高速铁路客运市场细分论文

高速铁路客运市场细分论文
1旅客需求影响因素
2基于聚类分析的高速铁路客运市场
2．1原始变量的因子分析
2、1、1提取公共因子
一般采取主成分分析法从原始指标中提取公共因子，并根据特征值大于1来确定因子的数目。

原始变量的15个变量通过因子分析后可以得出:利用特征值大于1的7个公共因子可以解释原来的61．49%的信息。

2、1、2旋转成份矩阵
因为在旋转前每个公因子对应于各个原始变量的载荷差异不大，很难经过观察用原始变量来解释各个公因子的含义，旋转后使得每个变量仅在一个公共因子上有较大的载荷，而在其他的公共因子上的载荷比较小，也就是说，每个变量仅与一个公共因子有较大的相关系数，而与其他的公共因子的相关系数较小。

最常用的是最大方差法旋转，此方法是使因子载荷矩阵中，各因子载荷值的总方差达到最大为准则。

2．2样本聚类
在因子分析的基础上，得到7个独立的公因子，可进一步对铁路客运市场进行聚类分析，得出不同的细分子市场。

聚类分析按样本之间的距离合并为相似特征的样本，一般有层次聚类法和快速聚类法。

本文采用了
K-mean快速聚类方法。

受样本量的限制，如果分类过多，会出现一些类别的样本数过少的情况，比较缺乏代表性。

因此，本文决定将356个样本分成5类。

聚类分析时，初始类中心是由系统自动选择的。

3细分市场描述
经过对各细分市场中不同属性的统计分析，可以总结出不同细分市场的主要特点，以区分各细分市场旅客的差异性需求。

从出行目的来看，细分市场1和2主要是以出差、返程为主的商务旅客，细分市场3和4主要是以旅游、返程、探亲访友、返程为主的休闲旅客。

再通过对各细分市场的特征进行对比分析，可将四个细分市场分别命名为高端商务旅客市场、中端旅客商务市场、年轻经济型旅客市场、年长舒适性旅客市场，各细分市场的具体差异化描述。

4结论
市场细分的结果可直接用于指导高速铁路客运产品设计，如针对高端商务旅客，开行列车应以高铁、动车组等高等级列车为主，尽量采用一站直达和大站停的停站方式，尽量提供直达车，减少换乘次数;针对中端商务旅客，采用大站停或择站停的停站方式，除直达车外，还可以提供一定的换乘车，对于通勤流在早晚高峰加大列车开行数量;针对年轻经济型旅客，应以一般动车组类列车为主，尽量考虑择站停的停站方式，除了直达车，还可以提供换乘车方案;针对年长舒适型旅客，应以高等级列车如高铁、动车组为主，停站方案可以考虑旅游资源，以直达车为主，根据旅游淡旺季调整列车开行数量。

当然，市场细分开可以指导不同定价方案及销售策略的制定。

总之，只有正确识别不同细分市场，获得细分市场旅客的差异化需求，才能对各细分市场采取不同的产品策略，真正树立以旅客为中心，全面满足旅客需求的经营理念，才能使铁路企业在不断变化的激烈竞争中处于优势地位。