Analisis klaster Pendekatan ilmiah untuk mempelajari fenomena kompleks

Pengelolaan setiap proses, termasuk pemasaran, melibatkan penilaian objektif terhadap situasi yang ada di pasar. Secara bertahap berkembang melalui semua tahap analisis peluang pasar, yang mencakup pemilihan pasar sasaran, pengembangan bauran pemasaran, dan aktivitas pemasaran, seseorang tidak dapat tidak merasakan kebutuhan akan penelitian. Pada saat bersamaan, perlu tidak hanya mengandalkan bakat dan pengalaman analis itu sendiri, tapi juga pada penggunaan metode pengolahan data yang terampil.

Dalam ekonomi modern dengan kompleksitas dan fleksibilitas prosesnya, sejumlah besar informasi untuk menemukan data yang paling signifikan tanpa menggunakan berbagai paket statistik menjadi sangat bermasalah.

Analisis klaster mengambil peran khusus dalam melakukan riset pasar. Dengan sifatnya, ini adalah metode gabungan, menggabungkan beberapa metode penelitian statistik. Hal ini didasarkan pada klasifikasi pengamatan multidimensional, yang masing-masing sesuai dengan satu set variabel deskriptif. Analisis klaster mengasumsikan cara untuk mengklasifikasikan suatu objek oleh kelompok homogen (homogen) relatif, memiliki seperangkat variabel awal untuk dipertimbangkan. Dengan kata lain, objek dibagi menjadi beberapa kelompok. Dalam kelompok, mereka menunjukkan kesamaan dalam beberapa cara.

Metode analisis klaster digunakan untuk berbagai macam tugas pemasaran.

Segmentasi pasar memungkinkan kita memecahkan kategori konsumen ke dalam kelompok berdasarkan pada manfaat yang diharapkan dari perolehan produk tertentu. Setiap cluster bisa terdiri dari konsumen yang mencari keuntungan serupa. Nama itu dipilih dengan tepat - segmentasi keuntungan.

Analisis perilaku pelanggan. Dalam memecahkan masalah ini, analisis klaster digunakan untuk menciptakan kelompok konsumen yang homogen untuk memodelkan perilaku mereka.

Menentukan kemungkinan produk baru, adalah mungkin untuk melakukan pengelompokannya dengan merek dagang, dan ada keteraturan yang jelas ketika merek dagang dari cluster yang sama menunjukkan persaingan yang lebih ketat satu sama lain dibandingkan dengan merek di kelompok lain.

Dengan mengelompokkan kota ke dalam kelompok, Anda dapat memilih pasar penjualan yang paling sesuai untuk produk tertentu.

Analisis cluster mengurangi ukuran data. Dengan melakukan pengamatan pada kelompok individu, mereka kemudian melakukan analisis diskriminan ganda. Ini jauh lebih sederhana dan lebih murah daripada mempertimbangkan setiap kasus secara terpisah.

Tujuan pengelompokan adalah pengelompokan objek sesuai dengan karakteristik yang serupa. Untuk penilaian yang lebih obyektif mengenai tingkat kesamaan, unit referensi tertentu harus diperkenalkan. Saat membentuk kelompok, mereka biasanya mengandalkan dua atau lebih ciri secara bersamaan.

Analisis klaster melibatkan penggunaan berbagai metode pengelompokan. Diantaranya kita bisa memilih seperti pendekatan probabilistik, pendekatan berdasarkan sistem kecerdasan buatan, pendekatan logis, pendekatan hierarkis.

Analisis cluster hirarkis melibatkan sistem kompleks yang memiliki sejumlah kelompok atau kelompok bersarang dari berbagai pesanan. Metode ini menggunakan dua macam karakteristik. Tanda aglomeratif (pemersatu) bersebelahan dengan tanda divisi (pemisah). Jumlah fitur mengarah pada pembagian menjadi metode klasifikasi monoton dan polythetics.

Dengan menggunakan semua metode statistik ini, ada sekitar seratus algoritma pengelompokan. Tapi analisis cluster hirarkis mengambil tempat terdepan dalam daftar ini. Daya tariknya terletak pada kenyataan bahwa ia berfungsi sempurna dengan adanya defisit data, dan bahkan ketika untuk data yang ada tidak ada pemenuhan kondisi sesuai dengan persyaratan normalitas distribusi variabel acak, serta persyaratan lain dari metode statistik klasik.