市場細分概述范文

前言：我們精心挑選了數篇優質市場細分概述文章，供您閱讀參考。期待這些文章能為您帶來啟發，助您在寫作的道路上更上一層樓。

第1篇

從全國范圍來看，人們的購房需求從來都沒有減弱，相對應的房地產企業也遍布全國。然而由于地理環境、經濟發展、人均購買力等因素存在，相當多的地產企業并不是一帆風順的。對于房地產企業，可以通過市場細分將資源、人力進行合理分配，避免資源浪費，這也有助于自身集中各種資源，并制定出適合市場規律的營銷組合策略，從而達到增加盈利、擴大企業規模的目的。

二、在房地產營銷中如何對市場進行細分

市場細分依據：進行市場的細分是根據市場與消費者的性質所決定的：其一，市場是商品交換關系的總和，它本身是可以細分的；其二，對于某種商品消費者的需求具有相似性，也略帶有細微差別；另外，市場細分也與企業自身的發展特點有關。市場細分分類：市場細分的依據不同，對應著不同的市場分類，如按國家、地區、氣候等，可進行地理細分；按年齡、性別、民族等可進行人口細分；按生活方式、個性等可進行心理細分；按質量、價格、品味等可進行受益細分。下面我們將對幾種細分變量進行簡要分析。

（一）環境變量

環境變量產生的原因是因為房地產自身存在的固定性以及區域性的特點，環境變量主要分為三個因素：（1）自然地理環境。主要包括建造房地產當地的地形情況、地貌以及當地氣候條件。（2）經濟地理環境。從經濟地理環境來看，主要包含的是房屋和當地城市中心之間的距離、交通是否方便等方面。（3）人文環境。人文環境主要指的是消費者自身的素質、以及文化教育程度等等。

（二）消費者變量

有需求就有買賣，一直以來消費者的房產消費占據著各種消費總和的大部分比重，不論其消費水平如何，均是如此。所以筆者認為消費者變量是進行市場細分的基本要點。具體來說，進行市場細分的消費者變量可以分為很多種。其中，重點是按消費水平或年均收入進行的市場細分，消費水平（年均收入）高，那么消費者自然會選擇購買地段好、戶型好、舒適度高的房產；消費水平（年均收入）低，那么他便會選擇購買戶型小的房產。其次，消費者年齡也是進行細分的因素，這是由于消費者或其父母身體狀況的原因，環境好、交通便利是其主要考慮因素。這樣，進行市場細分后地產商便可以對目標市場進行確定，并制定出與之相適應的營銷策略對不同群體銷售房產。

（三）心理變量

心理變量作為細分市場的重要依據，心理變量主要指的是消費者在生活方式、購買房屋的目的以及消費的性格等方面的心理特征，并將這些作為對消費者進行劃分的前提。對于不同心理需求的消費者，他們的生活方式也不相同，對于節約型的消費者來說，他們追求的是經濟實惠的房屋，而部分消費者更追求的是現代化生活方式，喜歡住高級的公寓。另外，消費者購買房屋的動機也有很大的區別。對于一些適婚年紀的年青人，他們買房的目的不外乎結婚；還有部分消費者是為了將自身多余的資金用于房地產投資保值。

（四）行為變量

行為變量指的是消費者在使用房屋過程中的態度或者是反映，主要從待購階段、經濟利益這兩個方面進行考慮的。待購階段的涵義指的是消費者正處于購買過程的不同階段，一些消費者對自身購買的房屋大致情況不了解，但是還有部分消費者對房屋了解清楚。不同的消費者在購買住宅時追求的利益是不同的。有的購房者特別注重價格，有的注重周圍環境，有的注重是否增值快，有的追求完善的物業管理系統等等。

三、總結

第2篇

大數據是什么？

雖然大數據聽著是一個很高科技的詞兒，其實它早就滲透到你我的生活中，比如，你每天在網上看視頻時，視頻網站推薦給你的視頻就是基于大數據。當你在淘寶購物時，網頁邊欄推薦給你的也是基于大數據。要說明白大數據，首先我們要從一個大家都熟悉的簡單概念說起，那就是：數據分析。“數據分析”是一個現代詞匯，但是利用數據分析的結果來指導行動，卻是古往今來一直都有的一個理念。網上有一段子：

帶兵打仗的時候，有個特別的習慣，那就是每次戰斗結束后，都要用小本子記下所繳獲的武器種類、數量等數據，樂此不疲。大家對此都不以為意。

有一天，在又一次遭遇戰后，士兵在給他念繳獲的武器數量時，他突然叫停，然后興奮地指出，這次遭遇戰很可能遇到的是敵人的指揮部隊。原因是，這次繳獲的小槍與大槍的比例高于普通的戰斗，小車與大車的比例以及軍官與士兵的比例也都高于平均，因此他得到了這個結論。

在這個數據的指導下，部隊一鼓作氣，追擊逃脫的部隊，成功的把敵人的指揮官抓獲。

如果這個故事屬實，那么這個可能是筆者知道的最早的基于嚴謹的數據分析來指導行為的例子。進入現代以后，人們對數據的分析應用就更加頻繁。企業在做戰略規劃的時候要進行數據分析，公司在做營銷推廣方案時也要做數據分析。那么，“大數據”和前面說的“數據分析”之間有什么關系和區別呢？

從粗獷到細致

我們知道，數據分析需要有幾個步驟：采集、統計、分析，而數據的總量直接和采集相關。在互聯網興起之前，人們采集數據的方式無外乎是人為觀察和記錄，當然，后期也有利用傳感器來輔助記錄。但是，互聯網技術近幾年的發展，卻使得數據的采集水平記錄達到一個史無前例的高度。在互聯網時代之前，人們只能統計到一些基礎的用戶信息：年齡，住址，電話，婚姻狀況等。到了互聯網時代，我們可以收集到一個用戶手機上裝有什么應用，喜歡上什么網站，購物記錄，在某個頁面上停留了多久，鼠標在頁面什么位置點擊。而移動互聯網時代的來臨，使得更多動態數據可以被采集，比如用戶的睡眠時間、運動量、位置、在商場內的移動路線、打車次數、心率等等信息。這些數據最終匯聚在一起，形成了一個非常龐大的數據庫。

以帶兵打仗為例，假設他的小本子有500頁，每頁上記滿1000個字，正反兩面都寫，那么總的數據量也就約=2M。這個和互聯網時代動輒上T上P的數據量比，基本上是小巫見大巫。(1P約=1000T，1T約=1000G，1G約=1000M，一個大型視頻網站1秒鐘就能產生幾百M的用戶數據)。這些數據海量數據的集中，就形成了“大數據”的最重要的一個特征：多維度的、細致的、海量的數據。

注：“海量”并不是大數據的必要條件，它更多是因為數據的維度多，粒度細，而導致的數據量的增大。

從統計到預測

得益于先進的機器學習算法，使得我們對大數據的使用，從統計一個數據結果，到利用結果和特性來推斷一個人可能進行的行為。

《BigData》一書中提到一個很有意思的例子：一個父親突然收到一個百貨公司發給他的關于嬰兒用品的傳單，這個父親非常憤怒，因為他的女兒才只有16歲？但是，過了幾天后，他卻上門道歉，因為，經過和他女兒細聊，發現他的女兒確實懷孕了。

那么，百貨公司是如何預測一個人的行為呢？像上文所說，通過互聯網，我們可以采集到大量用戶的種種信息，包括固定的屬性，和一些已有的行為；比如最近買了什么。經過對采集到的數據分析，發現購買嬰兒用品的人有如下特征：年齡范圍在14～40、買嬰兒用品前幾個月購買大量酸味食品，等等等等。那么，得到這個結論后，再來一個有類似特點的顧客，百貨公司就可以猜測，她可能在未來一段時期內，對嬰兒用品感興趣。于是便向其發送對應的廣告。

再比如，智能推薦廣告：視頻網站經過統計發現，點擊了啤酒廣告的人，有如下特點：看體育類戰爭類視頻較多，看韓劇較少。那么很顯然，下次再有啤酒廣告時，把它們投給這樣的用戶就更有效一些。

注：上面舉的這兩個例子，只是為了形象的說明大數據預測是怎樣運作的。在實際應用中，大數據分析引擎要分析的屬性比這個細致的多，使用到的算法也比這個復雜的多，而且得到的很多結論，往往是沒有直觀的物理意義的一個組合概率模型。

從慢到快

上述兩個特點基本上已經把大數據的形態給刻畫了出來，但是，要到實際中應用，還需要再加一個特點：速度夠快。

數據收集起來之后，要使用的話，就離不開計算。當數據的量級在幾個M時，可能一個計算器就能滿足統計需求。當數據量達到幾個G時，就必須使用一臺計算機來計算。而當有幾個T幾個P的數據擺在你面前時，一臺計算機恐怕已經難以勝任，很幸運的是，我們有了云計算的概念。也就是說，將一個計算任務，分配給”云端“的好多臺計算機同時進行處理，從而達到對處理時間的苛刻要求。

云計算技術的發展，使得在大尺度上計算海量數據成為可能。如果沒有足夠快的處理速度，我們收集起來的用戶消費數據，算了半年才出一個結果，那估計用戶的消費習慣、社會時尚已經是時過境遷。除了處理速度快，還有一個因素也要快，那就是信息采集反饋的速度。比如，用戶電話打進來的瞬間，我們是否立刻收集到該用戶相關信息，然后給出用戶可能的問題預測？產品投放出去后，我們是否可以很快收集到銷量信息以及對應的用戶數據？這一切，都決定了我們是否可以有效地將大數據的統計結果應用到商業活動中，最終使大數據從理論的圣壇上走下來，產生了實際的商業價值。綜上所述，大數據并不是玄乎其玄的東西，它只是在幾種現代技術的推動下，將數據分析做到了極致的結果。

大數據的應用場景

大數據誕生以來，在各個領域都有非常多的應用，比如改善航線、預測污染、優化醫療等等。這里，我們把應用方式分成兩大類，分別介紹一下。

精準的廣告投放

我們知道廣告界的一個難題“如何找到對的那一半人”。而大數據正是可以用來更加精準的定位廣告的目標用戶。廣告投放包括第三方廣告渠道和自有廣告渠道兩種：

第三方廣告渠道由于是第三方操作的，所以對于廣告主來說只能去選擇合適的渠道種類。第三方渠道總體上可以分為兩大類：互聯網廣告渠道(視頻網站、門戶網站、廣告聯盟等)和非互聯網廣告渠道(戶外廣告、樓宇廣告、電視廣告等)。目前，互聯網廣告已經在大數據精準投放上走的比較遠，比如前面說的視頻網站根據用戶點播行為，來投放合適的廣告類型。所以，在這樣的渠道上投放廣告時，只需要廣告主能和渠道方合作定義好自己的用戶群，便可以將廣告投放的比較精準。

非互聯網廣告渠道，因為沒有特別有效的用戶細分手段(廣告只能投放到人群，而非個人)，投放形式本身就限制了其精準的效果。對此，未來的一個出路就是，各種路牌廣能采集到附近用戶的信息，來動態調整廣告內容。

比如，沒有廣告牌都有一個iBeacon設備，會和打開iBeacon連接的手機產生互動，根據手機信息，反查到用戶的性別，從而決定顯示什么廣告。

而對于自有廣告渠道來說，我們可以操作的空間就比較大。拿短息渠道為例，很多公司都會通過手機短信，給用戶發送最新的促銷信息，但是，以往這種信息通常是全量發送，或者是根據一定的可視化的分類(例如，信用卡的消費額度)來分類發送促銷信息。而我們有了大數據的武器后，就可以對用戶群進行進一步細分，甚至是1對1的發送。比如，信用卡公司可以根據用戶的刷卡的頻次、場所、購物內容、還款的及時性、消費時段等等來作為分析因素，來預測用戶對什么樣的商品感興趣，從而發送相應的商品廣告。再比如，化妝品公司，可以根據用戶的年齡、工作內容、作息習慣、娛樂場所、季節、婚育狀況、衣著習慣、朋友圈話題等等，來預測她可能更關心什么樣的皮膚護理問題，從而推薦對應的化妝品門類。通過對多維度、細致的信息分析，使得廣告推送更有針對性

個性化的用戶服務定制

個性化服務要解決的問題是，不同用戶服務內容和定價的個性化。以我們熟知的車險為例，目前的定價方式，只是簡單的根據用戶的年齡、駕齡、婚姻狀況、車價和以往的車險理賠記錄等顯式的屬性來進行區分，而在大數據時代，則可以把這種區分做到極致的個性化。比如，我們可以統計用戶的駕駛習慣(駕駛時間，單次駕駛時長)、駕駛環境(常去路線的交通狀況、總體事故率、季節天氣)、身體狀況(生病頻率等)，來更加針對性的對用戶的理賠概率進行估計，從而得到更加合理的投保額度。再比如，對于培訓機構來說，可以分析特定屬性的用戶(年齡、性別、各種成績等)，對特定類型的授課方式或者授課內容的成績反應，來有針對性的進行課業的搭配，從而使每個用戶的成績達到最大化。同樣，醫學領域，也可以利用大數據來進行個性化疾病預防和治療。智能穿戴設備為這一切打下了堅實的基礎：

手環，監測你的運動量、心跳變化

智能血壓儀，每天監測血壓

體重秤，每天體重變化

空氣凈化器，監測環境的污染情況

上網習慣，檢測你的作息時間

訂餐記錄，檢測你的飲食情況

如果以后有了更方便的血液檢測手段，每天能獲得血液檢測記錄，那將是更有效的數據

這些數據分散開的話，最多只會影響對人們的生活習慣，比如，體重重了，要少吃多運動。但是一旦數據全都被打通，結合大數據分析技術，就可以預測出每個人的疾病發病概率。對每個人治療時，也可以在藥物和用量上變得更加有針對性。

機遇與挑戰

大數據應用在國外已經興起很長時間，但是在國內，卻是剛剛起步階段。一方面是國內對數據收集的管控比較嚴，導致數據基礎設施沒有跟上。而更重要的，還是人們對大數據的理念還沒有完全吃透，大部分大數據應用的思想，只為專業的大數據工程師所掌握。而就在我們還沒有準備迎接傳統互聯網大數據的潮流時，近幾年，移動互聯網有了勢如破竹的發展。大部分公司，移動端業務，都已經超過了PC網站，這給大數據帶來了新的機遇與挑戰：

更豐富即時的信息

更快的處理速度要求

第3篇

關鍵詞：小學數學作業評價改革與嘗試

小學數學作業評價是實施數學學習評價的重要組成部分，是課堂教學的延續，也是師生交流互動的一種方式。評價是向學生反饋學習情況的一種形式，其目的是為了促進學生全面發展。不少老師認為，作業評價就是批改作業，沒有把作業批改上升到作業評價的高度。有的老師甚至連給學生評定一個等級和分數的功夫也省去了，只是簡單的打一個“√”或者“×”，或者寫一個“閱”字了事。有的老師在作業評價時，對好學生的作業往往批改得十分仔細，而對一些所謂的后進生的作業，往往是不屑一顧。后進生在作業批改中的待遇是十分低下的，他們的作業中做錯的地方，老師打下的“×”一般都是大號的，特別是在做錯了作業而書寫又不認真的時候，老師會在作業后面重重地寫下一道命令：重做！有的在作業規范的要求上時松時緊，在作業規范的標準上時高時低，不能以一貫之，雖然花了不少力氣，但學生的作業總是做不好。針對當前小學數學作業評價的現狀，結合本人的教學實際，談談自己的幾點做法。

一、讓作業評價成為學生發展的動力

人的內心深處都有一種被肯定，被尊重，被賞識的需要，每個人仿佛都是為了受賞識而生存為此，教師應尊重學生，賞識學生。用賞識的眼光和心態去批閱學生的每次作業，從中尋找點滴的閃光點，用賞識的語言進行激勵。使他們的心靈在教師的賞識中得到舒展，讓他們變得越來越優秀，越來越有自信。特別是對于急需鼓勵的中后學生。心理學研究表明，學生獲得表揚，獎勵次數越多，其行為活動的再發性就越高。及時有度的呈現激勵性評價，能有效引起師生情感共鳴。

例如：我班的劉宇同學是班里公認的待提高生。該生沒有良好的學習習慣，作業常做的零亂、潦草，而且時常出錯，有時還不做作業。有一天，由于作業較簡單，劉朝宇積極完成了作業，并且全部正確，只是作業的書寫還是比較的糟糕，但當時我沒有批評他書寫不工整，而是給了他肯定的評價，等級也給的是A級，他很開心，看到他當時的表情，我又對他語重心長地說：你今天的作業做的不錯，全部都正確了，說明你今天上課時認真學習了，要是你再把你的字寫的工整一點，你的作業就更好啦。同時還當著全班同學的面表揚了他，給了他很大鼓勵。有了這次的經歷，張宇上課的學習態度端正多了，壞習慣也改掉了不少，作業也不再像以前那樣零亂、潦草，筆誤也少了很多。可見老師的鼓勵對學生來說是多么的重要，既能鼓勵學生上進，還能充分的調動學生的學習積極性。

二、通過作業評價，充分保護學生的自信心和學習積極性

一個人的智力水平是不平衡的，對于學生來講他們的知識基礎和學習態度也是不平衡的，即使是優等生也可能有失誤的時候。當學生的作業錯誤過多，過嚴重時，為了避免學生作業等級太低，給學生照成心理壓力太大，以及產生知識上的脫節和惡性循環，我們在評價學生作業時可以采取暫不評價，不評判作業等級的策略。給學生留點空間和時間，讓學生弄清了錯誤的原因，補充了所缺的知識，將作業重做了之后再進行評判。

例如：教學列式計算時，有一道這樣的題目：78加上1000除25的商，和是多少？有的學生這樣列式：78+1000÷25，這時我并沒有對學生的作業進行等級評價，也沒有指責他們，而是指導他們去復習課本上的同類例題，學生弄清了道理，把錯題糾正以后，再進行評價。這樣既沒有給學生造成心理上太大的壓力，也保護了學生的自信心和學習積極性，同時也讓學生弄明白了除和除以的區別。

三．通過眉批的鼓勵性語言，提高作業質量

學生對知識的掌握是一個循序漸進的過程。在作業過程中許多學生難以一次達到較高的水平，得到自己滿意的等級。針對學生的這一現象，我采取了一題多改逐次提高等級的評價策略來調動學生進一步改進作業質量的積極。當作業批改后發給學生，如果學生能夠及時的糾正錯誤，彌補不足，或者補充更好的解題方法，就視情況給學生作業提高等級。為了增強實效，我還經常在批改作業時加一些針對性、啟發性、鼓勵性的眉批。

對于一向愛動腦的學生評語是：“你與眾不同的見解，真讓人耳目一新”；“你真棒！老師還沒想到的這種做法，我向你學習”；“你的頭腦真靈活，這種方法比老師的方法強多了”。

而對于聰明的小馬虎的評語是：“方法很好，仔細查一查，看問題出在哪里？希望你告別粗心，與細心交朋友”“如果再仔細一點，相信成功一定屬于你”。

對作業認真，字跡工整，但內容有錯的評語是：“多漂亮的字呀！要是再仔細一點就好了！”

而對書寫潦草，尚欠認真的學生，給的評議是：“做得很好！如能把字寫的再漂亮點，就更好了。”

針對各種不同的情況，還可以用不同的贊揚和鼓勵性的評價語言。如：“大有進步，再加油！”“你真棒，有這么大的進步，老師真為你感到高興！”“繼續努力，相信你會更好！”

有人說：“教師的語言如鑰匙，能打開學生心靈的窗戶；如火炬，能照亮學生的未來；如種子，能深埋在學生的心里。”走進學生的心靈，關注學生的發展，從內心深處贊賞，欣賞每一位學生，與之建成和諧的師生關系，使每個學生把作業當作與教師交流的機會。獲得一種自我的滿足與成功感，使學生獲得知識的同時，體驗著理解、信任、友愛、尊重和鼓勵。

四、師生互動，當面評價

在評價學生的作業時，會出現一些令教師疑惑不解的情況。如：當對某一道題的解題過程很特別，很簡略，而結果卻是正確的，這是一種結果的偶然巧合還是一種新穎的別致的解法呢？為了實事求是地批改作業，不傷害學生的自尊心和學習積極性，培養學生的創造思維能力，禁止抄襲作業的現象發生，我采取了當面評價的策略。將學生叫到旁邊把對這種解法的疑惑指出來，讓學生來幫助解惑。