Veri bölümleme, veri kümelerini tanımlanmış kategoriler veya gruplar halinde tanımlamayı ve düzenlemeyi içerir. Bazen pazar bölümlemesi olarak da adlandırılır. Pazarlama uzmanları, satışları artırmak için genellikle belirli popülasyon segmentlerini hedef almak için tekniği kullanır. Süreç özellikleri veya özellikleri tanımlar ve bunları müşterileri pazar segmentlerine gruplamak için kullanır.
Pazar araştırması sürecinin temel yönlerinden biri, potansiyel müşteriler hakkında veri toplamadır. Bir şirketin ürün veya hizmetleri için potansiyel alıcılar, demografik ve yaşam tarzı faktörleriyle belirlenir. Bu faktörleri veya alıcıları farklı hedef pazar segmentlerine ayırmak için kullanılan değişkenlerdir.
Bir veri bölümleme analizi yapıldığında, hedef pazarlara "genç profesyoneller" veya "mavi kan emeklileri" gibi bir ad verilebilir. Bu açıklamalar gelir seviyesi veya yaş gibi paylaşılan demografik özellikleri ifade edebilir. Bu, genel popülasyonun geniş bir alt sektörünü tanımlamak ve hedeflemek ve aynı zamanda maliyet etkin kalmak için stratejik bir yöntemdir.
Şirketler, müşteri satın alma faaliyetlerini izlemek ve belirli tüketicileri belirli bir perakende satış yerinde alışveriş yapma veya belirli bir ürün markasını satın alma olasılığını artıran değişkenleri belirlemek için teknolojiyi kullanır. Sadakat indirim kartları ve pazar araştırması izleme şirketleri, pazar segmentlerini tanımlamak için tüketici satın alma verilerini hane büyüklüğü, yaş, coğrafi konum ve gelir gibi birleşik demografik değişkenlerle karşılaştırır. Veri segmentasyon sürecinde, veriler bir veritabanında derlenir ve trendlere göre analiz edilir.
Veri madenciliği, analitik sürecin bir başka yönüdür. Gizli trendleri veya kalıpları ortaya çıkarmak için yazılım programlarının kullanılmasını içerir. Teknik, satış gelirini artırmak ve işletme maliyetlerini azaltmak için bilgileri izole etme aracı olarak giderek daha kullanışlı hale geliyor. Örneğin, veri madenciliği, hangi ürünlerin haftanın belirli bir gününde belirli bir müşteri türü tarafından satın alınabileceğini en iyi şekilde ortaya çıkarmaya yardımcı olur. Bu tür bilgiler, mağaza düzeyinde teşvikler, stokta stok hazırlama, mağazalar için satış noktası gösterme kararları ve hedefli reklamcılık konularında yardımcı olmaktadır.
Veri segmentasyonunun önemli bir bileşeni, hangi müşterilerin en karlı olabileceğini belirlemektir. Rekabetçi bir pazarda, satış geliri ve pazar payı elde etme umuduyla kitlelere reklam vermek yetersizdir. Bir firma, çeşitli müşteri pazar segmentlerinin ihtiyaç ve istekleri anlaşıldığında rekabet edebilecek durumdadır. Örneğin, bazı perakendeciler kendilerini en düşük fiyata sahip olarak konumlandırıyor veya tanımlarken, diğerleri prestij veya yüksek kaliteye göre rekabet ediyor.
Belirli bir hedef pazarın yaşam tarzı özellikleri genellikle veri bölümlendirmesi sırasında ortaya çıkar. Örneğin lüks bir otomobil üreticisi, üst orta sınıf ve zengin kadınları hedef almak isteyebilir. Grubun ortak hobilerini, algılarını ve değerlerini belirleyerek, üretici bu grubun aradığı faydalara hitap etmek için daha iyi bir konumda olacaktır. Belki de bu grup öncelikle bir otomobilin görünümü ve marka prestijiyle motive olur; üretici bir reklam kampanyasında bu motivasyonlardan yararlanmak isteyecektir.
