ҮНЭ ЦЭНД СУУРИЛСАН ХЭРЭГЛЭГЧИЙН СЕГМЕНТЧЛЭЛИЙН СУДАЛГАА /УУЛ УУРХАЙН ХҮНД МАШИН МЕХАНИЗМЫН САЛБАРЫН ЖИШЭЭН ДЭЭР/

Abstract

Орчин үеийн өрсөлдөөнт зах зээлд, ялангуяа уул уурхайн хүнд машин механизмын B2B салбарт үйл ажиллагаа явуулж буй байгууллагууд хэрэглэгчдээ тэдгээрийн байгууллагад оруулж буй үнэ цэнд тулгуурлан оновчтой сегментчлэх шаардлага улам бүр нэмэгдэж байна. Энэхүү судалгааны ажлын зорилго нь тус салбарын хэрэглэгчдийг үнэ цэнийн үзүүлэлтэд суурилан сегментчлэх боломжийг тодорхойлж, тохиромжтой аргачлалыг туршин хэрэгжүүлэх, улмаар практикт ашиглах боломжтой санал, зөвлөмж боловсруулахад оршино. Судалгааны онолын хүрээнд зах зээлийн сегментчлэлийн онолын үндэс, B2B зах зээлийн онцлог, өгөгдлийн сангийн маркетингийн үзэл баримтлал, RFM загвар болон хэрэглэгчийн урт хугацааны үнэ цэн (Customer Lifetime Value, CLV)-ийн онол, арга зүйг авч үзэв. Эмпирик судалгааны хүрээнд уул уурхайн хүнд машин механизмын борлуулалтын чиглэлээр үйл ажиллагаа явуулдаг хоёр компанийн сүүлийн таван жилийн хугацаанд бүртгэгдсэн 328 хэрэглэгчийн нийт 1273 ажил гүйлгээний өгөгдлийг ашигласан. Судалгааны өгөгдөлд SPSS программын тусламжтайгаар тоон шинжилгээ хийж, RFM үзүүлэлтүүдийг тооцоолсны үндсэн дээр дүрэмд суурилсан сегментчлэл болон K-means кластер шинжилгээг хослуулан хэрэглэгчдийг сегментчлэв. Үүссэн сегментүүдийн статистик ялгааг ANOVA, Games–Howell, χ² (chi-square) тест болон огтлолцсон хүснэгтлэл (cross-tabulation)-ийн шинжилгээгээр баталгаажуулсан. Мөн RFM-д суурилсан төлөөлөх аргаар хэрэглэгчийн урт хугацааны үнэ цэн (CLV) ийг тооцоолж, Analytic Hierarchy Process (AHP)-ийн аргыг ашиглан хувьсагчдын жинг экспертийн үнэлгээнд тулгуурлан тодорхойлсон. Судалгааны үр дүнд хэрэглэгчдийг “Хамгийн өндөр үнэ цэнтэй”, “Тогтвортой дундаж”, “Ирээдүйтэй” болон “Эрсдэлтэй” гэсэн дөрвөн үндсэн сегментэд ангилж, сегмент бүрд тохирсон менежментийн шийдвэр гаргалтад чиглэсэн практик санал, зөвлөмжийг боловсруулсан болно.

In today's competitive marketplace, organizations operating in B2B sectors — particularly heavy machinery for mining — face an increasing need to optimally segment their customers based on the value those customers bring to the organization. The purpose of this research is to identify the feasibility of value-based customer segmentation in this industry, to test and implement an appropriate methodology, and ultimately to develop practical recommendations that can be applied in real business settings. The theoretical framework of the study examines the foundational theories of market segmentation, the characteristics of B2B markets, the concept of database marketing, the RFM model, and the theory and methodology of Customer Lifetime Value (CLV). For the empirical portion of the study, data from 1,273 transactions recorded over the past five years across 328 customers from two companies operating in the heavy mining machinery sales sector were utilized. Quantitative analysis was conducted using SPSS software; RFM indicators were calculated and then used as the basis for a combined approach of rule-based segmentation and K-means cluster analysis to segment customers. The statistical differences between the resulting segments were validated through ANOVA, Games–Howell post-hoc tests, chi-square (χ²) tests, and cross-tabulation analysis. Additionally, Customer Lifetime Value (CLV) was estimated using an RFM-based proxy method, and the Analytic Hierarchy Process (AHP) was employed to determine variable weights based on expert evaluations. As a result of the study, customers were classified into four primary segments — "Highest Value," "Stable Mid-Tier," "Promising," and "At-Risk" — and practical, management decision-oriented recommendations tailored to each segment were developed.