Ledelse av enhver prosess, inkludertmarkedsføring, innebærer en objektiv vurdering av situasjonen på markedet. Gående gradvis gjennom alle stadier av analysen av markedsmuligheter, som inkluderer valg av målmarkeder, utvikling av markedsmiks og implementering av markedsføringsaktiviteter, må ufrivillig man møte behovet for forskning. Samtidig er det nødvendig å ikke bare stole på analytikerens talent og erfaring, men også på dyktig bruk av databehandlingsmetoder.
I den moderne økonomien med sin kompleksitet ogflerfasete prosesser, en stor mengde informasjon for å finne de mest signifikante dataene uten bruk av ulike statistiske pakker blir svært problematisk.
En spesiell rolle i markedsføringstudier tar en klyngeanalyse. Av sin natur er dette en kombinert metode som kombinerer flere metoder for statistisk forskning. Den er basert på klassifisering av flerdimensjonale observasjoner, for hver av disse tilsvarer et sett av beskrivende variabler. Clusteranalyse innebærer en måte å klassifisere et objekt av relativ homogene (homogene) grupper med å ha det første settet av variabler som skal vurderes. Med andre ord er objektene delt inn i grupper. I grupper viser de likhet på flere måter.
Klientanalysemetoder brukes til et bredt spekter av markedsføringsoppgaver.
Segmentering av markedet tillater oppbrytningforbrukerkategori på klynger på grunnlag av forventede fordeler ved oppkjøp av et bestemt produkt. Hver klynge kan bestå av forbrukere som leter etter lignende fordeler. Navnet ble riktig valgt - segmentering av fordeler.
Analyse av kundeadferd. Ved å løse dette problemet brukes klusteranalyse til å skape homogene forbrukergrupper for å modellere deres oppførsel.
Bestemme evnen til det nye produktet, kan duå utføre sin clustering etter varemerker, og det er uttalt regelmessighet når varemerkene til samme klynge viser mer alvorlig konkurranse med hverandre enn med frimerker i andre klynger.
Ved å gruppere byer i klynger kan du velge de mest egnede markeder for et bestemt produkt.
Klientanalyse gjør det mulig å redusere dimensjonendata. Ved å gjøre observasjoner på individuelle klynger fortsetter de videre til flere diskrimineringsanalyser. Dette er mye enklere og billigere enn å vurdere hvert enkelt tilfelle separat.
Formålet med clustering er å grupperegjenstander av lignende grunner. For en mer objektiv vurdering av graden av likhet, bør en bestemt referanseenhet innføres. Når de danner klynger, stole de vanligvis på to eller flere egenskaper samtidig.
Klusteranalyse innebærer bruk avet bredt spekter av klynge metoder. Blant dem er for eksempel sannsynlighets tilnærming, tilnærminger, som er basert på kunstig intelligens, logisk tilnærming, en hierarkisk tilnærming.
Hierarkisk klyngeanalyse innebærerEt komplekst system som har en rekke nestede grupper eller klynger av forskjellige ordrer. Denne metoden bruker to typer egenskaper. Agglomerative (samlende) tegn eksisterer sammen med divisjons (separerende) tegn. Antallet funksjoner gir en oppdeling i monotetiske metoder for klassifisering og polyetikk.
Ved å bruke alle disse metodene i statistikk,Det er omtrent hundre av clustering algoritmer. Men den hierarkiske klyngeanalyse er ledende i denne listen. Dens appell ligger i det forhold at de arbeider perfekt med et underskudd av data, selv om de tilgjengelige data ikke finner sted etter behov ved de betingelser som normalt fordelt tilfeldige variabler, så vel som andre krav til de klassiske statistiske metoder.
