV. Эффективная сегментация позволяет определить, какие сегменты имеют самый высокий CLV. Например, если сегмент А имеет в 5 раз более высокий CLV, чем сегмент Б, то компания может позволить себе тратить на привлечение клиента из сегмента А в 2–3 раза больше (более высокий CAC), при этом сохраняя высокую рентабельность. В конечном счете, повышение CLV является прямым следствием точного таргетинга.
Таким образом, оценка эффективности маркетинговых коммуникаций должна идти не по общему показателю ROMI, а по детализированным показателям CPA, CAC и CLV, рассчитанным отдельно для каждого выбранного целевого сегмента. Это позволяет оптимизировать распределение маркетингового бюджета, фокусируясь на наиболее прибыльных группах потребителей.
Заключение
Проведенное исследование подтверждает, что сегментирование рынка является краеугольным камнем эффективной стратегии маркетинговых коммуникаций. В академическом контексте сегментация требует строгого соблюдения методологических принципов: использования классических критериев (географических, демографических, психографических, поведенческих), обеспечения эффективности сегмента по критерию Существенности, и последующего выбора оптимальной стратегии охвата (таргетирования) по Котлеру.
В условиях цифровой экономики процесс сегментации претерпел качественную трансформацию. Внедрение Big Data и специализированных платформ (CDP, DMP) позволяет перейти от макро-сегментов к динамической микро-сегментации, основанной на поведенческих данных в реальном времени, что требует от маркетологов овладения расширенной моделью «6V».
Для обеспечения научной обоснованности и практической применимости результатов, необходимо использовать эмпирические методы, в частности, кластерный анализ (метод K-средних). Критически важным является методологическое разграничение критериев сегментирования (используемых для формирования кластеров) и дескрипторов (используемых для их описания и выбора каналов коммуникации).
Экономическая эффективность сегментированных маркетинговых коммуникаций должна оцениваться с помощью комплексной системы КПЭ. Расчет ROMI обеспечивает общую оценку рентабельности, тогда как метрики CPA, CAC и CLV, рассчитанные по отдельным сегментам, позволяют принимать стратегические решения о перераспределении бюджета в пользу наиболее ценных и прибыльных групп потребителей.
Общий вывод: Эффективный выбор целевой аудитории сегодня — это синтез классической теории, статистической строгости и технологического совершенства, позволяющий не просто продавать товары, но и создавать персонализированный, ценностный диалог с потребителем в условиях перенасыщенного информационного пространства, что, в свою очередь, максимально увеличивает отдачу от каждой вложенной в маркетинг денежной единицы.
Список использованной литературы
- Березин И.С. Практика исследования рынков. Москва: Бератор-Пресс, 2007. 376 с.
- Виханский О.С., Наумов А.И. Менеджмент. Москва: Экономистъ, 2009. 528 с.
- Гусева Н., Кондакова М., Григорьева Н. Предпочтения потребителей при выборе одежды // Практический менеджмент. 2008. №24. С. 25-29.
- Годин А.М. Маркетинг. Москва: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2009. 728 с.
- Дафт Р. Менеджмент. Санкт-Петербург: Питер, 2007. 864 с.
- Дойль П. Маркетинг – менеджмент и стратегии. Санкт-Петербург: Питер, 2007. 544 с.
- Зуб Т. Стратегический менеджмент. Теория и практика. Москва: Аспект Пресс, 2007. 415 с.
- Киселев В. Формирование товарного ассортимента в сфере торговли // Маркетинг. 2009. №2. С. 107-111.
- Колобов А.А. Стратегическое управление оргазационно-экономической устойчивостью фирмы // Практический маркетинг. 2009. №5. С. 39-48.
- Котлер Ф., Триас Б. Новые маркетинговые технологии. Санкт-Петербург: Нева, 2009. 192 с.
- Прокопчук Л.О. Стратегический менеджмент. Санкт-Петербург: Издательство Михайлова В.А., 2007. 511 с.
- Семенов И.П. Система и процесс стратегического управления маркетинга организации // Маркетинг. 2009. №3. С. 37-42.
- Старобинский Э.Е. Менеджмент на практике. Москва: Книжный мир, 2007. 152 с.
- Big Data и его роль в персонализации маркетинговых коммуникаций. URL: https://bsuir.by (дата обращения: 22.10.2025).
- Методы оценки эффективности маркетинговых коммуникаций. URL: https://topfacemedia.com (дата обращения: 22.10.2025).
- Big Data в digital-маркетинге: как использовать данные для повышения эффективности. URL: https://cossa.ru (дата обращения: 22.10.2025).
- Обработка больших данных в маркетинге: как извлечь максимум пользы. URL: https://carrotquest.io (дата обращения: 22.10.2025).
- Методы и принципы сегментного анализа маркетинга. URL: https://marketing.spb.ru (дата обращения: 22.10.2025).
- МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ МАРКЕТИНГОВЫХ КОММУНИКАЦИЙ НА ОСНОВЕ ИЕРАРХИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ЭФФЕКТОВ. URL: https://sumdu.edu.ua (дата обращения: 22.10.2025).
- Данные и аналитика: как Big Data меняет маркетинг. URL: https://baliyants.com (дата обращения: 22.10.2025).
- Тема 3. Сегментирование рынка. URL: https://sibadi.org (дата обращения: 22.10.2025).
- Расчет эффективности маркетинговых кампаний: анализ, пути решения, прогноз. URL: https://hse.ru (дата обращения: 22.10.2025).
- Оценка экономической эффективности маркетинговой деятельности на пр — Электронный научный архив УрФУ. URL: https://urfu.ru (дата обращения: 22.10.2025).
- Методы оценки эффективности маркетинга в организации. URL: https://natural-sciences.ru (дата обращения: 22.10.2025).
- Филип Котлер: Основы маркетинга. Глава 7. Сегментирование рынка, выбор целевых сегментов и позиционирование товара. URL: https://gtmarket.ru (дата обращения: 22.10.2025).
- Сегментация, отбор целевых сегментов и позиционирование. URL: https://williamspublishing.com (дата обращения: 22.10.2025).
- Сегментация потребителей на основании иерархического кластерного анализа. URL: https://dis.ru (дата обращения: 22.10.2025).
- Применение методов кластерного анализа для обработки данных психологических исследований // Экспериментальная психология. 2010. Том 3. № 2. URL: https://psyjournals.ru (дата обращения: 22.10.2025).
- Маркетинговые исследования, сегментация, позиционирование. URL: https://kpfu.ru (дата обращения: 22.10.2025).
- ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ СЕГМЕНТИРОВАНИЯ РЫНКА Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка». URL: https://cyberleninka.ru (дата обращения: 22.10.2025).
- Кластеризация и сегментация данных: методы и применение — статьи от Apptask. URL: https://apptask.ru (дата обращения: 22.10.2025).