時(shí)輝 李杏杏南京信息工程大學(xué)

省大學(xué)生實(shí)踐創(chuàng)新訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目，校教改提升項(xiàng)目（N1885012131)

摘要：隨著南京市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，其江北地區(qū)零售商店發(fā)展迅速，零售商之間的競(jìng)爭(zhēng)也越來(lái)越激烈。對(duì)零售商店來(lái)說(shuō)，明確其目標(biāo)市場(chǎng)對(duì)其發(fā)展具有重要意義。通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查了解江北零售商店具體情況，采用混合回歸模型，對(duì)南京市江北零售商店進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分研究，確定其目標(biāo)市場(chǎng)，并制定零售商店目標(biāo)市場(chǎng)策略，為零售商店在江北經(jīng)營(yíng)提供有益的參考。

關(guān)鍵詞：零售商店；混合回歸模型；細(xì)分市場(chǎng)

一、引言

近年來(lái)，隨著南京市經(jīng)濟(jì)的大發(fā)展，江北地區(qū)（包括浦口區(qū)，六合區(qū)）已經(jīng)成為南京經(jīng)濟(jì)發(fā)展重要的一極，在經(jīng)濟(jì)上對(duì)全市的貢獻(xiàn)率已大幅度提升。從產(chǎn)出總量上看，南京市江北地區(qū)生產(chǎn)總值占全市比率由9.11%提高至11.35%；人均GDP由全市平均水平的2/5提高到1/2；工業(yè)總產(chǎn)值占比由全市的1/20提高至1/10；而且江北地區(qū)的總?cè)丝谂c人口密度都有增長(zhǎng)，總?cè)丝谟?sPAN lang=EN-US>134.17萬(wàn)增長(zhǎng)至139.64萬(wàn)，人口密度由564人/平方公里增長(zhǎng)至587人/平方公里，人口增長(zhǎng)意味著消費(fèi)需求的增長(zhǎng)。從零售業(yè)的消費(fèi)情況來(lái)看，2011年南京市江北地區(qū)社會(huì)消費(fèi)品零售實(shí)現(xiàn)327.78億元（包括六合區(qū)194.87億元，浦口區(qū)132.91億元），占全市社會(huì)消費(fèi)品零售總額的12.15%，增長(zhǎng)速度是21.04%，相比于全市社會(huì)消費(fèi)品零售17.8%的增長(zhǎng)速度要高出3.24個(gè)百分點(diǎn)。2010年實(shí)現(xiàn)了江北地區(qū)社會(huì)消費(fèi)品總額270.79億元，占全市社會(huì)消費(fèi)品零售總額的11.8%，增長(zhǎng)速度是20.08%，相比于全市社會(huì)消費(fèi)品零售18.3%的增長(zhǎng)速度要高出1.78個(gè)百分點(diǎn)。此外，良好的經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政府政策的支持以及基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，將促進(jìn)江北零售業(yè)的發(fā)展。

家（限額以上）。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，江北的大型超市和百貨商店的數(shù)量至少有160家，占全市總量的7.3%，而其零售總額占全市的10%左右。目前，許多國(guó)外的零售商店進(jìn)駐江北地區(qū)，比如沃爾瑪、家樂(lè)福等，同時(shí)國(guó)內(nèi)的零售商店也在當(dāng)?shù)匮杆侔l(fā)展起來(lái)，如北京聯(lián)華，華潤(rùn)蘇果等。這些零售商店的發(fā)展極大的促進(jìn)了江北地區(qū)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，也提高了人們生活水平，改變了人們的生活方式。

隨著零售商店的迅速發(fā)展，其面對(duì)的競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈，如何在競(jìng)爭(zhēng)激烈的環(huán)境下確定其目標(biāo)市場(chǎng)，進(jìn)一步擴(kuò)大市場(chǎng)，提供更滿意的服務(wù)，提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，是零售商店面臨的一系列問(wèn)題。因此，對(duì)這一課題進(jìn)行研究有助于零售商店找到適合的目標(biāo)市場(chǎng)并進(jìn)行差異化定位，只有這樣才能使得零售商店在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中擴(kuò)大市場(chǎng)，提高市場(chǎng)占有率。希望通過(guò)調(diào)查了解南京江北地區(qū)零售商店的具體情況，運(yùn)用混合回歸模型進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分，并提出零售商店的目標(biāo)市場(chǎng)策略，為其在江北經(jīng)營(yíng)提供有益的參考。

二、研究方法

基于有限混合分布的混合回歸模型 (Mixture Regression Model)，也被稱(chēng)為潛類(lèi)別回歸模型（Latent Class Regression Models，LCM），在營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域有著比較廣泛的應(yīng)用，尤其是應(yīng)用在市場(chǎng)細(xì)分的研究中。學(xué)者Everitt BS和Friedrich Leisch詳細(xì)的介紹了有限混合回歸模型在市場(chǎng)細(xì)分中的原理及在R軟件中的運(yùn)用。

混合回歸模型是一種以不能直接觀察到的細(xì)分變量為基礎(chǔ)進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分的研究方法。在本課題研究中，我們以消費(fèi)者對(duì)零售商店的滿意度為因變量Y，以購(gòu)買(mǎi)便利、商店形象、商店環(huán)境、商店設(shè)施、人員服務(wù)、商店層面、感知價(jià)值、結(jié)帳過(guò)程、商店政策和售后服務(wù)10個(gè)屬性為自變量，分別為X1，X2，…，X9，X10。其中滿意度和各個(gè)屬性變量都通過(guò)多個(gè)題項(xiàng)來(lái)測(cè)量，其測(cè)量值為對(duì)應(yīng)題項(xiàng)得分的平均值。對(duì)于指定的受訪者，其線性回歸方程可表示為:

（1）

其中a1…a10是回歸方程的系數(shù)，e為殘差。

在本課題中，第一步設(shè)計(jì)問(wèn)卷；第二步抽樣調(diào)查及問(wèn)卷檢驗(yàn)；第三步利用R軟件計(jì)算在不同細(xì)分市場(chǎng)個(gè)數(shù)K下模型的貝葉斯信息標(biāo)準(zhǔn)（Bayesian Information Criterion，BIC），通過(guò)BIC來(lái)判斷合適的細(xì)分市場(chǎng)個(gè)數(shù)K，當(dāng)BIC值最小時(shí)對(duì)應(yīng)的K值就是適當(dāng)?shù)募?xì)分市場(chǎng)個(gè)數(shù)；第四步，利用對(duì)每個(gè)細(xì)分市場(chǎng)模型進(jìn)行分析，確定細(xì)分市場(chǎng)的規(guī)模，以及市場(chǎng)模型的系數(shù)。最后，給出建設(shè)性的意見(jiàn)。

三、調(diào)查對(duì)象與調(diào)查問(wèn)卷

（一） 調(diào)查對(duì)象

在問(wèn)卷設(shè)計(jì)方面參考了謝贊等人在研究百貨商店市場(chǎng)細(xì)分時(shí)設(shè)計(jì)的問(wèn)卷，把商店的整體形象劃分為購(gòu)買(mǎi)便利、商店形象、商店環(huán)境、商店設(shè)施、人員服務(wù)、商店層面、感知價(jià)值、結(jié)帳過(guò)程、商店政策和售后服務(wù)10個(gè)屬性和顧客對(duì)商店的滿意度，，并在問(wèn)題設(shè)計(jì)方面做了一些合理的修改。采用問(wèn)卷調(diào)查的形式，以在超市、商場(chǎng)門(mén)口攔截的方法對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行調(diào)查。本次調(diào)查選取江北大廠華潤(rùn)蘇果，大廠華聯(lián)超市，沃爾瑪弘陽(yáng)店，泰山世紀(jì)華聯(lián)，浦口物美超市，盤(pán)城好又多超市、世紀(jì)華聯(lián)超市馬鞍店、上海華聯(lián)超市長(zhǎng)山連鎖店、蘇果超市管墩店等20家大型超市作為調(diào)查地點(diǎn)。設(shè)計(jì)樣本容量為300，由于在調(diào)查時(shí)是在商店門(mén)口攔截調(diào)查，并且是面對(duì)面訪問(wèn)并指導(dǎo)調(diào)查者填寫(xiě)問(wèn)卷，所以回收率是100%，剔出一些無(wú)效的問(wèn)卷，最終獲得的有效問(wèn)卷有267份。樣本調(diào)查結(jié)果如下：在調(diào)查者中男性約占43.45%，女性占56.55%，男女比例相當(dāng)，女性略多于男性，這也符合女性更喜歡購(gòu)物的事實(shí)，符合實(shí)際情況；在年齡方面，調(diào)查者中在18歲以下約有2.25%，在18至24歲之間約有27.34%，在25到30歲之間約有24.34%，在31至35歲之間有39.33%，在36至40歲之間有4.87%，40歲以上人群約占1.87%；職業(yè)方面，被調(diào)查者中學(xué)生約占17.60%，企業(yè)職員占42.32%，公務(wù)員占1.87%，個(gè)體戶占26.59%，自由職業(yè)占11.61%，其他約為1.87%；學(xué)歷方面，高中以下學(xué)歷約有23.97%，大專(zhuān)學(xué)歷約占43.82%，本科學(xué)歷約占43.82%，研究生學(xué)歷約占6.37%，博士學(xué)歷約占3.75%；在月收入方面，其中1000元收入以下26.22%，1000至2999約占20.97%，3000至4999元約占30.34%，5000至10000元16.48%，在10000元以上約占5.99%，數(shù)據(jù)分類(lèi)大致符合實(shí)際情況。

（二）調(diào)查問(wèn)卷的信度和效度分析

利用SPSS軟件對(duì)問(wèn)卷的信度和效度做了檢驗(yàn)。信度檢驗(yàn)衡量指標(biāo)選取內(nèi)部一致性系數(shù)，也就是 Cronbach α 系數(shù)。對(duì)江北零售商店的調(diào)查問(wèn)卷進(jìn)行信度檢驗(yàn)，結(jié)果顯示各個(gè)屬性的Cronbach α分別為：購(gòu)買(mǎi)便利（0.874），商店形象（0.868），商店環(huán)境（0.796），商店設(shè)施（0.731），人員服務(wù)（0.815），商品層面（0.759），感知價(jià)值（0.892），結(jié)賬過(guò)程（0.842），商店政策（0.839），售后服務(wù)（0.895），滿意度（0.897），其中總量表為0.902�？梢钥闯龈鱾�(gè)Cronbach α系數(shù)值都比較高，均達(dá)到了0.7以上，說(shuō)明此次調(diào)查問(wèn)卷可靠并且隨機(jī)樣本信度具有較高一致性，可以進(jìn)行一致性的統(tǒng)計(jì)分析。

調(diào)查問(wèn)卷效度檢驗(yàn)主要包括結(jié)構(gòu)效度和內(nèi)容效度兩個(gè)方面。結(jié)構(gòu)效度主要考核數(shù)據(jù)的相關(guān)性和探索性因子分析。進(jìn)行相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)，我們采用皮爾森相關(guān)性方法，檢驗(yàn)每一題的得分與調(diào)查問(wèn)卷總分之間的相關(guān)性，以此觀察題目與問(wèn)卷總體的匹配程度。經(jīng)過(guò)對(duì)問(wèn)卷的檢驗(yàn)，各題目的相關(guān)系數(shù)都達(dá)到了0.5以上，這說(shuō)明問(wèn)卷設(shè)計(jì)的題目與調(diào)查目的有很好的相關(guān)性，因此，各個(gè)題目都符合調(diào)查的需要。主要用KMO樣本測(cè)定和Bartlett 球型檢驗(yàn)進(jìn)行變量之間的相關(guān)性檢驗(yàn)并通過(guò)了檢驗(yàn)。進(jìn)行變量之間的檢驗(yàn)之后，需對(duì)調(diào)查問(wèn)卷進(jìn)行探索性因素分析，由于調(diào)查問(wèn)卷涉及兩大部分，分別是商店整體形象和滿意度調(diào)查，所以根據(jù)第一部分的10個(gè)屬性，設(shè)定因子值為10，第二部分設(shè)定因子值為1，經(jīng)過(guò)最大正交旋轉(zhuǎn)后，所有題目的因子荷重都在0.7以上，這說(shuō)明所有題目的效度都滿足了最低效度的要求，可以用于統(tǒng)計(jì)分析。

四、實(shí)證結(jié)果與主要結(jié)論

（一）實(shí)證結(jié)果

整理回收的問(wèn)卷，分別計(jì)算出10個(gè)屬性以及滿意度的測(cè)量值，運(yùn)用R軟件的flexmix包對(duì)各個(gè)變量做有限的混合回歸分析。在這里細(xì)分市場(chǎng)個(gè)數(shù)K的范圍在1～300之間。由于K值取1時(shí)的結(jié)果對(duì)市場(chǎng)細(xì)分沒(méi)有意義，然而如果K值過(guò)大，對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)過(guò)多的細(xì)分市場(chǎng)意味著更大的成本，故也沒(méi)有意義。所以在這里K 取2到9，并在這之間分別對(duì)每個(gè)數(shù)值進(jìn)行計(jì)算，求出混合模型的BIC值，結(jié)果如表所示。

表1   K迭代數(shù)次后的BIC

K值

Iter迭代次數(shù)

BIC

2

143

590.8993

3

93

598.4944

4

97

572.5361

5

117

612.6825

6

84

611.6221

7

121

582.5760

8

142

554.0130

9

97

598.5752

 

上表的運(yùn)算結(jié)果顯示，BIC在K取4時(shí)最小，也就是說(shuō)江北零售商店的市場(chǎng)可以分為4個(gè)細(xì)分市場(chǎng)。用R軟件輸出當(dāng)K=4時(shí)，各個(gè)細(xì)分市場(chǎng)模型的回歸系數(shù)，以及各個(gè)細(xì)分市場(chǎng)規(guī)模的大小，如下表2所示。

表2 混合模型系數(shù)

 

Comp.1

細(xì)分市場(chǎng)1

Comp.2

細(xì)分市場(chǎng)2

Comp.3

細(xì)分市場(chǎng)3

Comp.4

細(xì)分市場(chǎng)4

coef.(Intercept)

1.11668546 **

（3.1214）

6.627917409***

（5.9910）

0.859668821***

（79.875）

9.034703039***

（26.5540）

coef.X1購(gòu)買(mǎi)便利

0.42183356***

（11.4426） 

0.006038458

（0.0971）

-0.306668334***

（-105.690）

0.300431963***

（16.3638）

coef.X2商店形象

0.03143981

（1.2100）   

0.150180084**

（2.9077）

0.438959842***

（201.036）

0.069290613**

（3.2050）

coef.X3商店環(huán)境

0.16562073***

（7.1386） 

0.063242974

（1.1105）

0.801984857***

（434.629）

-0.031370460***

（-16.0569）

coef.X4商店設(shè)施

0.17641030***

（4.0893）

0.022152041

（0.3191）

0.791346442***

（101.774）

-0.031232594***

（-11.8026）

coef.X5人員服務(wù)

0.53541203***

（17.7920）

0.128560483*

（2.0939）

0.321957470***

（1106.959）

0.009133931

（0.4901）

coef.X6商品層面

0.56398831***

（20.5001）

0.097164625*

（1.3653）

-0.0037423841***

（-336.679）

0.743217570***

（38.0926）

coef.X7感知價(jià)值

0.12476592***

（12.9722）

0.006570329**

（0.1512）

0.895726465***

（393.778）

-0.052946664***

（-29.0349）

coef.X8結(jié)帳過(guò)程

0.19610690***

（7.7024）

0.069563887

（1.4310）

0.620533174***

（344.140）

0.205305887***

（13.2767）

coef.X9商店政策

0.20244687***

（7.8173）

0.133574183*

（2.4286）

0.411235640***

（188.661）

0.051775935**

（3.1152）

coef.X10售后服務(wù)

0.40871835***

（22.7162）

0.138313016**

（2.9552）

0.056603886***

（13.982）

0.050706754**

（2.8747）

市場(chǎng)規(guī)模

0.1362

0.6511

0.0566

0.1561

注： Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1；“（）”中為z-value

 

（二）主要結(jié)論

我們對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)的計(jì)量分析，上表中有個(gè)別市場(chǎng)模型的個(gè)別系數(shù)的P值大于0.05，沒(méi)有通過(guò)檢驗(yàn)，但是由于數(shù)值比較小，對(duì)滿意度的影響比較小，可以忽略不計(jì)，且在本研究中我們只考慮對(duì)細(xì)分市場(chǎng)影響較大的屬性，所以各細(xì)分市場(chǎng)的模型是可以接受的。結(jié)果如上表所示，并得到如下結(jié)論：

第一、利用R軟件中的flexmix包統(tǒng)計(jì)分析，當(dāng)市場(chǎng)個(gè)數(shù)K=4時(shí)，樣本數(shù)據(jù)被分為不同的規(guī)模的4組，通過(guò)樣本估計(jì)總體，我們得到的4個(gè)細(xì)分市場(chǎng)的市場(chǎng)規(guī)模各不相同，其中細(xì)分市場(chǎng)1約占13.62%；細(xì)分市場(chǎng)2約占65.11%，市場(chǎng)規(guī)模最大；細(xì)分市場(chǎng)3約占5.66%，是最小的一個(gè)細(xì)分市場(chǎng)；細(xì)分市場(chǎng)4約占15.61%，規(guī)模相對(duì)較大。

第二、利用R對(duì)數(shù)據(jù)作進(jìn)一步的做統(tǒng)計(jì)分析，可以得到4個(gè)細(xì)分市場(chǎng)的混合回歸模型，上表中的各組數(shù)值為各細(xì)分市場(chǎng)的回歸模型系數(shù)，不同的細(xì)分市場(chǎng)可以用不同的回歸模型來(lái)表示，如細(xì)分市場(chǎng)1的回歸模型為：Y=0.422X1+0.031X2+0.166X3+0.176X4+0.535X5+0.564X6+0.125X7+0.196X8+0.202X9+0.409X10+1.117；其他市場(chǎng)以此類(lèi)推。

），且這兩種屬性的影響具有相當(dāng)顯著的效果，在細(xì)分市場(chǎng)）和結(jié)賬過(guò)程（0.205）。

五、研究啟示

由于樣本數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)中會(huì)存在一定的誤差，但不會(huì)對(duì)市場(chǎng)細(xì)分的結(jié)果產(chǎn)生大的影響，在本研究中我們只選取對(duì)細(xì)分市場(chǎng)影響最大的兩到三個(gè)屬性來(lái)提出管理經(jīng)營(yíng)的建議。在不同的目標(biāo)市場(chǎng)中，不同屬性對(duì)最終的滿意度的影響有所不同，企業(yè)在經(jīng)營(yíng)管理中應(yīng)該注意到屬性的影響的大小的不同，對(duì)不同的細(xì)分市場(chǎng)采取有針對(duì)性的經(jīng)營(yíng)策略，因此結(jié)合細(xì)分市場(chǎng)的回歸模型和市場(chǎng)規(guī)模大小給出如下建議：

細(xì)分市場(chǎng) 1：在這個(gè)細(xì)分市場(chǎng)中，商品層面X6和人員層面X5的變化對(duì)滿意度Y的影響較大，且是正相關(guān)關(guān)系，這說(shuō)明該細(xì)分市場(chǎng)中的消費(fèi)者更加注重商品的質(zhì)量、品種及款式等，應(yīng)該屬于求實(shí)心理的消費(fèi)者。因此在滿足該類(lèi)消費(fèi)者的過(guò)程中，商店需要提供品種、款式、花色都能達(dá)到消費(fèi)者要求的高品質(zhì)商品。同時(shí)該目標(biāo)市場(chǎng)的消費(fèi)者重視人員服務(wù)，說(shuō)明這類(lèi)顧客在購(gòu)買(mǎi)商品時(shí)除了購(gòu)物的需求，更加注重企業(yè)的軟服務(wù)質(zhì)量。熱情的人員服務(wù)和良好購(gòu)物環(huán)境能夠給消費(fèi)者帶來(lái)愉悅的購(gòu)物心情。所以針對(duì)這類(lèi)顧客企業(yè)要提高服務(wù)質(zhì)量，注重服務(wù)人員的舉止，提高服務(wù)能力。

細(xì)分市場(chǎng) 2：在這個(gè)細(xì)分市場(chǎng)中，商店形象X2和售后服務(wù)X10的變化對(duì)滿意度Y的影響較大，說(shuō)明這部分消費(fèi)者重視商店形象，所以這類(lèi)消費(fèi)者可能是工薪階層，企業(yè)要獲得這類(lèi)消費(fèi)者的青睞，就必須提高企業(yè)的形象，提高自己在社會(huì)上的責(zé)任感，獲得這類(lèi)顧客的信任。另一方面企業(yè)對(duì)待這部分顧客要著重提高售后服務(wù)質(zhì)量，提供快速積極的售后服務(wù)，滿足顧客的服務(wù)需求，同時(shí)又能夠提高企業(yè)的形象。此外，該細(xì)分市場(chǎng)規(guī)模最大，企業(yè)在經(jīng)營(yíng)時(shí)要予以重視，其他屬性也要給予足夠的關(guān)注。

細(xì)分市場(chǎng) 3：在這個(gè)細(xì)分市場(chǎng)中，感知價(jià)值X7和商店環(huán)境X3的變化對(duì)滿意度Y的影響較大，這類(lèi)消費(fèi)者在消費(fèi)時(shí)對(duì)會(huì)員卡制度可能有較大的吸引力，對(duì)商品的價(jià)格合理性要求高，同時(shí)對(duì)購(gòu)物環(huán)境也比較敏感。因此，企業(yè)應(yīng)該注重落實(shí)會(huì)員卡優(yōu)惠制，定期進(jìn)行會(huì)員優(yōu)惠活動(dòng)，提高消費(fèi)者信賴，并保持良好的購(gòu)物環(huán)境。因?yàn)樵撌袌?chǎng)規(guī)模相對(duì)較小，企業(yè)在管理經(jīng)營(yíng)時(shí)要適當(dāng)投入，要把更多的資源用在較大規(guī)模的市場(chǎng)中。

細(xì)分市場(chǎng) 4：在這個(gè)細(xì)分市場(chǎng)中，售后服務(wù)X10和購(gòu)買(mǎi)便利X1的變化對(duì)滿意度Y的影響較大，因此企業(yè)要對(duì)待這部分顧客既要著重提高售后服務(wù)質(zhì)量，提供快速積極的售后服務(wù)，滿足顧客的服務(wù)需求，又要能夠提高企業(yè)的形象。同時(shí)，也要注重提高這類(lèi)顧客的購(gòu)買(mǎi)便利，例如擴(kuò)大停車(chē)位、實(shí)行專(zhuān)車(chē)免費(fèi)接送等，為顧客提供便利的交通服務(wù)。

六、總結(jié)

通過(guò)設(shè)計(jì)問(wèn)卷對(duì)南京是江北地區(qū)的零售商店進(jìn)行滿意度評(píng)價(jià)調(diào)查，利用混合模型對(duì)調(diào)查結(jié)果分析，發(fā)現(xiàn)可以將零售商店細(xì)分為4個(gè)目標(biāo)市場(chǎng)。由于江北經(jīng)濟(jì)的發(fā)展現(xiàn)狀使得各個(gè)細(xì)分市場(chǎng)的規(guī)模不同，其中目標(biāo)市場(chǎng)2和目標(biāo)市場(chǎng)4在整個(gè)市場(chǎng)中的規(guī)模比較大，所以建議企業(yè)在經(jīng)營(yíng)管理時(shí)，既要重視這兩類(lèi)市場(chǎng)，還要針對(duì)不同屬性對(duì)滿意度的敏感程度，采取不同策略，如在目標(biāo)市場(chǎng)2，要提高商店形象和售后服務(wù)的質(zhì)量，以更好滿足消費(fèi)者需求，獲得較高的顧客忠誠(chéng)度。文章的不足在于本研究是一種事后研究，無(wú)法預(yù)測(cè)消費(fèi)者的偏好是否會(huì)改變，即不能確定某個(gè)消費(fèi)者是否會(huì)因?yàn)榄h(huán)境或其他的變化在某一個(gè)細(xì)分市場(chǎng)中改變，以及細(xì)分市場(chǎng)的規(guī)模是否會(huì)改變。因此，建議零售商店在管理經(jīng)營(yíng)時(shí)，能夠注意收集客戶有用的信息，及時(shí)關(guān)注市場(chǎng)變化，制定合理的經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略。對(duì)市場(chǎng)細(xì)分的預(yù)測(cè)研究將是我們的下一個(gè)研究方向。

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