Management aller Prozesse, einschließlichMarketing beinhaltet eine objektive Beurteilung der Marktsituation. Wenn man schrittweise alle Phasen der Analyse von Marktchancen durchläuft, einschließlich der Auswahl von Zielmärkten, der Entwicklung des Marketing-Mix und der Durchführung von Marketingaktivitäten, muss man unfreiwillig auf den Forschungsbedarf stoßen. Gleichzeitig muss man sich nicht nur auf das Talent und die Erfahrung des Analytikers verlassen, sondern auch auf den geschickten Umgang mit Datenverarbeitungsmethoden.
In der modernen Wirtschaft mit ihrer Komplexität undDie Vielseitigkeit von Prozessen, eine große Menge an Informationen, um die wichtigsten Daten ohne die Verwendung verschiedener statistischer Pakete zu finden, wird sehr problematisch.
Besondere Rolle im MarketingForschung braucht Clusteranalyse. Es handelt sich naturgemäß um eine kombinierte Methode, die mehrere Methoden der statistischen Forschung kombiniert. Es basiert auf der Klassifizierung von mehrdimensionalen Beobachtungen, für die es jeweils eigene beschreibende Variablen gibt. Die Clusteranalyse geht von einer Möglichkeit aus, ein Objekt nach relativ homogenen (homogenen) Gruppen zu klassifizieren, wobei der anfängliche Satz von Variablen berücksichtigt wird. Mit anderen Worten, Objekte werden in Gruppen unterteilt. In Gruppen zeigen sie Ähnlichkeiten aus mehreren Gründen.
Clusteranalysemethoden werden für eine Vielzahl von Marketingaufgaben eingesetzt.
Marktsegmentierung ermöglicht es Ihnen, zu brechenVerbraucherkategorie in Cluster basierend auf dem erwarteten Nutzen aus dem Erwerb eines bestimmten Produkts. Jeder Cluster kann aus Verbrauchern bestehen, die nach ähnlichen Vorteilen suchen. Den Namen nahm er passend auf - die Methode der Leistungssegmentierung.
Analyse des Kundenverhaltens. Bei der Lösung dieses Problems werden mithilfe der Clusteranalyse homogene Verbrauchergruppen erstellt, um deren Verhalten zu modellieren.
Bestimmen Sie die Möglichkeiten eines neuen Produkts, können SieBündelung nach Marken, wobei es ein ausgeprägtes Muster gibt, bei dem Marken desselben Clusters untereinander einen stärkeren Wettbewerb aufweisen als mit Marken in anderen Clustern.
Durch die Gruppierung von Städten in Clustern können Sie die am besten geeigneten Märkte für ein bestimmtes Produkt auswählen.
Die Clusteranalyse ermöglicht es, die Dimension zu reduzierenDaten. Machen Sie Beobachtungen zu einzelnen Clustern und fahren Sie dann mit der Mehrfachdiskriminanzanalyse fort. Es ist viel einfacher und billiger als in jedem Einzelfall.
Das Clustering dient der GruppierungObjekte aus ähnlichen Gründen. Zur objektiveren Beurteilung des Ähnlichkeitsgrades sollte eine bestimmte Referenzeinheit eingeführt werden. Bei der Bildung von Clustern stützen sie sich normalerweise auf zwei oder mehr Zeichen gleichzeitig.
Die Clusteranalyse geht von der Verwendung von auseine breite Palette von Clustering-Methoden. Dazu gehören der probabilistische Ansatz, die auf künstlichen Intelligenzsystemen basierenden Ansätze, der logische Ansatz und der hierarchische Ansatz.
Hierarchische Clusteranalyse schlägt vorkomplexes System mit einer Anzahl verschachtelter Gruppen oder Cluster unterschiedlicher Ordnung. Diese Methode verwendet zwei Arten von Zeichen. Agglomerative (vereinheitlichende) Zeichen stehen neben divisiven (teilenden) Zeichen. Die Anzahl der Zeichen führt zur Unterteilung in monothetische und polythetische Methoden.
Mit all diesen Methoden in der Statistik,Es gibt ungefähr einhundert Clustering-Algorithmen. Die hierarchische Clusteranalyse nimmt jedoch einen führenden Platz in dieser Liste ein. Ihre Attraktivität liegt in der Tatsache, dass sie bei Datenmangel einwandfrei funktioniert und auch dann, wenn die verfügbaren Daten nicht den Bedingungen entsprechen, die für die Normalverteilung von Zufallsvariablen sowie für andere Anforderungen der klassischen statistischen Methoden gelten.
