Gestione di qualsiasi processo, inclusomarketing, comporta una valutazione oggettiva della situazione del mercato. Avanzando gradualmente attraverso tutte le fasi dell'analisi delle opportunità di mercato, che includono la selezione dei mercati di destinazione, lo sviluppo di un marketing mix e l'implementazione delle attività di marketing, si deve involontariamente affrontare la necessità di ricerca. In questo caso non si deve fare affidamento solo sul talento e sull'esperienza dell'analista stesso, ma anche sul suo abile utilizzo dei metodi di elaborazione dei dati.
In un'economia moderna con la sua complessità ela versatilità dei processi, un'enorme quantità di informazioni, diventa molto problematico trovare i dati più significativi senza utilizzare vari pacchetti statistici.
Un ruolo speciale nel marketingla ricerca richiede l'analisi dei cluster. Per sua natura, è un metodo combinato che combina diversi metodi di ricerca statistica. Si basa sulla classificazione di osservazioni multivariate, ciascuna delle quali ha il proprio insieme di variabili descrittive. L'analisi dei cluster presuppone un modo per classificare un oggetto in gruppi relativi omogenei (omogenei), avendo un insieme iniziale di variabili da considerare. In altre parole, gli oggetti vengono suddivisi in gruppi. In gruppi, mostrano somiglianze in diversi modi.
I metodi di analisi dei cluster vengono utilizzati per un'ampia gamma di attività di marketing.
La segmentazione del mercato ti consente di abbatterecategoria di consumatori in cluster sulla base dei benefici attesi dall'acquisto di un particolare prodotto. Ogni cluster può essere composto da consumatori alla ricerca di vantaggi simili. Il nome è stato scelto in modo appropriato: il metodo di segmentazione dei vantaggi.
Analisi del comportamento del cliente. Per risolvere questo problema, l'analisi dei cluster viene utilizzata per creare gruppi di consumatori omogenei al fine di modellare il loro comportamento.
Determinando le capacità di un nuovo prodotto, puoiper rendere il suo raggruppamento per marchi, mentre vi è uno schema pronunciato quando i marchi dello stesso gruppo mostrano una concorrenza più severa tra loro rispetto a marchi in altri gruppi.
Raggruppando le città in cluster, puoi scegliere i mercati di vendita più appropriati per un determinato prodotto.
L'analisi dei cluster consente la riduzione della dimensionalitàdati. Osservando i singoli cluster, quindi passando all'analisi discriminante multipla. È molto più facile ed economico che considerare ogni caso separatamente.
Lo scopo del raggruppamento è raggruppareoggetti con caratteristiche simili. Per una valutazione più oggettiva del grado di somiglianza, dovrebbe essere introdotta una certa unità di riferimento. Quando si formano i cluster, di solito si basano su due o più funzionalità contemporaneamente.
L'analisi dei cluster prevede l'uso diun'ampia gamma di metodi di raggruppamento. Tra questi, si possono individuare come l'approccio probabilistico, approcci basati su sistemi di intelligenza artificiale, un approccio logico, un approccio gerarchico.
L'analisi gerarchica dei cluster presupponeun sistema complesso che ha un numero di gruppi nidificati o cluster di vari ordini. Questo metodo utilizza due tipi di tratti. I segni agglomerativi (unificanti) coesistono con quelli divisivi (divisori). Il numero di caratteristiche porta a una divisione in metodi di classificazione monotetici e metodi politetici.
Utilizzando tutti questi metodi nelle statistiche,ci sono circa cento algoritmi di clustering. Ma l'analisi gerarchica dei cluster occupa il primo posto in questo elenco. La sua attrattiva sta nel fatto che funziona perfettamente quando i dati sono scarsi, e anche quando i dati disponibili non soddisfano le condizioni secondo i requisiti delle normali distribuzioni di variabili casuali, così come altri requisiti dei metodi classici di statistica.
