Khóa luận Phân khúc thị trường nhà ở của người có thu nhập trung bình khá tại Thành phố Hồ Chí Minh

điều tôi làm đều phải hoàn hảo 71 m9q25 con cái quan trọng hơn tất cả những thứ khác 72 m9q26 muốn có một công việc với mức lương khá Ngoài ra, để hỗ trợ cho quá trình phân tích có 1 biến được mã hóa lại là: Biến age được mã hóa lại thành biến re_tuoi. PHÂN KHÚC THEO TÂM LÝ HỌC Kết quả phân khúc theo đặc điểm tâm lý Các biến được sử dụng cho quá trình phân tích này gồm: m9q1, m9q2, m9q3, m9q4,..., m9q25, m9q26. Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha Bảng 4.2: Hệ số Cronbach alpha của các thành phần thang đo tâm lý. Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Square Multiple Correlation Alpha if Item Deleted m9q1 91,2484 107,1281 0,4272 0,8355 m9q2 91,5807 111,0542 0,2296 0,8423 m9q3 91,5062 107,1043 0,4670 0,8343 m9q4 91,0745 108,2000 0,4021 0,8364 m9q5 92,7143 111,1704 0,1871 0,8446 m9q6 92,2143 109,9384 0,2309 0,8433 m9q7 91,0590 108,4731 0,3951 0,8367 m9q8 91,3665 107,2609 0,4900 0,8338 m9q9 91,3137 105,8234 0,5359 0,8319 m9q10 91,5839 105,5272 0,4785 0,8334 m9q11 90,7174 108,3342 0,4572 0,8351 m9q12 90,9255 106,3309 0,5527 0,8318 m9q13 91,5932 106,5038 0,4643 0,8341 m9q14 92,0031 105,0748 0,5029 0,8325 m9q15 91,5062 105,8831 0,5458 0,8317 m9q16 91,4565 108,1679 0,4623 0,8349 m9q17 92,2050 110,5809 0,2135 0,8437 m9q18 91,9286 108,0915 0,3915 0,8368 m9q19 91,3323 106,3659 0,5059 0,8329 m9q20 90,7981 107,1772 0,5220 0,8330 m9q21 91,8944 110,4686 0,1937 0,8452 m9q22 92,6677 116,4344 -0,0574 0,8545 m9q23 92,3199 109,8070 0,2616 0,8416 m9q24 91,6708 106,5455 0,4777 0,8338 m9q25 91,1646 107,6706 0,4055 0,8362 m9q26 90,9006 107,1677 0,4559 0,8346 Reliability Coefficients 26 items Alpha = .8425 Thành phần thang đo tâm lý gồm 26 biến quan sát là m9q1, m9q2, m9q3,…,m9q26. Có thể thấy hệ số Cronbach alpha 0,8425 (lớn hơn 0.6) nên thang đo thành phần tin cậy đạt yêu cầu. Nhưng trong số 26 biến trên thì có một số biến có hệ số Alpha nếu loại bỏ biến: m9q5, m9q6, m9q17, m9q21, m9q22 lại lớn hơn hệ số Cronbach alpha (Bảng 4.2). Các biến này nên được loại khỏi thang đo, các biến còn lại sẽ được đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo. Phân tích nhân tố khám phá EFA Các biến m9q1, m9q2, m9q3, m9q4, m9q7, m9q8, m9q9, m9q10, m9q11, m9q12, m9q13, m9q14, m9q15, m9q16, m9q18, m9q19, m9q20, m9q23, m9q24, m9q25, m9q26 sẽ được đưa vào phép phân tích nhân tố để giảm số lượng biến trước khi phân tích cụm. Bảng 4.3: KMO and Bartlett's Test (cho các biến tâm lý) Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,8836 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2024,3980 df 210 Sig. 0,0000 Kiểm định KMO và Bartlett's trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO khá cao (bằng 0,8836 > 0.5) với mức ý nghĩa gần bằng 0 (sig = 0.000) cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp. Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 và với phương pháp rút trích principal components và phép quay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 5 nhân tố từ 21 biến quan sát và với phương sai trích là 55,38% >50% → đạt yêu cầu (theo Phụ lục 3.2). Bảng 4.4: Ma trận xoay nhân tố (cho các biến tâm lý). Component 1 2 3 4 5 m9q26 0,70 0,05 0,11 0,17 0,17 m9q11 0,68 0,35 0,20 0,07 -0,18 m9q20 0,63 0,20 0,39 0,10 -0,09 m9q25 0,62 0,12 -0,09 -0,01 0,40 m9q12 0,53 0,48 0,16 0,31 -0,02 m9q4 0,51 0,26 0,32 -0,20 -0,01 m9q9 0,44 0,32 0,17 0,35 0,10 m9q7 0,20 0,73 0,05 0,00 0,00 m9q8 0,29 0,69 0,11 -0,02 0,10 m9q15 0,01 0,58 0,45 0,20 0,18 m9q16 0,12 0,51 0,11 0,14 0,34 m9q19 0,18 0,19 0,66 0,13 0,07 m9q1 0,43 0,05 0,61 -0,08 -0,04 m9q3 0,08 0,27 0,55 0,35 0,03 m9q18 0,09 0,01 0,48 0,05 0,30 m9q13 0,16 0,18 0,16 0,74 0,19 m9q10 0,28 -0,03 0,33 0,62 0,16 m9q2 0,29 0,06 0,29 -0,55 0,30 m9q23 -0,09 0,07 0,10 -0,06 0,75 m9q24 0,31 0,12 0,04 0,28 0,62 m9q14 -0,08 0,28 0,38 0,35 0,47 Với bảng ma trận xoay nhân tố có thể thấy có 5 nhân tố được rút ra với những đặc điểm rõ ràng và ta có thể đặt tên 5 nhân tố dựa trên các đặc điểm đó: Nhân tố 1, gồm các đặc điểm: muốn có một công việc với mức lương khá hạnh phúc gia đình là ưu tiên hàng đầu của tôi sức khỏe rất quan trọng với tôi con cái quan trọng hơn tất cả những thứ khác muốn có một công việc mà tôi có thể phát huy hết khả năng muốn có một cuộc sống ổn định muốn được người khác thừa nhận và trân trọng è Chúng ta có thể gọi nhân tố này là: những người thành đạt biết cân bằng giữa gia đình và công việc. Nhân tố 2, gồm các đặc điểm: mối quan hệ giữa người với người là điều quan trọng nhất trong cuộc sống luôn muốn giúp đỡ mọi người tôi luôn thích khám phá những điều mới mẻ tôi là một người luôn có những kế hoạch cho cuộc sống è Chúng ta có thể gọi nhân tố này là: những người tốt bụng thích khám phá. Nhân tố 3, gồm các đặc điểm: tôi là người rất yêu thích sự tự do muốn có niềm vui để hưởng thụ cuộc sống muốn có một cuộc sống năng động tôi nghĩ môi trường xung quanh tác động nhiều đến tôi è Chúng ta có thể gọi nhân tố này là: những người sống vô tư. Nhân tố 4, gồm các đặc điểm: muốn có địa vị cao trong xã hội muốn có một cuộc sống giàu sang muốn có một cuộc sống đơn giản è Chúng ta có thể gọi nhân tố này là: những người sống đơn giản, muốn có cả tiền tài lẫn danh vọng. Nhân tố 5, gồm các đặc điểm: luôn bảo vệ ý kiến của bản thân trong mọi tình huống luôn cố gắng để mọi điều tôi làm đều phải hoàn hảo muốn dành hết tất cả thời gian cho sự thành công trong công việc è Chúng ta có thể gọi nhân tố này là: những người bảo thủ, cầu toàn và rất yêu công việc. Vậy sau khi phân tích nhân tố ta sẽ có được 5 nhân tố chính đại diện cho 21 biến đo tâm lý, điều này sẽ giúp chúng ta phân cụm khách hàng được dễ dàng hơn. 5 nhân tố có được: Những người thành đạt biết cân bằng giữa gia đình và công việc. Những người tốt bụng, thích khám phá. Những người sống vô tư. Những người sống đơn giản, muốn có cả tiền tài lẫn danh vọng. Những người bảo thủ, cầu toàn và rất yêu công việc. Phân tích cụm Phân tích cụm sẽ giúp ta phân khúc được các nhóm khách hàng trong thị trường nhà ở dành cho người có thu nhập trung bình-khá mà chúng ta đang muốn nhắm đến. Các biến được đưa vào để phân tích cụm là 5 nhân tố vừa được xác định thông qua phân tích nhân tố. Để tiết kiệm thời gian tính toán, chúng ta có thể sử dụng phương pháp phân cụm không thứ bậc với phương pháp phân chia tối ưu (optimizing partitioning) để phân tích cụm. Trong lý thuyết về phân tích cụm thì có nhiều tiêu chuẩn để phân cụm, chúng ta có thể sử dụng tiêu chuẩn về: tỷ số giữa phương sai nội bộ nhóm và phương sai giữa các nhóm, quy mô tương đối của các cụm để quyết định số cụm. Phân tích cụm lần 1 với k = 2 Năm nhân tố vừa rút trích được đưa vào phân tích cụm không thứ bậc (còn gọi là phân cụm K-means) với phương pháp phân chia tối ưu. Từ kết quả phân cụm với k = 2 ta có được 2 cụm. Nhìn vào bảng ANOVA để thực hiện kiểm định F (F là tỷ số giữa phương sai giữa các cụm và phương sai trong nội bộ các cụm) với giả thiết: : Sự khác biệt giữa các cụm chỉ là ngẫu nhiên. : Giữa các cụm có sự khác nhau một cách rõ ràng. Bảng 4.5: ANOVA(với k = 2). Cluster Error F Sig. Mean Square df Mean Square df Những người thành đạt biết cân bằng giữa gia đình và công việc. 48,06 1 0,85 320 56,35 0,00 Những người tốt bụng, thích khám phá. 4,53 1 0,99 320 4,58 0,03 Những người sống vô tư. 119,14 1 0,63 320 188,88 0,00 Những người sống đơn giản, muốn có cả tiền tài lẫn danh vọng. 49,45 1 0,85 320 58,28 0,00 Những người bảo thủ, cầu toàn và rất yêu công việc 3,15 1 0,99 320 3,17 0,08 F càng lớn có nghĩa là phương sai giữa các cụm lớn so với phương sai trong nội bộ các cụm, tức là các phần tử trong nội bộ cụm khá gần nhau (giống nhau) trong khi các phần tử giữa hai cụm khác nhau thì khá xa nhau (khá khác nhau). Thông thường ta sử dụng mức ý nghĩa quan sát suy ngược từ giá trị thông kê F. F càng lớn thì giá trị sig. càng nhỏ, kết quả phân cụm càng có ý nghĩa (các cụm càng khác nhau. Vì theo bảng 4.5 giá trị sig. tại nhân tố thứ 5 là sig. = 0,08 > 0,05 → chấp nhận Vậy giữa các cụm không có sự khác biệt có ý nghĩa và ta không nên sử dụng kết quả phân cụm này dù cho quy mô tương đối của 2 cụm là khá đồng đều. Phân tích cụm lần 2 với k = 3 Khi chạy phân cụm không thức bậc bằng lệnh K-means clusters với khai báo k = 3, kết quả có được 3 cụm. Để biết được kết quả phân cụm này có sử dụng được hay không ta cần thực hiện kiểm định F (F là tỷ số giữa phương sai giữa các cụm và phương sai trong nội bộ các cụm). : Sự khác biệt giữa các cụm chỉ là ngẫu nhiên. : Giữa các cụm có sự khác nhau một cách rõ ràng. Bảng 4.6: ANOVA(với k=3). Cluster Error F Sig. Mean Square df Mean Square df Những người thành đạt biết cân bằng giữa gia đình và công việc. 66,27 2 0,59 319 112,18 0,00 Những người tốt bụng, thích khám phá. 5,32 2 0,97 319 5,47 0,00 Những người sống vô tư. 77,07 2 0,52 319 147,33 0,00 Những người sống đơn giản, muốn có cả tiền tài lẫn danh vọng. 27,24 2 0,84 319 32,61 0,00 Những người bảo thủ, cầu toàn và rất yêu công việc 3,96 2 0,98 319 4,03 0,02 Theo bảng 4.6 thì các giá trị sig. đều nhỏ hơn 0,05 → bác bỏ . Vậy nên có thể nói giữa các cụm có sự khác nhau một cách có ý nghĩa và ta có thể sử dụng kết quả phân cụm này. Nhưng để quyết định số cụm ta cần dựa vào tiêu chí về quy mô tương đối của 3 cụm. Bảng 4.7: Số lượng quan sát thuộc 3 cụm. Cluster 1 131 2 10 3 181 Valid 322 Missing 0 Hình 4.1: Tỷ lệ quan sát giữa 3 cụm Ta có thể thấy trên bảng 4.7 và hình 4.1, quy mô tương đối giữa 3 cụm là không cân đối, bởi cụm số 2 chỉ có 10 quan sát (chiếm 3,1%) có quy mô quá nhỏ so với cụm 1 và cụm 3: cụm 1 có 131 quan sát (chiếm 40,4%), cụm 3 có 181 quan sát (chiếm 56,5%). Vì vậy phương án chia thành 3 cụm là không thích hợp. Phân tích cụm lần 3 với k = 4 Trước hết, chúng ta cần đánh giá có nên sử dụng kết quả phân tích cụm này hay không bằng kiểm định F (F là tỷ số giữa phương sai giữa các cụm và phương sai trong nội bộ các cụm). : Sự khác biệt giữa các cụm chỉ là ngẫu nhiên. : Giữa các cụm có sự khác nhau một cách rõ ràng. Bảng 4.8: ANOVA (k=4). Cluster Error F Sig. Mean Square df Mean Square df Những người thành đạt biết cân bằng giữa gia đình và công việc. 16,83 3 0,85 318 19,78 0,00 Những người tốt bụng, thích khám phá. 9,73 3 0,92 318 10,61 0,00 Những người sống vô tư. 44,23 3 0,59 318 74,68 0,00 Những người sống đơn giản, muốn có cả tiền tài lẫn danh vọng. 42,82 3 0,61 318 70,73 0,00 Những người bảo thủ, cầu toàn và rất yêu công việc 51,07 3 0,53 318 96,78 0,00 Như vậy, theo bảng 4.8 các giá trị Sig. của các nhân tố được dùng để phân cụm đều rất nhỏ so với 0,05 → bác bỏ . Vậy ta có thể sử dụng kết quả phân cụm này. Nhưng để biết chắc thể tính thích hợp của phương án phân cụm này ta nên xét thêm đến tiêu chuẩn về quy mô tương đối của 4 cụm vừa được chia. Bảng 4.9: Số lượng quan sát thuộc 4 cụm. Cluster 1 86 2 98 3 63 4 75 Valid 322 Missing 0 Hình 4.2: Tỷ lệ quan sát giữa 4 cụm. Qua bảng 4.9 và hình 4.2 cho thấy quy mô tương đối của 4 cụm vừa phân tích khá hợp lý với tổng số phần tử trong mỗi cụm không có sự chệnh lệch quá lớn, với số phần tử lần lượt mỗi cụm là: 86, 98, 63, 75. Vậy phương án chia làm 4 cụm là thích hợp nhất. Đặt tên cho các cụm: Việc tiếp theo sau khi phân cụm là ta phải đặt tên cho các cụm. Để diễn giải và mô tả các cụm ta sẽ xem xét các trung bình cụm. Ở đây, các trung bình cụm được tính bình quân từ các giá trị nhân số của các đối tượng theo từng nhân tố một. Các trung bình cụm sẽ gợi ích cho chúng ta một cái tên cho mỗi cụm. Bảng 4.10: Kết quả tính toán trung bình của các biến tâm lý theo từng cụm. Cluster Number of Case 1 2 3 4 Những người thành đạt biết cân bằng giữa gia đình và công việc. 0,01 -0,42 0,72 -0,08 Những người tốt bụng, thích khám phá. -0,37 -0,07 0,05 0,47 Những người sống vô tư. 0,42 0,55 -1,15 -0,24 Những người sống đơn giản, muốn có cả tiền tài lẫn danh vọng. 0,38 0,31 0,36 -1,15 Những người bảo thủ, cầu toàn và rất yêu công việc -0,95 0,86 0,14 -0,15 Cụm số 1 có trị trung bình nhân số lớn đối với 2 nhân tố có tên: những người vô tư và những người sống đơn giản, muốn có tiền tài lẫn danh vọng. Do đó cụm này có thể được đặt tên là “những người vô tư nhưng đầy tham vọng”. Cụm này gồm 86 phần tử (Phụ lục 4.2). Cụm số 2 có trị trung bình nhân số lớn đối với nhân tố có tên: những người bảo thủ, cầu toàn và rất yêu công việc. Vậy nên cụm này có thể có tên: “những người bảo thủ, cầu toàn và rất yêu công việc”. Cụm này gồm 98 phần tử (Phụ lục 4.2). Cụm số 3 có trị trung bình nhân số lớn đối với nhân tố có tên: những người thành đạt biết cân bằng giữa gia đình và công việc. Do đó cụm này có tên: “những người thành đạt biết cân bằng giữa gia đình và công việc”. Cụm này gồm 63 phần tử (Phụ lục 4.2). Cụm số 4 có trị trung bình nhân số lớn đối với nhân tố có tên: những người tốt bụng, thích khám phá. Do đó cụm này có tên: “những người tốt bụng, thích khám phá”. Cụm này gồm 75 phần tử (Phụ lục 4.2). è Vậy sau khi thực hiện phân tích nhân tố và phân tích cụm thì chúng ta đã có được 4 cụm hay 4 phân khúc khác hàng mà ta đang tìm kiếm: Những người vô tư nhưng đầy tham vọng. Những người bảo thủ, cầu toàn và rất yêu công việc. Những người thành đạt biết cân bằng giữa gia đình và công việc. Những người tốt bụng, thích khám phá. Mô tả đặc điểm từng phân khúc Sau khi phân cụm xong việc cần làm tiếp theo là ta cần mô tả rõ hơn đặc điểm của từng phân khúc thì các phân khúc mới có ý nghĩa kinh tế. Các đặc điểm có thể kể ra là: các dữ liệu nhân khẩu học( thu nhập, giới tính, tuổi, tình trạng việc làm, trình tạng hôn nhân gia đình, trình độ văn hóa…), thái độ đối với sản phẩm, thói quen truyền thông và một số các đặc điểm khác… Đặc điểm nhân khẩu học Giới tính Bảng 4.11: Tần số nam, nữ ở mỗi cụm. Giới tính Tổng nam nữ Cluster Number of Case 1 43 43 86 2 52 46 98 3 20 43 63 4 33 42 75 Hình 4.3: Tần suất nam, nữ ở các cụm. Theo bảng 4.11 và hình 4.3 chúng ta có thể nói: Cụm 1 (người vô tư nhưng đầy tham vọng): có tỷ lệ nam, nữ rất cân bằng: nam chiếm 50%, nữ chiếm 50%. Cụm 2 (người bảo thủ, cầu toàn và rất yêu công việc) có khách hàng nam chiếm tỷ lệ lớn hơn lớn tỷ lệ nữ bởi nam chiếm 53,1% trong khi nữ chiếm 46,9%. Cụm 3 (người thành đạt, biết cân bằng giữa gia đình và công việc) có tỷ lệ khách hàng nữ cao hơn tỷ lệ khách hàng nam khá nhiều do nữ chiếm 68,3% nhiều hơn nam đến 21,8%. Cụm 4 (người tốt bụng, thích khám phá) cũng có tỷ lệ nam, nữ chệnh lệch nhau nhưng chệnh lệch đó không nhiều, bởi nữ chỉ nhiều hơn nam 12%. Tuổi Bảng 4.12: Độ tuổi trung bình tại mỗi cụm. Tuổi Cluster Number of Case 1 27,8 2 28,4 3 28,5 4 27,9 Bảng 4.13: Phân bố của các độ tuổi tại các cụm. Độ tuổi Tổng 25-30 30-35 35-40 40-45 Cluster Number of Case 1 75 9 1 1 86 2 82 9 6 1 98 3 49 9 4 1 63 4 63 9 2 1 75 Hình 4.4: Tỷ lệ các độ tuổi trong từng nhóm. Từ bảng 4.13 và hình 4.4 có thể thấy ở cả 4 cụm thì những khách hàng chính của phân khúc này đa phần đều thuộc độ tuổi từ 25 đến 30 tuổi. Cụm 1 (người vô tư nhưng đầy tham vọng) có tỷ lệ những khách hàng từ 25 – 30 tuổi là nhiều nhất chiếm đến 87,2%, những khách hàng thuộc nhóm từ 30 - 35 tuổi cũng chiếm tỷ lệ đáng kể(10,5%). Đồng thời, độ tuổi trung bình của cụm này là 27,8 tuổi. Cụm 2 (người bảo thủ, cầu toàn và rất yêu công việc) cũng có số lượng khách hàng lớn ở độ tuổi 25-30 tuổi với tỷ lệ 83,7% có thể nói những người trẻ tuổi thường là những người rất say mê công việc, ngoài ra những khách hàng ở độ tuổi 30-35 chiếm 9,2% và tuổi từ 35-40 chiếm 6,1% chứng tỏ chúng cũng tỷ lệ đáng chú ý. Độ tuổi trung bình của cụm này là 28,4 tuổi. Cụm 3 (người thành đạt, biết cân bằng giữa gia đình và công việc) thì tỷ lệ khách hàng có độ tuổi từ 25-30 chiếm 77,8% là một tỷ lệ lớn nhưng không nhiều bằng 3 cụm còn lại, nhưng những khách hàng từ 30-35 tuổi chiếm 14,3% lớn nhất trong 4 cụm trong độ tuổi này, và những khách hàng thuộc độ tuổi từ 35-40 chiếm 6,3% cũng là tỷ lệ đáng kể. Độ tuổi trung bình của cụm này là 28,5 tuổi. Cụm 4 (người tốt bụng, thích khám phá) cũng giống 3 cụm trước, tức là những khách hàng có độ tuổi từ 25-30 cũng chiếm tỷ lệ đa số với 84%, và độ tuổi từ 30-35 có 12% vì vậy chúng ta cũng nên chú ý đến những khách hàng thuộc độ tuổi này. Tuổi trung bình của cụm này là 27,9 tuổi. Tình trạng hôn nhân Bảng 4.14: Phân bố khách hàng theo tình trạng hôn nhân. Tình trạng hôn nhân Tổng độc thân lập gia đình/ chưa con lập gia đình/ có 1 con lập gia đình/ có từ 2 con trở lên Cluster Number of Case 1 58 14 11 3 86 2 69 15 12 2 98 3 40 7 12 4 63 4 58 11 4 2 75 Hình 4.5: Tỷ lệ tại từng cụm về tình trạng hôn nhân. Nhìn vào hình 4.5 có thể thấy đa phần những khách hàng đang muốn mua nhà trong 4 phân khúc đều là những người độc thân nhưng tại mỗi phân khúc lại có thêm một số đặc điểm riêng: Cụm 1 (người vô tư nhưng đầy tham vọng): tại cụm này số lượng các khách hàng là những người chiếm một tỷ lệ lớn với 67,4%, nhưng bên cạnh đó số lượng khách hang đã lập gia đình/chưa con và lập gia đình/có 1 con cũng chiếm một tỷ lệ mà chúng ta cũng nên chú ý đến nhằm phục vụ họ tốt hơn, tỷ lệ những người lập gia đình/chưa con là 16,3% và lập gia đình/có 1 con là 12,8%. Cụm 2 (người bảo thủ, cầu toàn và rất yêu công việc): cũng có các khách hàng độc thân là đại đa số (70,4%), còn khách hàng lập gia đình/chưa con là 15,3%, lập gia đinh/có 1 con là 12,2% là 2 đối tượng mà chúng ta cũng nên coi trọng nếu ta chọn phân khúc này là phân khúc chính mà ta chọn. Cụm 3 (người thành đạt, biết cân bằng giữa gia đình và công việc): khách hàng là những người độc thân cũng chiếm số lượng nhiều (63,5%), bên cạnh đó thì những đã lập gia đình và đã có 1 con cũng là những khách hàng tiềm năng với 19%. Cụm 4 (người tốt bụng, thích khám phá): giống như 3 cụm đã phân tích cụm này cũng có khách hàng độc thân là đối tượng chính vì họ chính đến 77,3% và nếu công ty muốn đa dạng khách hàng trong phân khúc thì những người lập gia đình/chưa con sẽ là một đối tượng phục vụ đáng chú ý với 14,7%. Thu nhập cá nhân Bảng 4.15: Thu nhập hàng tháng của từng cá nhân. Thu nhập cá nhân/tháng Tổng 5 triệu – 9 triệu 9 triệu - 12 triệu 12 triệu - 15 triệu Cluster Number of Case 1 71 9 6 86 2 84 10 4 98 3 52 8 3 63 4 61 9 5 75 Hình 4.6: Tỷ lệ khách hàng tại mỗi khoảng thu nhập ở các cụm. Bảng 4.15 và hình 4.6 cho biết đặc điểm về thu nhập cá nhân tại các phân khúc: Cụm 1 (người vô tư nhưng đầy tham vọng): những người có thu nhập từ 5 triệu đến 9 triệu chiếm số đông (82,6%), ngoài ra những người thu nhập từ 9 – 12 triệu cũng sẽ là đối tượng khách hàng ta cần quan tâm vì trong cụm thì tỷ lệ mà họ chiếm là 10,5% đồng thời tỷ lệ những khách hàng thuộc khoảng thu nhập này có thể tăng lên bởi họ là những người đầy tham vọng. Cụm 2 (người bảo thủ, cầu toàn và rất yêu công việc): đối tượng khách hàng thu nhập hàng tháng từ 5 – 9 triệu cũng là đối tượng chính vì họ chiếm đến 85,7%. Còn những khách hàng từ 9 - 12 triệu chỉ chiếm 10,2% nhỏ hơn nhiều so với những người thu nhập từ 5 – 9 triệu, nhưng nếu quan tâm đến đối tượng này thì ta có thể cân nhắc, bởi số khách hàng có thu nhập thuộc khoảng này có thể tăng nhanh nhờ thu nhập kiếm được do làm việc chăm chỉ. Cụm 3 (người thành đạt, biết cân bằng giữa gia đình và công việc): cũng tương tự khách hàng chính của phân khúc này cũng là những người có thu nhập từ 5 triệu – 9 triệu bởi họ chiếm 82,5%, còn những khách hàng có thu nhập từ 9 triệu – 12 triệu cũng ta có thể chú ý thêm, theo hình 4.6 thì họ chiếm 12,7% cũng là một tỷ lệ tương đối. Cụm 4 (người tốt bụng, thích khám phá): giống nhưng 3 cụm trên đối tương chính cũng là những khách hàng có thu nhập từ 5 – 9 triệu chiếm 81,33% sẽ là những khách hàng mà cụm này hướng đến, nếu muốn có thêm lợi nhuận thì ta có thể quan tâm thêm đến những khách hàng thu nhập từ 9 - 12 triệu vì họ chiếm 12% là một tỷ lệ có thể xem xét đến. Thu nhập hộ gia đình Bảng 4.16: Thu nhập hàng tháng của những hộ đã lập gia đình. Thu nhập hàng tháng hộ gia đình 9 triệu - 12 triệu 12 triệu - 16 triệu 16 triệu - 20 triệu Tổng Cluster Number of Case 1 13 8 5 26 2 17 7 5 29 3 13 2 8 23 4 10 4 3 17 Hình 4.7: Tỷ lệ về thu nhập hộ gia đình của những người đã lập gia đình. Cụm 1 (người vô tư nhưng đầy tham vọng): gồm một nữa là những khách hàng có thu nhập gia đình từ 9 – 12 triệu (50%), nhóm khách hàng cần chú ý tiếp theo là những khách hàng có thu nhập gia đình từ 12 triệu -16 triệu, bởi họ chiếm một tỷ lệ cũng khá tương đối là 30,8%. Nhóm khách hàng có thu nhập hộ gia đình từ 16 – 20 triệu cũng nên được chú ý thêm vì họ cũng chiếm tỷ lệ tương đối (19,2%). Cụm 2 (người bảo thủ, cầu toàn và rất yêu công việc): trong cụm này có tới 58,6% là những người có thu nhập hộ gia đình là từ 9 – 12 triệu, nhóm khách hàng có thu nhập từ 12 -16 triệu chiếm 24,1% nên nhóm này ta cũng nên chú ý thêm. Cụm 3 (người thành đạt, biết cân bằng giữa gia đình và công việc): cũng có tỷ lệ khách hàng có thu nhập từ 9 – 12 triệu chiếm hơn một nữa (56,5%), đối tượng khách hàng có thu nhập từ 16 - 20 triệu cũng sẽ là đối tượng mà ta chú ý đến bởi nó chiếm 34,8%. Cụm 4 (người tốt bụng, thích khám phá) tương tự như 3 cụm trên, tức là cũng có hơn một nữa số khách hàng là những người có thu nhập hộ gia đình từ 9 - 12 triệu (58,8%), ngoài ra chúng ta có thể cân nhắc đến nhóm khách hàng có thu nhập từ 12 – 16 triệu (23,5%). Trình độ văn hóa Bảng 4.17: Phân bố về trình độ văn hóa tại các cụm. Trình độ văn hóa Tổng cấp 3 cao đẳng/ THCN đại học/ trên ĐH Cluster Number of Case 1 1 17 68 86 2 3 18 77 98 3 13 50 63 4 20 55 75 Hình 4.8: Tỷ lệ về trình độ văn hóa tại mỗi cụm. Thông qua bảng 4.17 và hình 4.8 chúng ta có thể nối đặc điểm về trình độ văn hóa của bốn phân khúc khá tương đồng nhau. Cả 4 phân khúc đều bao gồm đại đa số là những người đã tốt nghiệp đại học hoặc trên đại học vì cả 4 phân khúc thì trình độ đại học/ trên ĐH chiếm từ 70% đến 80%: cụm 1 (người vô tư nhưng đầy tham vọng) có 79,1%, cụm 2 (người bảo thủ, cầu toàn và rất yêu công việc) có 78,6%, cụm 3 (người thành đạt, biết cân bằng giữa gia đình và công việc) có 79,4% và cụm 4 (người tốt bụng, thích khám phá) có 73,3%. Còn trình độ đẳng/ THCN chỉ chiếm cỡ 20%. Tình trạng việc làm Bảng 4.18: Phân bố nghề nghiệp tại mỗi cụm. Cluster Number of Case 1 2 3 4 Nghề nghiệp chủ doanh nghiệp/ giám đốc/ quản lý cao cấp 1 8 6 nghề nghiệp chuyên môn (bác sĩ, giáo viên…) 23 18 17 16 nhân viên văn phòng 35 41 34 41 cán bộ công nhân viên 18 21 8 11 lao động tự do 4 1 1 1 buôn bán nhỏ, lặt vặt 1 1 chủ kinh doanh-sản xuất nhỏ/gia đình 2 5 1 khác 2 3 2 Tổng 86 98 63 75 Hình 4.9: Tỷ lệ về tình trạng việc làm tại mỗi cụm. Cụm 1 (người vô tư nhưng đầy tham vọng): gồm nhân viên văn phòng chiếm tỷ lệ cao nhất với 40,7%, những người là nghề chuyên môn như: bác sĩ, giáo viên… chiếm tỷ lệ thứ hai với 26,7%, còn những người là cán bộ công nhân viên chiếm vị trí thứ ba với 20,9%. Cụm 2 (người bảo thủ, cầu toàn và rất yêu công việc): gồm những người là nhân viên văn phòng chiếm ưu thế với 41,8%, còn cán bộ công nhân viên đứng thứ hai với 21,4%, những người là nghề chuyên môn chiếm vị trí thứ ba với 18,4%, cần chú ý thêm đến những người chiếm vị trí thứ tư với 8,2% là chủ doanh nghiệp/ giám đốc/ quản lý cao cấp bởi họ thực sự sẽ là những khác hàng rất tiềm năng. Cụm 3 (người thành đạt, biết cân bằng giữa gia đình và công việc): có hơn một nữa là nhân viên văn phòng (54%), những người có nghề nghiệp chuyên môn ở vị trí thứ hai với 27% và chiếm một tỷ lệ nhỏ hơn là cán bộ công nhân viên với 12,7%. Cụm 4 (người tốt bụng, thích khám phá): cũng có hơn một nữa là nhân viên văn phòng (54,7%), nghề nghiệp chuyên môn chiếm vị trí thứ hai với 21,3%, ở vị trí thứ ba với 14,7% là cán bộ công nhân viên. Tương tự như cụm 2 (người bảo thủ, cầu toàn và rất yêu công việc), chúng ta cũng nên chú ý đến những người là chủ doanh nghiệp/ giám đốc/ quản lý cao cấp là những người ở vị trí thứ tư với 8%. Đặc điểm ngôi nhà khách hàng dự định mua Trị giá căn nhà – loại nhà muốn ở Bảng 4.19: Trị giá ngôi nhà sẽ được khách hàng chấp nhận. Loại nhà Nhà chung cư Nhà riêng biệt Cluster Number of Case 1 1.079.531.250 1.055.008.000 2 1.170.535.714 1.186.286.753 3 984.615.385 985.610.560 4 826.923.077 1.045.853.161 Bảng 4.20: Tần suất những người mua nhà chung cư, nhà riêng biệt ở mỗi cụm. Loại nhà Nhà chung cư Nhà riêng biệt Cluster Number of Case 1 23,3 76,7 2 21,4 78,6 3 20,6 79,4 4 17,3 82,7 Hình 4.10: Tần suất về loại nhà tại các cụm. Theo hình 4.10, cả 4 cụm điều gồm đa số là những khách hàng thích mua nhà riêng biệt hơn nhà chung cư. Vì theo hình 10, trong 4 cụm đều có tới 75