1. Introduction
2. 지금까지의 Segmentation 주요 특징
2.1 Demographic VS Psychographic 개념 인구통계,심리통계,가치 & 라이프스타일에 기반한 과거의 시장세분화 방식에 대한 설명은 HBR 저자의 글의 요지에 기반해 ‘보이지 않는 뿌리’(홍성태지음)에 게재된 관련 내용을 정리 요약했음.
① Demographic (인구통계 자료에 의거한 시장세분화)
② Psychographic (심리통계 자료에 의거한 시장세분화)
2.2 Demographic ⇒ Psychographic 변화와 한계
① World war Ⅱ 이후 Consumer products 의 폭발적 성장
② Psychographic Segmentaion의 등장배경
③ Psychographic Segmentaion의 한계
2.3 Different Segmentation for Different Purpose
3. 효과적인 Segmentation
3.1 효과적인 Segmentation을 위한 변화
① 실질적인 가치
② 좋은 Segments를 위한 tools
③ Fashion Segment
3.2 효과적인 Segmentation을 위한 6가지 체크 포인트
① What are we trying to do ?
② Which customers drive profits ?
③ Which attitudes matter to the buying decision ?
④ What are my customers actually doing ?
⑤ Will this segmentation make sense to senior management ?
⑥ Can our segmentation register change ?
3.3 효과적인 Segmentation tool
4. 사례분석 - Nintendo
4.1 선정이유
4.2 기존 게임시장의 Segmentation
4.3 STP 분석
4.3.1 닌텐도의 Deep end spectrum segmentation
① 발상의 전환
② 시장세분화 (Segmentation)
③ 표적시장 선택 (Targeting)
③ 포지셔닝 (Positioning)
4.3 Nintendo의 사례가 주는 시사점
① 누구나 쉽게 사용할 수 있어야 함을 강조.
② 새로운 디지털기기 구입에 대한 소비자들의 필요성이 감소하고 가격에 대한 소비자들의 민감도가 증가
③ 시장을 확대할 수 있는 독특하고 새로운 콘텐츠 개발을 통한 New Segmentation
③ Psychographic Segmentaion의 한계
- Psychographic는 Brand Reinforcement와 Positioning에 효과가 있는 것으로 여겨짐
e.g > Pepsi Generation Campaign은 젊은 세대의 문화에 속한 그룹과 연합하여 성공
을 거두었지만 매출 신장에는 영향을 미치지 못하였음.
but > product purchasing history, product loyalty 등이 소비자의 attitudes와 values와 영향을 주고 받는 것으로 나타남.
Psychographic는 회사가 어떤 시장에 진입할지, 어떤 제품을 출시할지, 가격을 어 떻게 결정할지에 대한 근거는 명확히 제공하지 못함.
- Psychographic의 실망스런 성과에도 불구하고 여전히 널리 이용되고 있음
why? 대안이 없기 때문에
e.g > 2004년 Marakon Associates의 조사에 의하면, 상위 200대 기업의 59%의 회사가 최근 2년 동안 Psychographic Segmentaion 조사를 실시한 적이 있지만, 이중 14%만이 중요한 가치를 얻었다는 결과가 존재.
2.3 Different Segmentation for Different Purpose
▷ Psychographic Segmentaion은 광고 제작 시 주로 이용되며, 소비자들로 하여금 특정 브랜드에 대해 호감이 가도록 영향을 줄 수 있다.
▷ 다른 목적에 사용할 시에는 또 다른 비 인구통계학적 segmentation을 사용해야 한다.
구분
광고제작을 위한 세분화
신제품 개발을 위한 세분화
연구대상
홍보하고자 하는 제품/서비스의사용자
제품 및 서비스에 대한 비슷한 니즈를 지닌 사용자/파트너 (유통업자, 소매업자)
데이터 원천
선호도 조사
소비자의 구매/이용 데이터, 소비자의 재무상황, 선호도 채널 등의 데이터
분석기법
통계분석
고객분석
(실험 및 현장조사를 통한 비교분석)
분석결과
문항에 대한 답변 결과 값 차이에 따른 세분화
구매력, 목표, 행동양식 등의 차이에 따른 세분화

분야