tahes protsessi juhtimine, sealhulgas turunduse, eeldab objektiivset hinnangut olukorrale turul.Tasapisi liigub läbi kõikide etappide analüüsi turuvõimalusi, mis sisaldavad sihtturgude valik ja arendamine turustamine ning rakendamiseks turundustegevuse, tahtmatult silmitsi vajadusega uurida.See ei tohi tugineda üksnes talent ja kogemused analüütik, vaid ka nende oskusliku kasutamise andmetöötluse meetodit.
Tänapäeva majanduses oma keeruka ja mitmetahulise protsesse, tohutul hulgal teavet leida kõige olulisemad andmed ei kasutata erinevaid statistilisi paketid muutub väga problemaatiliseks.
erilist rolli turundusuuringute võtab Klasteranalüüsist.Oma olemuselt on see kombineeritud meetodil, mis ühendab mitmeid meetodeid statistilised uuringud.See põhineb peitub liigitus mitme muutujaga tähelepanekud, millest igaühel on oma komplekti kirjeldavat muutujaid.Cluster analüüs näitab teed klassifitseerida objektiks suhteliselt homogeenne (sarnane), milles on lähtepunktiks tasu muutujate kogum.Teisisõnu, objektid on jagatud rühmadesse.Rühmades, nad näitavad sarnasusi mitmel põhjusel.
klasteranalüüsi meetodeid kasutatakse erinevaid turunduse eesmärke.
Turu segmenteerimine võimaldab teil jagada tarbijate grupi klastritesse põhjal oodatav kasu omandamine teatud kaupu.Iga klastri võib koosneda tarbijatele, kes otsivad samasugust kasu.Nimi ta tõusis sobiv - segmenteerimine meetod eeliseid.
analüüs kliendi käitumist.Selle ülesande, klasteranalüüsis saab luua homogeenne tarbijarühmad modelleerida oma käitumist.
määrata võimalusi uue toote, võite teha seda klastrite brändi, mis hääldatakse muster järgida marki samas klastris näitus tihe konkurents omavahel kui margid teiste klastrite.
rühmituse klastrite linn, võite valida kõige sobivam turgudel teatud kaupu.
Klasteranalüüsist vähendab dimensionaalsusest andmeid.Vaatluste üksikute klastrid, siis liikuda mitu diskriminantanalüüs.See on palju lihtsam ja odavam kui kaaluda iga juhtumi puhul.
eesmärk rühmitamise on rühm objektide Samadel põhjustel.Objektiivsema hinnangu sarnasus peaks kehtestama teatud standarditele ühikut.In klastrite tavaliselt tugineda kahe või enama iseärasusi samaaegselt.
Klasteranalüüs puhul kasutatakse erinevaid rühmitamise meetodeid.Nende hulgas on näiteks tõenäosuslik lähenemine, lähenemisviise, mis põhinevad tehisintellekti, loogiline lähenemine, hierarhiline lähenemisviis.
hierarhiline Klasteranalüüsist tähendab keerulist süsteemi, mis on mitu alarühma või klastrite erinevaid tellimusi.See meetod kasutab kahte liiki omadused.Liituma (Unity) märke kõrvuti divizivnymi (eraldi).Arvu märke juhtiv jaotusest monothetic liigitamisele ja polythetic.
Kasutades kõiki neid meetodeid Statistikas on umbes sada klastrite algoritme.Aga hierarhilise klasteranalüüsi kulub juhtiv koht nimekirjas.Selle kaebuse seisneb asjaolus, et see sobib hästi andmed puuduvad, isegi siis, kui puudub andmed ei ole tingimuste täitmise vastavalt nõudele normaaljaotust juhuslikud muutujad, samuti muud nõuded klassikalise statistilisi meetodeid.
