Analiza clusterului. O abordare științifică în studiul fenomenelor complexe

Gestionarea oricărui proces, inclusiv a marketingului, implică o evaluare obiectivă a situației de pe piață. Treptat progresează prin toate etapele analizei oportunităților de piață, care includ selecția piețelor țintă și dezvoltarea pieței marketing complex, și realizarea de acțiuni de marketing, involuntar este necesar să se confrunte cu necesitatea de cercetare. În același timp, este necesar nu numai să se bazeze pe talentul și experiența analistului însuși, ci și pe utilizarea cu îndemânare a metodelor de prelucrare a datelor.

În economia de astăzi, cu complexitatea și versatilitatea proceselor, o cantitate imensă de informații pentru a găsi cele mai importante date fără a utiliza diverse pachete statistice devine foarte problematică.

Analiza clusterului are un rol deosebit în realizarea cercetării de piață. Prin natura sa, aceasta este o metodă combinată, combinând mai multe metode de cercetare statistică. Se bazează pe clasificarea observațiilor multidimensionale, pentru fiecare dintre care corespunde un set de variabile descriptive. Analiza cluster implică o modalitate de a clasifica un obiect prin grupuri relativ omogene (omogene), având setul inițial de variabile care trebuie luate în considerare. Cu alte cuvinte, obiectele sunt împărțite în grupuri. În grupuri, ele prezintă similitudine în mai multe moduri.

Metodele de analiză a clusterului sunt utilizate pentru o gamă largă de sarcini de marketing.

Segmentarea pieței vă permite să rupeți categoria de consumatori în grupuri pe baza beneficiilor așteptate de la achiziționarea unui anumit produs. Fiecare grup poate consta din consumatori care caută beneficii similare. Numele a fost selectat în mod corespunzător - segmentarea avantajelor.

Analiza comportamentului clientului. În rezolvarea acestei probleme, analiza clusterului este utilizată pentru a crea grupuri de consumatori omogene pentru a modela comportamentul lor.

Determinarea capabilităților noului produs, îl puteți face clustered Marcă comercială În acest caz, se observă o regularitate pronunțată atunci când mărcile comerciale ale aceluiași grup prezintă o concurență mai severă între ele decât cu mărcile din alte clustere.

Prin gruparea orașelor în clustere, puteți alege piețele cele mai potrivite pentru un anumit produs.

Analiza cluster reduce dimensiunea datelor. Făcând observații asupra clusterelor individuale, ele încep apoi la mai multe analize discriminatorii. Acest lucru este mult mai simplu și mai ieftin decât să luăm în considerare fiecare caz separat.

Scopul grupării este gruparea obiectelor în funcție de caracteristici similare. Pentru o evaluare mai obiectivă a gradului de similitudine, ar trebui introdusă o anumită unitate de referință. Atunci când formează clustere, aceștia se bazează de obicei pe două sau mai multe trăsături simultan.

Analiza cluster implică utilizarea unei game largi de metode de grupare. Printre acestea se poate identifica o abordare probabilistică, abordări bazate pe sistemele de inteligență artificială, abordare logică, abordare ierarhică.

Analiza clusterului ierarhic implică un sistem complex care are un număr de grupuri imbricate sau grupuri de ordine diferite. Această metodă utilizează două tipuri de caracteristici. Semnele aglomerative (unificatoare) coexistă cu semnele divizionare (separatoare). Numărul de caracteristici conduce la o împărțire în metodele monotetice de clasificare și politetice.

Folosind toate aceste metode în statistici, există aproximativ o sută de algoritmi de grupare. Dar analiza cluster ierarhic ia locul de frunte în această listă. Recursul său constă în faptul că funcționează perfect cu un deficit de date, chiar și atunci când datele disponibile nu are loc în conformitate cu condițiile variabile aleatoare distribuite în mod normal, precum și alte cerințe ale metodelor statistice clasice.