Процедура кластеризации этапов: Сбор данных : первый шаг — собрать наиболее полезные и актуальные данные для наших целей. Эти данные могут включать демографическую, поведенческую, транзакционную и психографическую информацию.
Предварительная обработка данных : собранные данные должны быть обработаны на статистическом уровне и обработаны таким образом, чтобы их было легче «обработать».
Обработка также включает в себя вероятностный и процентный расчет, который позволяет нам установить, например, как часто рассматриваемая совокупность совершает конкретную покупку.
Выбор алгоритма кластеризации :
существует несколько алгоритмов кластеризации, включая K-средние, иерархическую кластеризацию, DBSCA, K-Medoids и многие другие. Выбор алгоритма зависит Список рассылки для бизнеса и потребителей от характера данных и целей проводимого нами анализа.
Применение алгоритма : выбранный алгоритм применяется к данным для выявления кластеров, т.е. для сегментации аудитории. Этот процесс можно выполнить с помощью статистического программного обеспечения или инструментов машинного обучения .
Оценка кластеров . После того как кластеры идентифицированы, важно оценить качество сегментации. Это можно сделать, используя методы оценки, которые служат для проверки однородности кластера и, следовательно, его фактической полезности с точки зрения кластерного маркетинга.
Кластерный анализ: как автоматизировать процессы в вашей базе данных
Сегментация помогает прогнозировать поведение потребителей, а которые вознаграждают за изменяя алгоритм кластеризации, можно всегда создавать различные сегментации на основе новых целей, которые возникнут со временем.
Проще говоря, мы можем бесконечно делить нашу аудиторию данные по кувейту на кластеры , просто меняя стартовый вопрос.
С этой точки зрения это может показаться сложным, и мы не можем отрицать, что это требует значительных технических возможностей. Однако в последние годы были разработаны решения, которые могут прийти нам на помощь.