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1、CHAID有效的市场细分工具引言：市场细分的方法n 细分的方法：交叉分析、聚类、chaidn 交叉分析：传统的单变量研究，将区别群体间差异的变量独立进行研究。不考虑变量间的交互作用。n 聚类分析：多变量分析，是在多个变量基础上做的分类。通过聚类中心定义细分群体。n chaid： Chi-Squared Automatic Interaction Detector是决策树分析的一种。CHAID根据细分变量区分群体差异的显著性程度（卡方值）的大小顺序，将消费者分为不同的细分群体，最终的细分群体是由多个变量属性共同描述的，因此属于多变量分析。CHAID根节点、卡方值、父节点和子节点、终节点nnnCH
2、AID的应用确定营销手段（如邮寄）的目标群体确认最可能对促销做出响应的顾客，有针对性的进行营销。针对不同群体开发针对性产品（不同时期）找出对现有产品接受度较低的细分群体，针对该细分群体的特征设计和改进现有产品。寻找产品利润率最高的细分市场比较群体和各细分市场间的成本和利润增长，从而找出利润率最高的细分市场CHAID模型解释确定细分群体的目的、细分变量。树形图的根节点：所有样本的总量 、根据所研究的变量，给出样本总体各分类的频数和比例(样本总体在信用卡等级上的比例)。细分变量：人口学、生活形态、心理变量、行为变量。变量类型：必须是分类或有序变量，如果是连续变量，如年龄、收入要定义成分类或有序变量
3、。CHAID结果解释Chaid分层的标准：卡方值最显著的变量Chaid过程：建立消费者细分模型，根据卡方值最显著的细分变量将消费群体分出2个或多个群体，对于这些群体再根据其它的卡方值相对最显著的细分变量继续分出子群体，直到没有统计意义上显著的细分变量可以将这些子群体再继续分开为止。CHAID结果解释细分结果：细分群体的差异可以从节点中样本的信用等级比例看出。Chaid的细分结果不会有重叠，即每个样本只可能在一个分类群体中出现。细分群体是根据细分变量的组合确定的。Chaid可以形成细分规则，根据Chaid的结果，可以将一个新样本根据细分条件划归到某一个子群体中去。CHAID结果解释Node:%
4、该节点的样本数/总体样本数Gain(%) 该节点信用好的样本数/总体信用好的样本数Resp:% 该节点信用好的样本数/该节点的样本数. 应答比例越高表明该细分群体的价值越大。Index(%) Resp:%与根节点的平均应答比例的比值。注：根据细分群体的足够大原则，要结合细分群体的大小。CHAID模型的拟合标准误分结果的风险估计：0.102167表明，用CHAID形成的分类规则进行分析的准确率在90.7%。象其它预测模型一样，可以用新增样本的预测准确性来评价模型拟合的优劣。CHAID与其它细分方法的比较n 其模型关键在于变量之间的交互作用对于用作分类的独立变量之间的组合。相比二维交叉表来说，能够
5、更快发掘细分群体。n 与多维交叉分析根据分类变量将群体划分有所不同。自动淹没不显著群体，根据鉴别变量将差异不显著的群体合并，即在同一节点中的群体具有同质性。n Chaid可以确定进行分类的变量，并形成样本分类的规则，因此具有预测的作用，而聚类分析则不具预测作用。n 是logistic回归分析很好的补充分析可以帮助确定自变量之间是否具有交互效应。优点n 多元变量的统计分析n 得到的是互斥的细分群体n 细分结果容易理解n 可以用来解释变量间的交互作用局限性6 对于样本量很敏感，样本量太小，每个节点的样本小，可能会不满足统计要求或程序因样本量小而终止细分。6 参考：细分群体每个父节点样本不小于30个
6、。每个子节点不小于5个。N=128G28.9%L71.1N=30G56.67%L43.33N=72G37.5%L62.5N=25G12%L88N=103G33.01%L66.99N=22G45.5%L54.5N=8G87.5%L12.5N=18G27.8%L72.2N=18G66.7%L33.3N=36G27.8%L72.2N=16G31.3%L68.7N=27G11.1%L88.9N=18G27.8%L72.2N=18G66.7%L33.3N=24G37.5%L62.5N=17G17.7%L82.3N=19G36.8%L63.2银行卡案例银行卡案例总体N=230高接受度35.2%（G）中低接
7、受度64.78（L）每次花费=2元N=72G37.5%L62.5年龄否N=25G12%L88是N=103G33.01%L66.99一般爱好者N=22G45.5%L54.5狂热爱好者N=8G87.5%L12.521-25岁N=18G27.8%L72.226-35岁N=18G66.7%L33.336-50岁N=36G27.8%L72.2年龄文化程度21-25岁N=16G31.3%L68.726-30岁N=27G11.1%L88.931-35岁N=18G27.8%L72.236-40岁N=18G66.7%L33.341-50岁N=24G37.5%L62.5高中及以下N=17G17.7%L82.3大专
8、及以上N=19G36.8%L63.2低中低中高高中高低市场细分市场细分细分标准高接受度程度细分群体1细分群体2细分群体3细分群体4细分群体5接受价格1元以下，没有上网接受价格1元以下，上网，21-25岁接受价格1元以下，上网，26-30岁接受价格1元以下，上网，31-35岁接受价格1元以下，上网，36-40岁细分群体6细分群体7细分群体8细分群体9细分群体10细分群体11细分群体12接受价格1元以下，上网，41-50岁接受价格1.01-2元，对新技术态度温和接受价格1.01-2元，对新技术比较狂热接受价格2元及以上，21-25岁接受价格2元及以上，26-35岁接受价格2元及以上，36-50岁，
9、高中以下接受价格2元及以上，36-50岁，大专以上较高较高较高目标群体1目标群体2目标群体定位总结目标群体定位总结目标群体1在市场进入初期，以目标群体1为主，他们占20-50岁之间的人群的接近20，这些群体中的高接受度比例达70以上，他们的特征：对技术比较狂热的，或者是喜欢新技术带给生活的便利2635岁的白领和3640岁之间的管理人员，工作忙碌大专以上学历中高收入水平（4000元以上的家庭收入水平）两口之家或者三口之家住自己购买的商品房基本都上网，很习惯接受机器的服务能够接受2元的服务价格目标群体2在进入快速成长期后，目标群体2开始快速增长，他们在20-50岁之间人群中占有接近30，这些群体中
10、的高接受度比例达40左右，他们的特征：喜欢新技术带给生活的便利中年人（36-50岁）上网受过中等或高等教育家庭月收入4000元以上两口之家或者三口之家住自己购买的房很习惯接受机器的服务能够接受1元的服务价格拨号上网案例拨号上网案例用户类型用户类型实际用户实际用户=G城八区城八区N=773G65.72%L34.28平均月收入平均月收入总体总体N=882G=63.04%L=36.96区域区域潜在用户潜在用户=L郊区郊区N=109G44.04%L55.961000元以下元以下N=47G51.06%L48.94%年龄段年龄段1000-2000元元N=251G63.35%L36.652000-4000元
11、元N=300G69.00%L31.00年龄段年龄段4000元以上元以上N=71G78.87%L21.13说不清说不清N=104G59.62%L40.38年龄段年龄段16-40岁岁N=37G62.16%L37.84%40-60岁岁N=10G10.00%L90.00%16-20岁岁N=82G80.49%L19.51%21-30岁岁N=118G=69.49%L30.51%31-60岁岁N=100G59.00%L41.00%16-30岁岁N=75G65.33%L34.67%31-60岁岁N=29G44.83%L55.17%受访对象性别受访对象性别男男N49G67.35%L32.65%女女N=51G50
12、.98%L49.02%中高中低中中高中高潜在市场细分潜在市场细分细分标准细分标准潜在需求程度潜在需求程度细分群体1细分群体2细分群体3细分群体4细分群体5细分群体6细分群体7细分群体8细分群体9城区，月收入1000元以下，16-40岁城区，月收入1000元以下，40-60岁城区，月收入1000-2000元以下城区，月收入2000-4000元以下，16-20岁城区，月收入2000-4000元以下，20-30岁城区，月收入2000-4000元以下，30岁以上，男城区，月收入2000-4000元以下，30岁以上，女城区，月收入说不清，16-30岁城区，月收入说不清，30岁以上细分群体10郊区高潜在市场细分总结潜在市场细分总结在市场内部竞争的同时，而且品牌转换的压力不大的情况下，吸引潜在用户比较重要。从市场细分的结果看，最主要的潜在群体是细分市场7、10，这些群体中的潜在需求比例达50左右，高于总体。他们的特征：他们的特征： 女性群体，居住在城区，月收入在2000-4000元。 郊区群体。细分市场2尽管潜在需求比例很高，但总体数量较少，而且年龄高、收入低，市场开拓成本较高。Thanks for your listening!
