實際上，我們每天都會遇到需求利潤池。你可以回想一下那些圍繞在你身邊的人和事，你會發(fā)現你的家人、朋友、同事、顧客、鄰居在生活中所作出的決策都是不一樣的。他們對汽車、食物、服裝、電視節(jié)目、政治家、音樂等的喜好都各不相同。他們中有些人能夠非?？焖俚亟邮苄录夹g，而另一些人很有可能是勒德分子。更復雜的是，每個人所作出的決策都不是一成不變的：一個平時特別喜歡討價還價的人，卻愿意花高價購買一些特別的商品或者服務。這是因為那種商品對他而言非常重要，所以他的需求也就變得非常高了。比如，一個唱片愛好者會購買頂級的音響設備并且收藏大量的音樂唱片，可是除此之外，他對其他需要購買的任何東西都會討價還價。

對需求利潤池進行分析，就是為了更好地了解不同的消費群體是利用怎樣的決策標準來對商品或服務作出選擇的。了解之后，我們就能夠對這些需求利潤池進行量化，從而分析它們的大小、升值空間以及能夠賺取的利潤額。

很多公司每年都會投入數億美元來尋找適合自己的市場。不幸的是，它們中的大多數都只獲得了極少的回報。為什么呢？因為已經有太多的公司根據統計原理以及人們過去的行為對市場進行分類了，所以市場分類已經不再是決定消費者未來行為的有效標準了。對于一個公司來說，現在根本就不應該再去考慮市場細分的問題。

舉例來說，根據人口統計作出的市場細分，會根據顧客的年齡、收入、所處的人生階段（單身、已婚、有孩子、空巢老人等）、種族背景、性別以及受教育程度來對其進行分組。這個方法其實就是假設那些有著類似的統計特征的人就會有相似的決策標準以及購物方式。當然，簡單地說，這個假設確實能夠成立?？墒?，就算這種方法能夠幫助我們找到消費者的一些相似點，它的精確度以及可實施性還是遠不及需求利潤池分析法。

以我們之前所說的那個狗糧公司為例。我們已經知道了有“過分溺愛狗狗的家長”這一類人的存在。在實際生活中，這類人確實很多都是空巢老人，但是那并不能說明所有的空巢老人都是過分溺愛寵物的家長。同時，也不表示那些單身的年輕人、年輕的家庭或者更加成熟一些的家庭就不是“過分溺愛的家長”。實際上，這些人往往都屬于這一類型。所以，“過分溺愛的家長”這個群體是根據這些人的普遍需求定義的，并不是靠人口統計得出的。雖然這個群體里的成員大多是空巢老人，但是這個群體卻橫跨了大多數以人口統計為依據而分出的群體。

可以說，除了一小部分趨勢信息以外，以人口統計為依據作出的市場細分基本上無法提供任何與消費者購買行為相關的有用信息。試想一下，這個方法所提供給你的內容，你的競爭對手也完全了解，那么這些內容對你而言還有什么價值呢？所以，歸根結底，以人口統計為依據對市場進行細分只能讓你知道“你的消費者都是哪些人”，但是該方法很少會告訴你“為什么這些消費者會作出這樣或那樣的消費決策”。

人口統計學市場調查中有一種特殊的形式，叫做“公司人口統計學”。這種人口統計方法主要運用在批發(fā)行業(yè)中，幫助公司對它們的顧客進行分類。實際上，公司人口統計學創(chuàng)造出了一些客戶組合。這些客戶都與垂直市場（制造、零售、金融服務）以及業(yè)務的規(guī)模（小型、中型、大型）有關。也許和我們一樣，以上這些內容會讓你想起前面所提到的狗糧業(yè)務。