setiap proses manajemen, termasuk pemasaran, mengasumsikan penilaian obyektif dari situasi di pasar.Secara bertahap bergerak melalui semua tahapan analisis peluang pasar, yang meliputi pemilihan target pasar dan pengembangan pemasaran dan pelaksanaan kegiatan pemasaran, tanpa disadari dihadapkan dengan kebutuhan untuk belajar.Hal ini tidak hanya harus mengandalkan bakat dan pengalaman dari analis, tetapi juga pada penggunaan terampil mereka teknik pengolahan data.
Dalam perekonomian saat ini dengan proses yang kompleks dan beragam yang, sejumlah besar informasi untuk menemukan data yang paling relevan tanpa menggunakan berbagai paket statistik menjadi sangat bermasalah.Peran khusus
dalam riset pemasaran membutuhkan analisis cluster.Berdasarkan sifatnya, metode ini dikombinasikan yang menggabungkan beberapa metode penelitian statistik.Hal ini didasarkan pada kebohongan klasifikasi observasi multivariat, yang masing-masing telah menetapkan sendiri variabel deskriptif.Analisis cluster menunjukkan cara untuk mengklasifikasikan obyek yang relatif homogen (sejenis) kelompok yang memiliki titik awal untuk pertimbangan satu set variabel.Dengan kata lain, benda dibagi menjadi kelompok-kelompok.Dalam kelompok, mereka menunjukkan kesamaan pada beberapa alasan.
metode analisis cluster digunakan untuk berbagai tujuan pemasaran.
Segmentasi Pasar memungkinkan Anda untuk membagi kategori konsumen ke dalam kelompok atas dasar manfaat yang diharapkan dari akuisisi barang tertentu.Setiap cluster dapat terdiri dari konsumen yang mencari manfaat yang sama.Nama dia memilih yang sesuai - metode segmentasi keuntungan.Analisis
perilaku pelanggan.Dalam tugas ini, analisis cluster digunakan untuk membuat kelompok konsumen yang homogen model perilaku mereka.
menentukan kemungkinan produk baru, Anda dapat membuatnya mengelompokkan dengan merek, dengan pola diucapkan diamati ketika merek pameran cluster yang sama persaingan sengit dengan satu sama lain daripada dengan merek dalam kelompok lainnya.
pengelompokan cluster di kota, Anda dapat memilih pasar yang paling sesuai untuk barang-barang tertentu.Analisis cluster
mengurangi dimensi dari data.Melakukan pengamatan dari kelompok individu, kemudian pindah ke analisis diskriminan berganda.Hal ini jauh lebih mudah dan lebih murah daripada mempertimbangkan setiap kasus.
Tujuan clustering adalah untuk benda-benda kelompok atas dasar yang sama.Untuk penilaian yang lebih obyektif dari tingkat kesamaan harus memperkenalkan standar tertentu unit.Dalam membentuk kelompok biasanya mengandalkan dua atau lebih fitur pada waktu yang sama.Analisis
Cluster melibatkan penggunaan berbagai metode pengelompokan.Diantaranya adalah seperti pendekatan probabilistik, pendekatan, yang didasarkan pada kecerdasan buatan, pendekatan logis, pendekatan hirarkis.Analisis cluster hirarkis
melibatkan sistem yang kompleks yang memiliki sejumlah sub-kelompok atau kelompok perintah yang berbeda.Metode ini menggunakan dua macam karakteristik.Menggumpal (Unity) tanda-tanda hidup berdampingan dengan divizivnymi (terpisah).Jumlah tanda-tanda yang mengarah ke divisi pada metode klasifikasi monothetic dan polythetic.
Menggunakan semua metode ini dalam statistik, ada sekitar seratus algoritma clustering.Tetapi analisis cluster hirarkis menempati tempat terkemuka dalam daftar.Daya tariknya terletak pada kenyataan bahwa ia bekerja dengan baik dengan kurangnya data, bahkan ketika data yang tersedia tidak terpenuhinya kondisi sesuai dengan kebutuhan variabel acak terdistribusi normal, serta persyaratan lain dari metode statistik klasik.
