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O que é análise de cluster?

A análise de cluster é um método de análise (estrutura) que extrai e classifica grupos semelhantes (clusters) de uma coleção de uma ampla variedade de coisas.

A análise de cluster é um método útil para selecionar alvos em estratégias de marketing e também pode ser usado para agrupar clientes com base em sua percepção e características comportamentais e para identificar regiões e imagens de produtos.

A análise de cluster pode ser classificada em dois tipos: análise de cluster hierárquica e análise de cluster não hierárquica .

A análise hierárquica cria gradualmente grupos combinando objetos semelhantes e, finalmente, completa um diagrama de árvore enquanto cria hierarquias no processo de trabalho.

A análise não hierárquica, por outro lado, emprega um algoritmo que agrupa automaticamente padrões semelhantes enquanto divide a amostra em um número fixo de grupos. A vantagem é que quanto maior o número de amostras, mais precisos os dados podem ser analisados.

Nesta análise de cluster, existem dois métodos: análise não hierárquica primeiro e depois análise hierárquica e análise hierárquica apenas desde o início. Dependendo do método escolhido, a saída será ligeiramente diferente.

Em resumo, a análise de cluster pode ser chamada de “método de análise para coletar coisas semelhantes” que extrai grupos (clusters) com propriedades semelhantes entre propriedades diferentes.

Estrutura

Framework é usado no sentido de um framework para pensar as coisas eticamente. Uma estrutura é uma ferramenta que ajuda você a analisar com precisão a situação e as informações e abordar os problemas e políticas que surgiram para cada empresa.

Análise hierárquica de agrupamento

A análise hierárquica é um método de classificação de clusters começando com aqueles que são mais semelhantes entre si e progredindo para aqueles com menos semelhança.

Por exemplo, digamos que você tenha 5 elementos: A, B, C, D, E. Destes, A e B possuem a maior similaridade, portanto são inicialmente classificados como o mesmo cluster. Da mesma forma, C e D são agrupados em um cluster com alta similaridade.

Em seguida, classifique cada cluster de A e B, C e D como um grande cluster. Apenas E está longe, então é uma classificação separada. É um método que E é finalmente classificado quando o todo é feito em um cluster.

A análise hierárquica geralmente usa um dendrograma no processo de agrupamento. A vantagem é que você pode decidir quantos clusters classificar enquanto observa este diagrama. Nesse caso, você pode dividi-lo em dois, “ABCD e E”, ou dividi-lo em três, “AB, CD e E”.

Análise de cluster não hierárquica

A análise hierárquica requer o cálculo da similaridade de todos os elementos, o que é muito caro computacionalmente. Portanto, é comum o uso de análises não hierárquicas quando há uma grande quantidade de dados.

Uma característica da análise não hierárquica é que a similaridade de todos os elementos não é calculada de maneira circular como na análise hierárquica, mas cálculos simples são usados. Como é necessário determinar o número de clusters a serem classificados antes do cálculo, é necessário tentar e errar, como o recálculo, para obter resultados apropriados.

Por que a análise de cluster é necessária?

A análise de cluster é um método de análise importante no marketing One to One (marketing sob medida para cada cliente).

Quanto mais produtos e serviços manuseamos, mais informações acumulamos. Em meio a isso, perdemos de vista as informações de cada cliente devido ao grande volume de informações. Isso significa que seu CRM não está funcionando corretamente. Se você fizer uso da informação, ela certamente se tornará uma arma se for grande. A análise de agrupamentos baseia-se na ideia de que “já que temos uma grande quantidade de informações acumuladas, vamos fazer um uso eficaz delas”.

Além disso, ao visualizar a estrutura dos atributos de cluster revelados pela análise de cluster, vários antecedentes podem ser expostos, como reconhecer semelhanças em atributos de usuário e enfrentar problemas semelhantes.

Ao construir estratégias e ações que estão em demanda para cada atributo de cluster e organizar (ajustar) essas estratégias e ações de acordo com o cluster, você pode alcançar a solução ideal.

Casos de uso para análise de cluster

A análise de agrupamento é freqüentemente usada ao resumir dados de pesquisa. Por exemplo, tomando como exemplo uma pesquisa sobre moda, em primeiro lugar, respondemos a uma pesquisa perguntando “Que tipo de moda você gosta?” Liste o modo, clássico, esportivo, casual, tradicional, etc., e peça aos entrevistados que respondam.

Na análise de cluster, as respostas retornadas são agregadas, os tipos de moda semelhantes são agrupados em clusters e os resultados da agregação são resumidos. No caso de estilos de moda, você pode criar um cluster de estilos modestos e clássicos, ou um cluster de estilos esportivos e estilos casuais chamados de esportivos casuais.

Ao analisar os resultados agregados, podemos ver quais estilos os clientes tendem a preferir. Como resultado, a indústria de vestuário poderá encontrar a direção do desenvolvimento do produto e quais estilos devem ser enfatizados.

resumo

A análise de cluster é um método de análise para extrair elementos semelhantes de um grupo. É um método de análise que permite conhecer as preferências e tendências dos clientes, sendo que o resultado varia ligeiramente consoante o método de classificação utilizado. A análise de agrupamento é frequentemente usada ao analisar dados com base nos resultados agregados de questionários internos e questionários de rua.