Dahil olmak üzere herhangi bir sürecin yönetimipazarlama, pazar durumunun objektif bir değerlendirmesini içerir. Hedef pazarların seçimi ve bir pazarlama karmasının geliştirilmesi ve pazarlama faaliyetlerinin uygulanmasını içeren pazar fırsatları analizinin tüm aşamalarında kademeli olarak ilerleyen kişi, araştırma ihtiyacıyla istem dışı yüzleşmek zorundadır. Bu durumda, kişi yalnızca analistin kendi yeteneğine ve deneyimine değil, aynı zamanda veri işleme yöntemlerini ustaca kullanmasına da güvenmek zorundadır.
Modern bir ekonomide karmaşıklığı vesüreçlerin çok yönlülüğü, büyük miktarda bilgi, çeşitli istatistiksel paketleri kullanmadan en önemli verileri bulmak çok sorunlu hale geliyor.
Pazarlamada özel bir rolaraştırma küme analizi gerektirir. Doğası gereği, çeşitli istatistiksel araştırma yöntemlerini birleştiren kombine bir yöntemdir. Her biri kendi tanımlayıcı değişkenlerine sahip olan çok değişkenli gözlemlerin sınıflandırılmasına dayanmaktadır. Küme analizi, bir nesneyi göreceli homojen (homojen) gruplar halinde sınıflandırmanın bir yolunu varsayar ve dikkate alınacak bir başlangıç değişkenleri kümesine sahiptir. Başka bir deyişle, nesneler gruplara ayrılır. Gruplar halinde, çeşitli şekillerde benzerlikler gösterirler.
Küme analizi yöntemleri, çok çeşitli pazarlama görevleri için kullanılır.
Pazar segmentasyonu, parçalanmanıza olanak tanırtüketici kategorisi, belirli bir ürünün edinilmesinden beklenen faydalara dayalı olarak kümeler halinde. Her bir küme, benzer faydalar arayan tüketicilerden oluşabilir. İsim uygun şekilde seçildi - avantajların bölümlere ayrılma yöntemi.
Müşteri davranışının analizi. Bu sorunun çözümünde, davranışlarını modellemek için homojen tüketici grupları oluşturmak için küme analizi kullanılır.
Yeni bir ürünün yeteneklerini belirleyerek şunları yapabilirsiniz:aynı kümenin ticari markalarının kendi aralarında diğer kümelerdeki markalara göre daha şiddetli rekabet gösterdiğinde belirgin bir düzenlilik varken, kümelenmesini ticari markalara göre yapmak.
Şehirleri kümeler halinde gruplandırarak, belirli bir ürün için en uygun satış pazarlarını seçebilirsiniz.
Küme analizi, boyut azaltmaya izin verirveri. Bireysel kümeleri gözlemlemek, ardından çoklu diskriminant analizine geçmek. Her vakayı ayrı ayrı ele almaktan çok daha kolay ve ucuzdur.
Kümelemenin amacı gruplamaktırbenzer gerekçelerle nesneler. Benzerlik derecesinin daha objektif bir değerlendirmesi için, belirli bir referans birimi tanıtılmalıdır. Kümeler oluştururken, genellikle aynı anda iki veya daha fazla özelliğe güvenirler.
Küme analizi aşağıdakilerin kullanımını içerir:çok çeşitli kümeleme yöntemleri. Bunlar arasında olasılıkçı yaklaşım, yapay zeka sistemlerine dayalı yaklaşımlar, mantıksal bir yaklaşım, hiyerarşik bir yaklaşım sayılabilir.
Hiyerarşik küme analizi varsayariç içe geçmiş grupların veya çeşitli sıraların kümelerinin bulunduğu karmaşık bir sistem. Bu yöntem iki tür özellik kullanır. Aglomeratif (birleştirici) işaretler bölücü (bölen) olanlarla bir arada bulunur. Özelliklerin sayısı, monotetik ve polietik sınıflandırma yöntemlerine bölünmeye yol açar.
Tüm bu yöntemleri istatistiklerde kullanmak,yaklaşık yüz kümeleme algoritması vardır. Ancak hiyerarşik küme analizi bu listenin başında yer almaktadır. Çekiciliği, veri kıt olduğunda ve hatta mevcut veriler rastgele değişkenlerin normal dağılımlarının gereklerine ve klasik istatistik yöntemlerinin diğer gereksinimlerine göre koşulları karşılamadığında bile mükemmel bir şekilde çalışması gerçeğinde yatmaktadır.
