избавляет от необходимости учитывать в качестве значения признака раз-
личные варианты комбинаций элементарных значений [14].
Тем не менее, метод многомерной классификации не лишен недос-
татка, который заключается в следующем: процесс разработки правил
(формул) определения интегральных показателей весьма сложен. Ошибка
на этом этапе приводит к тому, что после обработки результатов исследо-
вания в один сегмент попадают потребители, совершенно разные по пред-
почтениям и социально-демографическим характеристикам. В этом случае
приходится пересматривать формулы расчета интегральных показателей
или даже проводить дополнительное исследование.
Метод многомерной классификации связан со значительными затра-
тами на проведение полевых исследований. Чем более точные результаты
сегментации стремится получить компания, тем более детальное и, следо-
вательно, дорогое исследование ей необходимо проводить. Таким образом,
данный метод приемлем в основном для крупных и, в некоторых случаях,
для средних компаний.
В результате исследования может оказаться, что некоторые сегменты
невозможно описать с точки зрения демографических характеристик вхо-
дящих в них потребителей. В этом случае могут возникнуть трудности
с разработкой целевых маркетинговых программ для таких сегментов [15].
Принцип, лежащий в основе многомерной классификации, позволя-
ет, во-первых, четко различать два объекта, если они существенно отлича-
ются друг от друга. Во-вторых, эта классификация в любом случае не по-
требует внесения кардинальных изменений при появлении новых классов
объектов. Достаточно будет добавления новых значений на существующие
оси или добавления осей, соответствующих новым классификационным
признакам.
Разумеется, определение набора осей классифицирующих призна-
ков является непростой задачей, т.к. необходимо учитывать их «ортого-
нальность». При неудачном выборе существует опасность чрезмерного воз-
27