Klastrová analýza. Vědecký přístup ke studiu složitých jevů

Řízení každého procesu, včetně marketingu, zahrnuje objektivní posouzení situace na trhu. Postupně probíhá ve všech fázích analýzy tržních příležitostí, mezi něž patří výběr cílových trhů a vývoj trhu komplexní marketing, a realizace marketingových akcí, nedobrovolně je nutné čelit nutnosti výzkumu. Současně je nutné nejen spoléhat na talent a zkušenosti samotného analytika, ale také na zručné využití metod zpracování dat.

V dnešní ekonomice se složitostí a všestranností procesů stává velmi problematické velké množství informací, které najdou nejvýznamnější údaje bez použití různých statistických balíčků.

Klastrová analýza hraje zvláštní roli při provádění průzkumu trhu. Podle své povahy jde o kombinovanou metodu, která kombinuje několik metod statistického výzkumu. Vychází z klasifikace vícerozměrných pozorování, z nichž každá odpovídá množině popisných proměnných. Klastrová analýza zahrnuje způsob, jak klasifikovat objekt relativně homogenními (homogenními) skupinami s počáteční množinou proměnných, které je třeba vzít v úvahu. Jinými slovy, objekty jsou rozděleny do skupin. Ve skupinách vykazují podobnost několika způsoby.

Metody klastrové analýzy se používají pro širokou škálu marketingových úkolů.

Segmentace trhu umožňuje rozdělit kategorii spotřebitelů na klastry na základě očekávaných výhod plynoucích z nabytí určitého produktu. Každý cluster může být složen ze spotřebitelů, kteří hledají podobné výhody. Jméno bylo správně vybráno - segmentace výhod.

Analýza chování zákazníků. Při řešení tohoto problému se klastrová analýza používá k vytvoření homogenních skupin spotřebitelů za účelem modelování jejich chování.

Při určování vlastností nového produktu jej můžete seskupit ochranné známky, V tomto případě se vyskytuje výrazná pravidelnost, jestliže ochranné známky stejného klastru vykazují navzájem silnější konkurenci než u značek v jiných klastrech.

Sdružováním měst do klastrů můžete vybrat nejvhodnější trhy pro konkrétní produkt.

Analýza klastrů snižuje velikost dat. Tím, že dělají pozorování na jednotlivých seskupeních, postupují k více diskriminační analýze. To je mnohem jednodušší a levnější než zvažovat každý případ zvlášť.

Účelem seskupování je seskupení objektů podle podobných charakteristik. Pro objektivnější posouzení stupně podobnosti by měla být zavedena určitá referenční jednotka. Při vytváření klastrů obvykle spoléhají na dva nebo více znaků.

Klastrová analýza zahrnuje použití široké škály metod shlukování. Mezi nimi lze vynechat například pravděpodobnostní přístupy založené na přístupu systémy umělé inteligence, logický přístup, hierarchický přístup.

Hierarchická klastrová analýza zahrnuje komplexní systém, který má řadu vnořených skupin nebo seskupení různých objednávek. Tato metoda používá dva druhy vlastností. Aglomerační (sjednocující) znaky koexistují s divizními (oddělujícími) znaky. Počet vlastností vede k rozdělení na monotetické metody klasifikace a polytetiky.

Pomocí všech těchto metod ve statistikách existuje zhruba stovka clusteringových algoritmů. Ale hierarchická klastrová analýza zaujímá vedoucí místo v tomto seznamu. Jeho přitažlivost spočívá v tom, že funguje dokonale za přítomnosti deficitu dat a dokonce i když podmínky dostupné pro dostupné údaje nesplňují požadavky na normálnost distribucí náhodných proměnných, stejně jako další požadavky klasických statistických metod.