Наконец, при сегментировании туристского рынка следует учитывать
время, когда принимается решение о покупке и бронировании. Можно с о п-
ределенной долей уверенности утверждать, что лица, приобретающие «гор я-
щие туры», ищут иные выгоды, нежели те, кто купили путевку заблаговр е-
менно.
Обращая внимание на эти обстоятельства, специалисты обсуждают в о-
прос о целесообразно сти использования, наряду о общепринятыми географ и-
ческим, демографическим, геодемографическим, социально -экономическим,
психографическим и поведенческим признаками, других специфических кр и-
териев сегментирования туристского рынка. В их числе — покрытое расстоя-
ние, тип отдыха, средства передвижения и пр.
Методы сегментирования . Сегментирование рынка проводится
разными методами. В число самых известных и распространенных, особенно
в туристской маркетинговой деятельности, входит совокупность математич е-
ских методов, получивших название кластерного анализа. Они позволяют
разбить анализируемое множество объектов на небольшое количество кла с-
сов (кластеров), однородных внутри и предельно отличных между собой.
Методы кластерного анализа подразделяются на два типа в з ависимо-
сти от того, одновременно или последовательно отыскива я кластеры. При од-
новременном поиске широкое применение водят вариационные и агломер а-
тивные методы. При последованом выделении классов используются методы,
основанные определении понятия кластера в специальных терминах — мак-
симально допустимый радиус или порог существенности связей. В рамках
кластерного анализа каждый исходный объект (человек, предприятие, регион
и т.д.) описывается с помощью системы из m показателей и задается как то ч-
ка в m-мерном пространстве. При графическом изображении близость двух
или нескольких чек означает однородность соответствующих объектов и их
принадлежность к одному классу.
Предположим, требуется разделить n объектов на заданное число кла с-
сов r. Процедура кластерного анализа при последовательном войске классов
выполняется в два этапа. Сначала устанавливаются первичные центры r
классов как система r точек, наиболее ударенных друг от друга. На втором
этапе последовательно для каждой с оставшихся (n—r) точек определяется
класс, к центру которого иже всего она расположена. Точка включается в
класс, после чего находится новый центр кластера как среднее арифметич е-
ское чек, входящих в него.
Практическое применение кластерного анализа рассмотрим на примере сегмент и-
рования бельгийского рынка поездок на отдых во время отпуска. Формированию класт е-
ров предшествовало социологическое обследование потенциальных туристов. Их вним а-
нию был предложен перечень из 29 основных выгод, ожидаемых от отдыха: возможность
пассивного времяпрепровож дения, знакомство с богатым культурным наследием, насла ж-
дение красотой природного ландшафта, хорошее питание и т.д. Респондентам предлаг а-
лось их проранжировать. В зависимости от балльной оценки, которую получала каждая
позиция, анкетируемое лицо по падало в тот или иной класс. В результате обозначилось
семь кластеров, отличающихся искомыми выгодами на отдыхе: