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L’approccio di Haley

Segmentazione per benefici attesi, Haley (benefit segmentation): risulta coerente con il modo di concepire l’eterogeneità della domanda. I consumatori di un segmento si distinguono per il fatto di assegnare la massima importanza relativa ad un determinato beneficio ricercato nel prodotto, diverso dai benefici che rivestono lo stesso ruolo per i consumatori degli altri segmenti. Questo tipo di segmentazione si distingue per l’utilizzo di variabili diverse da quelle che venivano prima utilizzate cioè le variabili sociodemografiche (età, sesso, reddito, professione) e variabili geografiche (luogo di residenza,…)

L’approccio di Haley è comportamentale e a posteriori: si costruiscono segmenti formati da persone che condividono i benefici ricercati nel prodotto. Le variabili descrittive vengono in genere utilizzate su un arco molto esteso di mercati-prodotti, mentre la benefit segmentation è un approccio selettivo, che si applica a mercati-prodotti specifici. Questo modello incorpora però anche i criteri tradizionali di segmentazione. Infatti una volta raggruppati i consumatori in cluster sulla base dei benefici ricercati, i segmenti vengono qualificati con variabili di natura descrittiva al fine di rendere operativo il modello sul piano delle azioni di marketing.
La segmentazione per benefici attesi stabilisce un utile collegamento con il prodotto interpretato come insieme di attributi, ossia con la variabile centrale del marketing mix.
Facendo riferimento a uno specifico mercato-prodotto, i consumatori di un determinato segmento dovrebbero assegnare la stessa importanza relativa a ciascuno degli attributi-benefici rilevanti ai sensi della segmentazione, e pertanto ricercare le marche che presentano tali attributi nelle quantità volute dai consumatori stessi.
Un primo problema consiste nella determinazione degli attributi in base ai quali effettuare la ricerca dei segmenti. Una prima lista può essere ottenuta attraverso un’indagine effettuata su un campione di consumatori. Prima di procedere all’analisi si possono calcolare le correlazioni esistenti tra gli attributi che compongono il set originario al fine di ridurne il numero e di poter operare con variabili indipendenti. Per questo viene utilizzata l’analisi fattoriale che consente di esprimere un insieme di variabili osservate nei termini di un numero inferiore di fattori, che riassumono il contenuto informativo delle variabili individuate inizialmente. Per definire le dimensioni utili per la segmentazione, si può applicare la cluster analysis. Questa tecnica consente di classificare i consumatori in gruppi o segmenti omogenei al loro interno ed eterogenei esternamente, in base alla distanza che separa gli individui del campione in relazione al set di valori di importanza assegnati agli attributi del prodotto.
di Giulia Mestre
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