Lightspeed webhotell

Beskyttet innhold!

For å lese denne og våre øvrige sider må du tegne et årsabonnement og være logget inn.

Som abonnent/medlem får du tilgang til alt innholdet på sidene våre, og skulle sidene våre ikke leve opp til forventningene dine har vi en "Pengene tilbake garanti" du kan benytte.

Tegn abonnement!

    Denne artikkelen er del 9 av 15 artikler om Markedssegmentering

    Denne artikkelen er del 28 av 31 artikler om Markedssystemet

    Denne artikkelen er del 2 av 31 artikler om Sosialiseringsprosessen

Demografi er mye brukt i studier av forbrukeratferd og brukes ofte til å definere virksomhetens målgruppe. Demografi er også det mest brukte segmenteringskriteriet i markedssegmenteringEn årsak til det skyldes at folks behov, problemer, holdninger og preferanser ofte er knyttet sammen til demografiske variabler. Samtidig som disse variablene er enkle å definere, identifisere og måle.

Av denne grunn bør samfunnets og målgruppens demografiske utvikling som regel også kartlegges i en situasjonsanalyse av markedssystemet virksomheten er avhengig av.


Hva er demografi?

Ordet demografi er hentet fra gresk og betyr «befolkningsbeskrivelse». I markedsførings litteraturen brukes ordet demografi om:

“Målbare størrelser av en populasjon”

FN`s avdeling for befolkningsstudier definerer begrepet slik:

“Demografi er det vitenskapelige studium av de kvantitative sider ved menneskelige populasjoner, særlig deres størrelse, sammensetning og utvikling”

Hva er demografisk segmentering?

Demografisk segmentering vil si å segmentere (dele opp) et marked etter demografiske segmenteringsteknikker. Demografiske segmenteringskriterier blir kalt de ”harde” kriterier, siden de er lette å måle.

Demografiske segmentering- og forklaringskriterier

De vanligste demografiske variablene som brukes som et segmenterings- eller forklaringskriterie er:

  • Geografi
    (bosted)
  • Kjønn
    (menn/kvinner)
  • Alder
    (Barn, ungdom, voksne, pensjonister, 0-15 år. 16 -25 år, 26 – 40 år osv)
  • Sivilstatus
    (Ugift, enslig, samboer, gift, skilt, separert, enke/enkemann)
  • Familietype
    (ektepar med barn, ektepar uten barn, samboerpar med barn, annen familietype)
  • Hus type
    (Villa, blokk, rekkehus, bolig eiendom, næringseiendom osv)
  • Husstand størrelse
    (1 person, 2 personer, 3 personer osv)
  • Inntekt
    (Under NOK 200.000, NOK 200-400.000 osv)
  • Utdannelse
    (Grunnskole, videregående, yrkeskole, høyskole, universitet osv)
  • Yrkesgruppe
    (Student, arbeidsledig, hjemmeværende, bønder, fiskere, ledere, selgere osv)
  • Stilling
    (Daglig leder, sjåfør, resepsjonist osv)
  • Nasjonalitet
    (Norsk, svensk, tysker osv)
  • Sosial klasse
    (Overklasse, middelklasse, arbeidsklasse osv)

Når vi skal segmentere et marked etter demografi tar vi utgangspunkt i en eller flere av variablene over.

I enkelte land brukes også variabler som rase, seksuell legning, religion og nasjonalitet, men i Norge er det ikke lov å segmentere etter slike variabler.

Årsaken til at demografi ofte  brukes til å forklare folks atferd og hvordan de demografiske variablene brukes kan kort forklares slik:

Geografi

Geografi brukes ofte som forklaringsvariabel og segmenteringskriterie fordi det ofte er stor forskjell på folks behov, verdigrunnlag og atferd avhengig av hvor de bor. F.eks. er det stor forskjell på folks behov og atferd i Tromsø i forhold til folk som bor i Bangkok. De som bor i Tromsø etterspør varme klær, vinterdekk og er opptatt av at huset deres er skikkelig isolert for vinteren, mens de som bor i Bangkok ikke vet hva dette er. De er opptatt av air-con, trafikk køene og sommerklær. Samtidig som de er vant til å finne nærmeste kjøpesenter som selger dette innen en radius på 1 km, mens dem som bor i Tromsø er villig til å kjøre 10 ganger så langt for å kjøpe dette.

Ved bruk av geografi kan f.eks. et marked (kundegruppe) segmenteres (deles opp) etter:

  • Verdensdel: Europa, Afrika, Asia, Amerika og Oceana.
  • Land: Norge, Sverige, Danmark, Finland osv.
  • Fylke: Rogaland, Hordaland og Østfold osv.
  • Kommune: Oslo, Ski, Nittedal, Lørenskog osv.
  • Postnr: 0250 Oslo, 0260 Oslo, 0270 Oslo osv.
  • Gate: Karl Johansgate, Grensen osv. 

Kjønn

Kjønn kan kun deles opp i to kategorier:

  • Menn
  • Kvinner

Kjønn er mye brukt som segmentering- og forklaringkriterium fordi vi alle vet at det er store forskjeller på kvinner og menns behov. Kvinner har behov for sminke, tamponger, skjønnhetsprodukter og kremer, mens menn trenger barberhøvel, verktøy og kondomer. Videre er det stor forskjell på menn og kvinners interesser, verdier, holdninger og atferd på mange områder. Noe som ofte gjør kjønn egnet som segmentering- og forklaringkriterium, enten alene eller i kombinasjon med andre demografiske kriterier.

Hvis du ønsker å bruke kjønn som et segment, bør dette være fordi markedsføringen bør rettes mot enten menn eller kvinner, og ikke mot begge deler.

Alder

Alder kan være viktig å tenke på. Siden alder ofte er det samme som livssyklus. Behovet forandrer seg etter som man vokser opp og blir eldre. Alder er derfor også ofte et velegnet segmentering- og forklaringkriterium.

F.eks. vet vi at vi om noen år kommer til å få en stor eldrebølge som et resultat av fødselrekordene “babyboomerne” satte på slutten av 60-tallet og begynnelsen av 70-tallet. Noe som kommer til å endre samfunnet radikalt, da de som er født etter 1980 ikke på langt nær reproduserer seg i samme takt som generasjonene før dem. Dette kommer til å øke etterspørselen etter enkelte typer produkter og tjenester radikalt og redusere etterspørselen etter andre tilsvarende. Noe det er viktig å tenke på og ta høyde for i planleggingen for enhver virksomhet.

Når vi bruker alder som kriterium deler vi markedet opp i aldersintervaller, f.eks. kan vi gruppere folk etter alder på følgende måte:

  • Under 18 år
  • 18-29 år
  • 30-39 år
  • 40-50 år
  • 50-60 år
  • Over 60 år

Inntekt

Det er også stor forskjell på behovene, interessene, preferansene og atferden til folk med lav inntekt i forhold til dem som tjener mye. Inntekt er derfor også en av de mest brukte demografiske segmentering- og forklaringkriteriene idag.

Når vi bruker inntekt som kriterium grupperer vi befolkningen etter inntektsintervaller. F.eks. slik:

  • Under NOK 200.000 pr/år
  • 200 – 349.000 pr/år
  • 350.000 – 499.000 pr/år
  • 500 – 650.000 pr/år
  • Over 650.000 pr/år

Stilling

Daglig leder i et mellomstort norsk selskap vil normalt etterspørre helt andre produkter og tjenester, samt utvise en helt annen atferd, enn budbil sjåføren i samme selskap. Det samme gjelder dem som går på trygd i forhold til studentene og de yrkesaktive. Å skille mellom:

  • Barn
  • Studenter
  • Hjemmeværende
  • Yrkesaktiv
  • Uføretrygdede
  • Pensjonister

… kan ofte være en egnet grovsortering av markedet. Deretter kan du segmentere videre innen de ulike kategoriene. De yrkesaktive kan f.eks. grupperes i:

  • Ledere
  • Funksjonærer
  • Håndverkere
  • Bygg og anlegg
  • Industrimedarbeider
  • Transport
  • Helse
  • Primærnæringene (bønder og fiske)
  • Olje og gass
  • Servicenæringen

Utdannelse

Behov, interesser og atferd har ofte en viss tilknytning til hva slags utdannelse folk har. Forskning viser at folk med bare grunn- og videregående utdannelse, har helt andre verdier, holdninger, interesser, preferanser og atferd enn folk med høyere utdannelse.
Utdanning har ofte en sammenheng med inntekt, men ikke nødvendigvis. Når man har høyere utdanning forteller dette som regel mer om et høyere intellektuelt nivå, som igjen har mye å si på adferden. Å kommuniserer med høyt utdannet personer krever som regel en helt annerledes og mer utfyllende stil, enn med personer med lavere utdanning.
Vi kan her skille mellom:

  • Grunnskole
  • Videregående skole
  • Universitet/Høyskole – 1 årig
  • Universitet/Høyskole – 3 årig
  • Universitet/Høyskole – 3+ år

Sivilstatus

Om du er ugift (singel), gift, skilt eller enke påvirker også dine behov, interesser og atferd på ulike måter og kan dermed enkelte ganger brukes som et egnet segmentering- og forklaringkriterium. Vi skiller her mellom:

  • Ugift
  • Samboer
  • Gift
  • Skilt
  • Enke/enkemann

Husstand størrelse

Husstand størrelsen påvirker naturlig nok hva folk etterspør og deres atferd, da det åpenbart at en barnefamilie har helt andre behov og prioriteringer enn en student som bor på hybel. Husstand størrelsen brukes derfor også som segmentering- og forklaringkriterium.

Hustypen

Det er stor forskjell mellom en privateiendom etterspør i forhold til næringseiendom. Foruten eiendomtypen har også hustypen mye å si i mange tilfeller. F.eks. etterspør folk som bor i enebolig, rekkehus eller en leilighet hva de har behov for og kan dermed i mange tilfeller forklar deres atferd. Innen enkelte bransjer brukes derfor hustype som segmentering- og forklaringkriterium.

Hvorfor brukes demografi?

Befolkningens demografiske sammensetning har stor betydning for hvilke varer og tjenester som etterspørres, og hvilken kjøpprosesser som følges.

Det er derfor viktig å skaffe seg oversikt over hvordan befolkningssammensetningen kommer til å utvikle seg i årene fremover m.h.t. kjønn, alder, sivilstatus, utdanning, inntekt, hus type, husstand størrelse, yrke og bosted.

Demografiske data er mye brukt fordi de er lett å samle inn, lett å bearbeide og forstå. Men det er også rettet kritikk mot bruk av demografiske variabler, da de ikke alene er egnet til å forklare forbrukernes atferd. Ikke alle kvinner bruker sminke. Ikke alle personer i høye stillinger kjøper dyre biler, og personer i lavere stillinger kjøper ikke alltid billige biler osv.
Det er imidlertid ikke til å unnslå at de demografiske variablene på ulik måte påvirker vår atferd. Om man er ung eller gammel har som regel står innflytelse på våre interesser og livsstil, og vil påvirker utvilsomt våre preferanser, verdier og erfaringsgrunnlag.

Likeledes er det en kjensgjerning at menn og kvinner ikke alltid har de samme interessene. Det er f.eks. en overvekt av kvinner som strikker, mens det ofte er en overvekt av menn i motor miljøer. Bosted, inntekt, utdanning og sivilstatus er andre eksempler som i stor grad påvirker oss som mennesker og forbrukere.

En kan selvsagt også kombinere segmentering kriteriene, slik at en f.eks. får et segment som er homogent mht egenskapene “yngre kvinner med høy inntekt som bor i by“.
Sosio-demografiske variabler kan også kombineres på mer sofistikerte måter og knyttes opp til anerkjente teorier om forbrukeratferd. Den franske sosiologen Pierre Bourdieu har f.eks. påvist tydelige sammenhenger mellom forbrukernes kulturelle og økonomiske ressurser og forbruksmønstre.

De demografiske variablene sier ingenting om kjøpmotivet. Ved mange kjøps beslutninger er det andre variabler som virker sterkere inn på kjøp og valg av vare enn de demografiske variablene. F eks. psykologiske variabler eller mer beslektede typer av forklaringsvariabler, som f.eks. AIO-variabler (Attitdes, Interests og Opinions) (“Livsstilskriterer“).

Det er dokumentert gjennom forskning at slike variabler kan ha en sterkere sammenheng med kjøps- og bruksvaner enn rene demografiske data. Imidlertid vil ofte både demografiske og psykologiske kriterier komme “inn i bildet” når en kjøpebeslutning skal tas. Demografiske data og psykologiske forhold kan dessuten være korrelerte og er det ofte.

Den demografiske utviklingen

Ser vi på samfunnets demografiske sammensetning, er det lett å få øye på en rekke strukturelle endringer som har kommet i kjølvannet av den økonomiske og teknologiske forandringene i samfunnet.

  • Yrke – Endringer i yrkesmønstret, fra primærnæringer til tertiærnæring.
  • Inntekt – Økt kjøpekraft.
  • Utdanning – Høyere krav til utdanning.
  • Bosted – Byenes økende andel av befolkningen.
  • Alder – Gjennomsnittsalderen i samfunnet har økt dramatisk.
  • Sivilstatus – Folk skiller seg hyppigere enn i tidligere generasjoner.

Ved inngangen til dette århundret arbeidet de fleste innen primærnæringene jordbruk, skogbruk, fiske og fangst. Antall årsverk i sekundær- og tertiærnæringene var på dette tidspunktet omtrent likt fordelt. Men etterhvert som vi har skaffet oss ny teknologi, nye kunnskaper og nye måter å organisere samfunnet og næringslivet på, har vi fått en drastisk dreining i yrkestrukturen. Mens omtrent 58% av den samlede yrkesbefolkningen i 1900 arbeidet i primærnæringen, var denne andelen sunket til kun 6% i 1990. En motsatt utvikling finner vi i tertiærnæringene (de tjenesteytende næringer). Mens omtrent 28% av de yrkesaktive arbeidet med tjenester i 1900, var denne andelen blitt økt til hele 70% i 1990. Ser vi på sekundærnæringene har sysselsettingen, regnet i antall årsverk, vært noenlunde stabil.

Ser vi på verdiskapningen i samfunnet, uttrykt i BNP, er tendensen den samme som for sysselsettingen. Sammenligner vi 1900 med 1990 tallene, ser vi at primærnæringenes andel av den samlet verdiskapning har sunket drastisk i perioden, samtidig som tertiærnæringenes andel har økt tilsvarende.

NÆRINGENS BIDRAG TIL BNP     1900     1990
Primærnæringer                          25%        4%
Sekundærnæringer                      25%      30%
Tertiærnæringer (tjenester)         50%      66%
                                                100%    100%

Mens omtrent 65% av befolkningen i 1900 bodde i spredtbygde strøk, var denne andelen sunket til 29% i 1980.

Medisinske fremskritt, bedre arbeidsmiljø og et godt utbygd helsevesen gjør at den norske befolkningen lever lengre i dag enn for hundre år siden. Kvinnefrigjøringen på 1970 – tallet har resultert i at stadig flere kvinner prioriterer karriere fremfor å gå hjemme. Kombinert med det faktum at det koster stadig mer å ha barn, har resultert i at fødselstallene har sunket dramatisk de siste 10 – årene (selv om det nå synes å ha stabilisert seg). Lavere fødselsrate og høyere levealder har resultert i en kraftig dreining i aldersstrukturen i det norske samfunnet. Gjennomsnittsalderen har økt dramatisk de siste 50 – årene, og vi vil i begynnelsen av neste århundre ha flere pensjonister enn arbeidstakere i samfunnet.

Denne dreiningen i aldersstrukturen har selvfølgelig enormt mye å si for enhver bedrift, da behovene og preferansene til pensjonister er vesentlig annerledes enn ungdommens. Eldre trenger f.eks. i langt større grad behov for medisinsk behandling, sykehjemmer, aldershjem, medisiner, pleie og omsort enn en 20 -åring. Statistikk viser at de mest formuende i samfunnet er de eldre. Siden de eldre er den samfunnsgruppen som har mest fritid og størst kjøpekraft, blir eldresegmentet stadig viktigere for næringslivet. Generell økonomisk vekst i samfunnet har resultert i at befolkningens inntekt og kjøpekraft har økt kraftig i de siste 10 – årene.

Denne forbedringen i den generelle velstanden har resultert i omprioriteringer i hvilke behov de prøver å tilfredsstille. Siden de fleste i dag får dekke sine primære behov, etterspør de i dag produkter og tjenester som skal dekke høyere behov enn tidligere. Dessuten stiller de langt større krav og annerledes krav enn tidligere.

Nye teknologiske systemer, økt konkurranse og større krav til effektivitet krever også at de ansatte i bedriften har større kompetanse enn tidligere. Krav til utdanning har økt kraftig, og stadig flere tar lengre utdanning. Tidligere hadde vi en 7 – årlig obligatorisk skole, som etterhvert ble utvidet til en 10 – årlig grunnskole. I dag snakker vi om å innføre en obligatorisk 13 – årlig skole. Også dette er forhold som har betydning for etterspørselstrukturen i markedet, men er først og fremst en faktor avgjør om bedriften kan forvente å finne den kompetansen de måtte trenge i fremtiden ledig på arbeidsmarkedet.

For å få frem flere mulige forklaringer på strukturendringene, kan vi ta utgangspunkt i Clark – Fourastié – modellen. En modell som antar at motoren i utviklingen er de produktivitetsgevinstene tilbudssiden i økonomien klarer å oppnå gjennom innovasjoner og ny teknologi. Modellen antar også at det vil inntreffe en metning i konsumet av et gode etter en tid, men at denne metningen ikke vil inntreffe i samme takt for alle goder. Markedet for klokker vil ikke bli mettet samtidig som markedet for brød. Den Komplementære motoren til produktivitetsgevinsten på tilbudssiden, vil i følge Engels teori være inntektselastisiteten på etterspørselssiden.

Engels teori går i korthet ut på at etterspørselen etter varer og tjenester vil være avhengig av kjøpekraften til etterspørrerne (forbrukerne). Dette fordi folk rangerer tilbudet av varene og tjenestene etter hvor nødvendige de er. Først vil de forsøke å tilfredsstille de fysiologiske behovene, f.eks. mat, drikke, klær og hus, før de vil gå til anskaffelse av varer eller tjenester som dekker høyere behov (f.eks. bil, stereo og tv). Jo mer forbrukerne tjener jo større andel av inntekten vil de bruke til å kjøpe luksusvarer, og dermed øke etterspørselen etter disse tilbudene. Etterspørselen etter varer vil derfor være avhengig av folks inntekt sier Engel. For økonomien som helhet betyr det at med økende inntekter åpner det seg et nytt marked, preget av over-proporsjonal etterspørsel etter luksusprodukter. Øker inntekten ytterligere vil etterspørselen etter tjenester også øke over-proporsjonalt. Disse antagelsene om etterspørselens hierarkisk ordning har nær unntaksløs støtte i erfaringer mener Hodne og Grytten (1992).

Sammenhengen mellom inntekt og behovtilfredsstillelse kan illustreres slik.

Etterspørsel og behov

I en økonomi med vekst vil dette føre til endringer i yrkestrukturen. Først gjennom en glidning fra primærnæringene over på sekundærnæringene, men vedvarer veksten vil trenden gå mot en glidning over på tertiærnæringene. Den sektorale omflyttingen vil derfor i følge Hodne/Grytten (1992) være et uttrykk for et dynamiske samspill mellom ulike kreftene på markedet. Eller rettere sagt: produktivitetsgevinstene i alle ledd på tilbudssiden og de ulike inntektselastisitetene på etterspørselssiden. Den sektoriale glidningen av arbeidskraft som påvirkes av markedskreftene kan prinsipielt illustreres slik:

makro2.jpg (24744 bytes)

Som vi skjønner har markedets demografiske sammensetning mye å si for enhver bedrift, både når det gjelder bedriftens funksjon som tilbyder og arbeidsgiver. Demografien må derfor kartlegges grundig på både nasjonalt og internasjonalt nivå.

SOFT-analyse

Gjennomfører du en situasjonsanalyse bør du til slutt sammenfatte de viktigste funnene i analysen i en SOFT-analyse som viser virksomheten sterke og svake sider innen den demografiske utviklingen, samt hvilke muligheter og trusler som finnes innenfor den demografiske utviklingen. Dette gir deg en punktvis sammenfatning av de viktigste funnene og dermed et raskt og informativt oversiktsbilde av situasjonen.

Fant du ikke svaret? Spør redaksjonen!

Fant du ikke svaret?

Fyll ut skjemaet under hvis du har et spørsmål knyttet til denne artikkelen.

Ditt spørsmål:

Ditt navn:

E-post:

Rapporter en feil, mangel eller savn

Rapporter en feil, mangel eller et savn

Benytt skjemaet under hvis du finner en feil eller mangel i en av våre artikler. Uten tilbakemeldinger fra våre lesere er det umulig for oss å forbedre våre artikler.

Jeg ønsker å rapportere inn en:

En feilEn mangelEt savn

Angi en feil, mangel eller savn:

Ditt navn:

E-post:

Du kan også laste ned denne artikkelen og resten av artikkelserien som en e-bok Artikkelserien fortsetter under.

Topp20 artikler
Siste 20 artikler
Nye artikkelserier
Du leser nå artikkelserien: Markedssegmentering

  Gå til neste / forrige artikkel i artikkelserien: << TidssegmenteringSegmentering etter psykografi og livsstil >>
    Andre artikler i serien er: 
  • Markedssegmentering
  • Segmenteringsstrategier
  • Hvorfor og når segmentere et marked?
  • Segmenteringskrav
  • Arbeidsmodell for segmentering
  • Segmenteringskriterier for markedssegmentering
  • Geografisk segmentering
  • Tidssegmentering
  • Demografi & demografisk segmentering
  • Segmentering etter psykografi og livsstil
  • VALS (Values And Life Styles)
  • ASH – modellen
  • Segmentering på grunnlag av relasjon til merkevaren
  • Behov- og atferds segmentering
  • Generasjons- og familiesyklus segmentering
  • Du leser nå artikkelserien: Markedssystemet

      Gå til neste / forrige artikkel i artikkelserien: << Kulturelle faktorerØkonomiske forhold >>
        Andre artikler i serien er: 
  • Markedssystem
  • Mikrosystemet
  • Markedskartlegging
  • Markedssynergier
  • Kundeanalyse
  • Produktanalyse
  • Konkurrenter
  • Bedriftens markedsføring
  • Organisasjonsanalyse
  • Informasjonsanalyse
  • Økonomi og regnskapsanalyser
  • Verdiskapningsprosessen
  • Leverandører
  • Distributører og andre mellomledd
  • Offentlighetssystemet
  • Statsforvaltningen
  • Fylkeskommunen
  • Kommuneforvaltning
  • Rettslige håndhevningorganer
  • Frivillige interesseorganisasjoner
  • Finanskilder
  • Interne interessegrupper
  • Massemedia
  • Makrosystemet
  • Naturressurser
  • Teknologiske faktorer
  • Kulturelle faktorer
  • Demografi & demografisk segmentering
  • Økonomiske forhold
  • Politiske faktorer
  • Interessentkart
  • Du leser nå artikkelserien: Sosialiseringsprosessen

      Gå til neste / forrige artikkel i artikkelserien: << Økologisk utviklingsmodell (micro-, messo-, exo- og makrosystemet)Sosialiseringsprosessen >>
        Andre artikler i serien er: 
  • Økologisk utviklingsmodell (micro-, messo-, exo- og makrosystemet)
  • Demografi & demografisk segmentering
  • Sosialiseringsprosessen
  • Samfunnsosialisering (sekundærsosialisering)
  • Kultur
  • Subkultur
  • Verdi og verdier
  • Sosiale og moralske normer
  • Sosiale roller (Uformelle- og formelle roller)
  • Artefakter og symboler
  • Kulturuttrykk
  • Språk
  • Språk klassifisering
  • Sosiale klasser
  • Kulturelle generasjoner (Generasjon X, Y og Z)
  • Babyboomere
  • Generasjon X
  • Generasjon Y (“Millennials”)
  • Generasjon Z (“Snøfnuggenerasjonen”)
  • Primærsosialisering
  • Referansegruppe
  • Venner og bandwagon – effekt
  • Tostegs hypotesen – “jungeltelegrafen” (Word Of Mouth)
  • Opinionsleder
  • Familien (Primærgruppen)
  • Eriksons 8-trinnsmodell
  • Identitet eller rollekonflikt – ungdomstiden
  • Nærhet eller isolasjon – utviklingen i tidlig voksenalder
  • Produktivitet eller stillstand – utviklingen «midtveis i livet»
  • Jeg-integritet eller fortvilelse – utviklingen mot og i alderdommen
  • Prososial atferd