Анализ социальных факторов можно сравнить с таргетингом в социальных сетях – по сути, это то же самое. Можно придумать себе тысячу сегментов и тысячу параметров – главное, чтобы это имело смысл и было оправдано. Но, т.к. в PEST анализе оценивается не конкретный рынок, а глобальное пространство, делать это я бы не стал, а ограничился общими большими трендами и цифрами. Рассмотрим основные.
Демография. Численность населения определяет размер вашего рынка. Здесь есть нюанс, связанный с оценкой больших территорий. Если вы берёте для анализа такие большие страны, как Россия или Китай, нужно ещё оценивать плотность населения и его географическое распределение. Например, в Китае практически все полтора миллиарда жителей сосредоточены в восточной части страны. Почему? Да потому что там есть выход к морям и портам, там сосредотачивается всё производство. А в центральной части – горы, там особо не поживёшь. А в России плотность населения в Центральном округе в разы выше, чем, например в Сибирском. Посмотрите на карту страны, сравните количество городов. Когда мой друг учился в Академии МВД, его сокурсник был по сути участковым района протяжённостью до 800 км в Якутии. Обойти, как вы понимаете, его нереально – облетают на вертолёте.
Кстати, для больших территорий неплохо было бы ещё посмотреть на миграционные потоки: откуда и куда люди переезжают. Это особенно полезно для построения стратегии, т.к. эта оценка даёт понимание ситуации через несколько лет. Вот, например, у нас правительство раздаёт землю на Дальнем Востоке – там малонаселённые территории. Сколько людей туда поехало? Или, допустим, в каком-то городе есть важное предприятие. Если оно закроется, то из города будет уезжать активная рабочая сила, он постепенно будет становиться «депрессивным» регионом.
Следующие параметры – это возраст и пол. При прочих равных условиях, больших региональных различий быть не должно. Если они где-то появляются – ищите причину, всё не просто так. Как раз из этих характеристик можно понять макро-тренды. Старение населения ведёт к более высокой налоговой нагрузке: меньшее количество работающих людей должно обеспечивать большее количество пенсионеров. И наоборот. Потом, возрастной и половой состав населения играет большое значение для модели покупательского поведения. В общем, из этих, казалось бы, банальных факторов можно сделать много интересных выводов, если включить голову и фантазию – на то и нужен анализ ))).
Немалое значение для анализа будет иметь и религиозный состав общества. Какая религия доминирует в стране, насколько сильно влияние религии на население, как они все уживаются в одном пространстве – всё это в итоге также будет влиять на образ жизни и модель покупательского поведения. Ведь анализ делается не ради самого анализа, а ради выявления факторов, которые будут определять, что, где и когда купит ваш потребитель. Например, рынок свинины в той же Турции, конечно, есть, но я бы не стал в него инвестировать ))). В некоторых отелях для туристов её дадут, но вряд ли вам удастся этот рынок «раскачать».
Наконец, этнический состав населения тоже играет свою роль. Одно дело – когда у вас есть однородный состав населения, а другой – когда в стране 190 национальностей, как у нас. Или, во Франции ещё с 90х годов 20 века УЖЕ существовала проблема с приезжающими туда на ПМЖ гражданами бывших колоний: тот же Марсель тогда был полностью арабским. А Германия? Как вам отказ от проведения традиционных рождественских мероприятий, которые могут якобы оскорбить чувства живущих там мусульман? Все эти вопросы приходится решать государству и учитывать бизнесу при проведении PEST анализа.
Продолжим в следующий раз )))
Спрашивайте напрямую или прочитайте мою статью по теме.