Analiza grozdov. Znanstveni pristop k preučevanju zapletenih pojavov

Upravljanje katerega koli postopka, vključno s trženjem, vključuje objektivno oceno stanja na trgu. Postopoma napreduje skozi vse faze analize tržnih priložnosti, ki vključujejo izbor ciljnih trgov in razvoj zapleteno trženje, in izvedbo marketinških akcij, se neprostovoljno soočiti z nujnostjo raziskav. Hkrati se ne sme zanesti le na talent in izkušnje samega analitika, ampak tudi na vestno uporabo metod obdelave podatkov.

V sodobnem gospodarstvu, s svojimi kompleksnih in večplastnih procesov, ogromne količine informacij, da bi našli najbolj ustrezne podatke brez uporabe različnih statističnih paketov postane zelo problematično.

Analiza grozdov igra posebno vlogo pri tržnih raziskavah. Po svoji naravi je to kombinirana metoda, ki združuje več metod statističnih raziskav. Temelji na razvrstitvi večdimenzionalnih opazovanj, od katerih vsak ustreza vrsti opisnih spremenljivk. Analiza grozdov vključuje način za razvrstitev predmeta s pomočjo relativnih homogenih (homogenih) skupin z začetnim nizom spremenljivk, ki jih je treba upoštevati. Z drugimi besedami, predmeti so razdeljeni v skupine. V skupinah kažejo podobnost na več načinov.

Metode analize grozdov se uporabljajo za široko paleto marketinških nalog.

Segmentacija trga vam omogoča, da razvrstite kategorijo potrošnikov v grozde glede na pričakovane koristi nakupa določenega izdelka. Vsako skupino lahko sestavljajo potrošniki, ki iščejo podobne koristi. Ime je bilo ustrezno izbrano - segmentacija prednosti.

Analiza vedenja strank. Pri reševanju tega problema se analiza grozda uporablja za oblikovanje homogenih potrošniških skupin, da bi lahko modelirali njihovo vedenje.

Določite zmogljivosti novega izdelka, ga lahko združite blagovne znamke, Poleg tega smo ugotovili, izrazit vzorec, kot blagovne znamke v isti gruči kažejo močno konkurenco med seboj kot z oznakami v drugih skupinah.

Z združitvijo mest v skupine lahko izberete najbolj primerne trge za določen izdelek.

Analiza grozdov zmanjša velikost podatkov. S pripravo opazovanj na posameznih grozdih nadaljujejo z več diskriminacijskimi analizami. To je precej enostavnejše in cenejše kot vsak posamezen primer posebej.

Namen združevanja je združevanje predmetov glede na podobne značilnosti. Za bolj objektivno oceno stopnje podobnosti je treba uvesti določeno referenčno enoto. Pri oblikovanju grozdov se običajno zanašajo na dve ali več lastnosti hkrati.

Analiza grozdov vključuje uporabo širokega spektra skupinskih metod. Med njimi lahko izstopimo, kot je verjetnostni pristop, pristopi, ki temeljijo na sistemi umetne inteligence, logični pristop, hierarhični pristop.

Hierarhična analiza grozdov vključuje kompleksen sistem, ki ima številne ugnezdene skupine ali skupine različnih naročil. Ta metoda uporablja dve vrsti značilnosti. Aglomerativni (poenoteni) znaki soobstajajo z ločilnimi znaki. Število funkcij vodi do delitve na monotične metode klasifikacije in politetike.

Uporaba vseh teh metod v statistiki je približno sto algoritmov za gruče. Toda hierarhična analiza grozdov prevzame vodilno mesto na tem seznamu. Njegova pritožba je v tem, da deluje odlično s primanjkljajem podatkov, tudi če razpoložljivi podatki ne poteka, kot je glede na razmere normalno porazdeljene naključne spremenljivke, kot tudi druge zahteve iz klasičnih statističnih metod.