Лекции.Орг


Поиск:




Чаще всего используется при сегментации рынка

Кластерный анализ.

2 уровня обработки информации:

1. Дескриптивный (описательны; берем результаты, считаем проценты, кол-во и описываем результаты + графики, диаграммы)

2.Каузальный (причинно-следственный) метод (включает в себя 3 метода)

– метод научного исследования, проявляющий себя в тех обстоятельствах, когда в процессе изучения экономической системы метод анализа применяется в отрыве от возможностей метода синтеза, не позволяя тем самым выявить взаимозависимость и взаимообусловленность элементов и составных частей этой системы.

 

Кластерный анализ (англ. Data clustering) — задача разбиения заданной выборки объектов (ситуаций) на подмножества, называемые кластерами, так, чтобы каждый кластер состоял из схожих объектов, а объекты разных кластеров существенно отличались.

ЛЕКЦИИ

График (У;Х), Опросили 500 челове, ставим точки мнений на графике, получаются облака. Смотрим сгущения точек – кластеры.

х;у – переменные; r – расстояние между точками.

r равен квадратный корень из суммы разностей x1-x2 и y1 –y2 в квадрате.

Задаем радиус и берем точки, которые недалеко от радиуса.

Эти сгущения получаются в виде иерархии.

Чаще всего используется при сегментации рынка.

 

СЕГМЕНТИРОВАНИЕ И КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ

Процесс сегментации состоит из двух стадий:

1. Определение принципов сегментирования (формирование признаков сегментирования, выбор метода) и осуществление сегментирования рынка.

2. Характеристика выявленных сегментов (интерпретация полученных сегментов).

Определение принципов сегментирования начинается с выбора признаков сегментации. Для сегментирования рынка предлагается использовать большой спектр признаков, обычно группируемых в географические, демографические, психологические, поведенческие. Подробный перечень и характеристика переменных сегментирования даны Ф. Котлером и часто используется другими авторами.

Следующий шаг определения принципов сегментирования — выбор метода сегментации и его применение. Кластерный анализ – один из "базовых" методов, используемый в мировой практике многомерной классификации. В отечественной и зарубежной литературе можно встретить и другие названия этого метода: «post hoc» метод, «cluster-based», метод таксономии, метод «К-сегментирования». Данный метод используется при условии неопределенности признаков сегментирования и сущности самих сегментов. Исследователь предварительно выбирает ряд интерактивных по отношению к респонденту (метод подразумевает проведение опроса) переменных и далее в зависимости от высказанного отношения к определенной группе переменных, респондентов относят к соответствующему сегменту.

Метод кластерного анализа направлен на поиск признаков сегментирования с последующим отбором сегментов. Сегментирование производится в отношении определенной фирмы, производящей товар, при этом предполагается, что существует потребительский рынок, структура которого не известна и не может быть определена "a priory" по задаваемым признакам.

Условия успешности реализации метода:

· Наличие у фирмы минимум 100 клиентов (покупателей или лиц, которым реализуется товар) в месяц.

· Возможность проведения опроса клиентов фирмы.

· Наличие специального программного обеспечения.

Обычно выделяют 4-6 устойчивых сегментных групп, в отношении которых и производится товарная дифференциация. Если в результате выделения сегментов их количество слишком велико, то рассчитывается процент респондентов, оказавшихся в той или иной сегментной группе, полагая, что этот процент можно распространить на всех клиентов. Группы с наиболее высоким процентом и выделяются как сегменты рынка. На последнем шаге выделенные сегменты описывают и присваивают специальные маркетинговые "прозвища" для удобства последующей работы. Таким образом, получаем выделенные признаки сегментирования и сегменты, в отношении которых может производиться проектирование, модернизация или позиционирование товара. Выходом алгоритмов кластеризации могут быть иерархические деревья или объединение потребителей в группы. Существует достаточно большое количество кластерных алгоритмов.

Результаты кластерного анализа фактически описывают портрет потребителя с рациональной (свойства товара) и эмоциональной (оценка степени согласия с утверждениями) точек зрения. На их основании можно определить целевую группу (или степень соответствия предположений о целевой группе фактической картине), расставить акценты в рекламном сообщении и рекламной кампании в целом, избавиться от иллюзий относительно исключительности своего товара по какому-либо определенному свойству (если вдруг выяснится, что практически все потребители ставят его на последнее место по важности) и т. д.

Использование результатов сегментирования на основании кластерного анализа дает компаниям реальный шанс глубже понять своих клиентов и потребителей. Это, в свою очередь, позволит свести к минимуму разницу между представлениями продавцов и покупателей, то есть карта восприятия товара или услуги для них будет практически идентичной.



<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
 | 
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2016-09-06; Мы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 204 | Нарушение авторских прав


Поиск на сайте:

Лучшие изречения:

Логика может привести Вас от пункта А к пункту Б, а воображение — куда угодно © Альберт Эйнштейн
==> читать все изречения...

785 - | 786 -


© 2015-2024 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.009 с.