تحلیل خوشه ای
وقتی بازار و پایگاه مشتریان خود را به‌درستی مورد تحقیق و بخش‌بندی قرار ندهید، ممکن است زمان و تلاش زیادی صرف توسعه محصول یا کمپین‌هایی شود که هیچ‌گونه هم‌خوانی با مشتریان بالقوه شما ندارند.
تحقیقات بازار راهکاری به نام «بخش‌بندی مصرف‌کننده» ارائه می‌دهد که به شما کمک می‌کند پرسونای خریداران را بسازید، تقاضا برای محصول را اندازه‌گیری کنید و هدف‌گذاری کمپین‌ها را هدایت نمایید. این راهکار شامل تحلیل خوشه‌ای (Cluster Analysis) است که بخش اساسی در شناسایی بخش‌های مختلف بازار و مصرف‌کنندگان محسوب می‌شود. بیایید نگاهی دقیق‌تر به تحلیل خوشه‌ای و نقش آن در بخش‌بندی بیندازیم.
تحلیل خوشه‌ای چیست؟
تحلیل خوشه‌ای یک تکنیک تحلیل داده است که گروه‌های معنادار و طبیعی را درون یک مجموعه داده شناسایی کرده و آن‌ها را به‌عنوان «خوشه» متمایز می‌کند. این روش برای کشف روابط پنهان در داده‌ها، بر اساس ویژگی‌های خاص به‌کار می‌رود.
آیا می‌توانید به‌صورت دستی بازار و مشتریان خود را بخش‌بندی کنید؟
بله، این کار ممکن است، اما روش دستی محدودیت‌هایی دارد و تنها زمانی واقعا مؤثر است که تعداد ویژگی‌ها یا شاخص‌ها کم باشد. این روش برای مقیاس‌های بزرگ مناسب نیست. در مقابل، تحلیل خوشه‌ای با استفاده از تحلیل‌های پیشرفته و یادگیری ماشین، قابلیت مقیاس‌پذیری بالا با تعداد زیادی ویژگی را دارد. این روش کاملا مبتنی بر داده است و از مدل بدون‌نظارتی استفاده می‌کند (یعنی الگوریتم بدون داده‌های برچسب‌خورده، الگوها را یاد می‌گیرد) که آن را دقیق‌تر و معتبرتر می‌سازد.
خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering)
خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی یکی از روش‌های رایج و ساده خوشه‌بندی است
و به دو نوع تقسیم می‌شود:
خوشه‌بندی تجمیعی (Agglomerative Hierarchical Clustering)
در این روش، در ابتدا هر نقطه داده به‌عنوان یک خوشه مجزا در نظر گرفته می‌شود. سپس در مراحل بعد، خوشه‌های مشابه به یکدیگر ملحق می‌شوند تا در نهایت یک خوشه یا K خوشه به‌دست آید.
الگوریتم پایه به‌صورت زیر عمل می‌کند:
- محاسبه ماتریس مجاورت (Proximity Matrix)
- در نظر گرفتن هر نقطه به‌عنوان یک خوشه مستقل
- تکرار و ادغام دو خوشه نزدیک‌تر و به‌روزرسانی ماتریس مجاورت
- ادامه تکرار تا رسیدن به یک خوشه نهایی
خوشه‌بندی تقسیم‌گر (Divisive Hierarchical Clustering)
این روش برخلاف روش تجمیعی عمل می‌کند؛ یعنی تمام نقاط داده در ابتدا به‌صورت یک خوشه واحد در نظر گرفته می‌شوند. در هر مرحله، نقاطی که با دیگران شباهت ندارند جدا می‌شوند. این نقاط داده غیرمشابه، به‌عنوان خوشه‌های مجزا در نظر گرفته می‌شوند. در پایان، نتیجه n خوشه است که در آن هر نقطه داده، خوشه‌ای مستقل محسوب می‌شود.
الگوریتم پایه به‌صورت زیر عمل می‌کند:
- در نظر گرفتن تمام داده‌ها به‌عنوان یک خوشه واحد
- جداسازی نقاط داده‌ای که با سایرین شباهت ندارند
- تکرار فرایند تا زمانی که هر نقطه داده به‌تنهایی یک خوشه مستقل شود
بخش‌بندی بازار
هم تحلیل خوشه‌ای و هم بخش‌بندی بازار شامل گروه‌بندی مشتریان بر اساس شباهت‌ها هستند. با این تفاوت که بخش‌بندی بازار بر پایه ورودی‌های انسانی انجام می‌شود، در حالی که تحلیل خوشه‌ای با تکیه بر یادگیری ماشین صورت می‌گیرد. تحلیل خوشه‌ای به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که عمیق‌تر به نیازها و خواسته‌های هر بخش بازار بپردازند و محصولات و پیام‌های بازاریابی خود را شخصی‌سازی کنند. با استفاده از این روش، می‌توان بخش‌های جدیدی از بازار را شناسایی کرد و از بخش‌های نامناسب دوری کرد.
در بخش‌بندی بازار، خوشه‌ها معمولا تأکید بیشتری بر اطلاعات جغرافیایی (مانند مناطق شهری، ایالت‌ها، کشورها، مناطق مختلف) و جمعیت‌شناختی (مانند سن، درآمد، جنسیت و…) دارند.
نمونه‌هایی از کاربرد تحلیل خوشه‌ای در بخش‌بندی بازار:
- شرکتی لباس کوکتل (مجلسی زنانه) تولید کرده و قیمت آن را ۱۰۰۰ دلار تعیین کرده است. برای یافتن بازار مناسب، ابتدا گمان می‌کنند تنها افراد بالای ۴۵ سال توانایی خرید چنین لباسی را دارند. اما با تحلیل خوشه‌ای متوجه می‌شوند زنان جوان ۲۵ تا ۳۵ ساله نه‌تنها توانایی مالی دارند، بلکه احتمال خریدشان نیز بیشتر است. این کشف، استراتژی بازاریابی‌شان را به‌شدت تغییر می‌دهد.
- شما صاحب کسب‌وکاری هستید که محصولات مراقبت از چمن به صاحبان خانه می‌فروشد. اطلاعاتی از طریق نظرسنجی جمع‌آوری کرده‌اید که شامل اندازه خانوار، درآمد، خریدار اصلی خانه و فاصله تا نزدیک‌ترین شهر است. با وارد کردن این متغیرها در ابزار تحلیل خوشه‌ای، نتایجی به‌دست می‌آید که خانوارها را بر اساس اندازه خانواده و سطح هزینه‌کرد (مثلا خانواده کوچک + هزینه پایین، خانواده بزرگ + هزینه بالا) گروه‌بندی می‌کند.
بخش‌بندی مشتری
در بخش‌بندی مشتری، تحلیل خوشه‌ای برای ایجاد گروه‌های همگن از مشتریان به‌کار می‌رود. به‌طور کلی، این بخش‌بندی برای شناسایی رفتارها و نگرش‌های گروه‌هایی است که در بخش‌بندی بازار تعیین شده‌اند. تحلیل خوشه‌ای خوشه‌هایی را آشکار می‌کند که بر اساس این ویژگی‌ها شکل گرفته‌اند.
نمونه‌هایی از کاربرد تحلیل خوشه‌ای در بخش‌بندی مشتری:
- شما آماده راه‌اندازی یک سرویس استریم سرگرمی هستید. برای هدف‌گذاری درست بخش‌های مصرف‌کننده، تحقیقات بازاری انجام می‌دهید تا اطلاعاتی مانند ویژگی‌های جمعیت‌شناختی، تعداد دقایق تماشای روزانه محتوا، تعداد روزهای تماشای هفتگی و تعداد سریال‌های مختلفی که در هفته تماشا می‌شوند را جمع‌آوری کنید. تحلیل خوشه‌ای، گروه‌هایی را آشکار می‌کند که میزان استفاده بالایی از استریم دارند. بنابراین، می‌توانید تبلیغات خود را بر این گروه‌ها متمرکز کنید.
- کمپین ایمیل مارکتینگ شما مطابق انتظار عمل نکرده است. اطلاعاتی مانند تعداد ایمیل‌های ارسال‌شده، تعداد ایمیل‌های بازشده، مدت‌زمان مشاهده و تعداد کلیک‌های انجام‌شده را جمع‌آوری می‌کنید. تحلیل خوشه‌ای می‌تواند گیرندگان را بر اساس نحوه تعاملشان با ایمیل‌ها گروه‌بندی کند. سپس می‌توانید محتوای ایمیل و تعداد ارسال را با توجه به ویژگی‌های هر خوشه شخصی‌سازی نمایید.
الگوریتم‌های تحلیل خوشه‌ای
تحلیل خوشه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای گروه‌بندی عناصر (در اینجا، مشتریان) در خوشه‌های مشابه استفاده می‌کند. دو الگوریتم اصلی در خوشه‌بندی وجود دارد: تحلیل خوشه‌ای K-Means و تحلیل خوشه‌ای K-Medoids
تحلیل خوشه‌ای K-Means
الگوریتم K-Means یک خوشه را به K خوشه مختلف تقسیم می‌کند. این کار با یافتن نقاط داده‌ای با شباهت طبیعی و اختصاص دادن آن‌ها به خوشه‌هایی با ویژگی‌های مشابه انجام می‌شود. الگوریتم K-Means با تلاش مداوم برای یافتن مرکز (centroid) کار می‌کند؛ یعنی نقطه‌ای که میانگین یا مرکز خوشه را نمایندگی می‌کند. در پایان، هر خوشه دارای یک مرکز و نقاط داده‌ای است که به آن مرکز نزدیک‌تر از سایر مراکز هستند.
مزایا:
- روشی ساده و پرکاربرد
- تضمین همگرایی
- ارائه تخمین مناسبی از موقعیت اولیه مراکز خوشه‌ها
معایب:
- نیاز به تعیین تعداد خوشه‌ها از پیش
- وابسته به مقادیر اولیه تصادفی (نتایج ممکن است در اجرای‌های مختلف متفاوت باشند)
- داده‌ها ممکن است پیش از خوشه‌بندی نیاز به مقیاس‌بندی داشته باشند
تحلیل خوشه‌ای K-Means به‌طور گسترده‌ای در صنایع مختلف استفاده می‌شود؛ از شناسایی الگوهای ترافیکی شهری برای رانندگان Uber گرفته تا بخش‌بندی مشتریان بر اساس علایق، سوابق خرید یا رفتارهای خرید.
تحلیل خوشه‌ای K-Medoids
الگوریتم K-Medoids مشابه K-Means است، اما به‌جای استفاده از مراکز خوشه، از میانه‌ها (medoids) استفاده می‌کند؛ یعنی نقاطی از داده که کمترین ناسازگاری را با سایر نقاط دارند. میانه‌ها نقاط واقعی در مجموعه داده هستند، در حالی که مراکز خوشه در K-Means میانگین چند نقطه‌اند. تحلیل خوشه‌ای K-Medoids دقیق‌تر است، زیرا مانند K-Means به داده‌های پرت حساس نیست.
مزایا:
- ساده برای درک و پیاده‌سازی
- سریع
- کمتر حساس به داده‌های پرت
معایب:
- ممکن است نتایج متفاوتی در اجراهای مختلف داشته باشد، چون میانه‌های اولیه به‌صورت تصادفی انتخاب می‌شوند
- برای گروه‌های غیرکروی مناسب نیست، زیرا تمرکز آن بیشتر بر نزدیکی نقاط داده است تا اتصال بین آن‌ها
الگوریتم K-Medoids در نرم‌افزارهای تشخیص چهره استفاده می‌شود، زیرا از نقاط واقعی داده استفاده می‌کند و در برابر داده‌های پرت مقاوم‌تر است. اگر از K-Means استفاده شود، به‌دلیل نبود نقطه واقعی برای شروع (بلکه میانگینی از چند ویژگی عکس)، اثربخشی آن کمتر خواهد بود.
در برخی موارد تجاری و بازاریابی، تحلیل خوشه‌ای K-Medoids ترجیح داده می‌شود، زیرا مرکز خوشه یک نقطه واقعی از داده است.
استفاده از تحلیل خوشه‌ای در تحقیقات بازار
تحلیل خوشه‌ای به دلایل مختلفی در تحقیقات بازار استفاده می‌شود. همان‌طور که پیش‌تر نیز اشاره شد، این روش به‌ویژه در توسعه بخش‌بندی بازار و مشتری کاربرد دارد. با استفاده از تحلیل خوشه‌ای می‌توانید:
- مخاطبان خود را بر اساس ویژگی‌های فردی به گروه‌هایی قابل مدیریت تقسیم کنید
- گروه‌های مشتری نسبتا همگن را شناسایی کنید
- ساختار بازار را مشخص کنید
- نحوه تقسیم‌بندی دسته‌ها را تعیین کنید (مانند گروه‌های سنی، طبقات درآمدی، ارزش خالص دارایی، سال‌های تجربه)
- گروه‌های مناسب برای تست محصول را شناسایی کنید
استفاده از تحلیل خوشه‌ای در بازاریابی
اگرچه تحلیل خوشه‌ای عمدتا برای بخش‌بندی استفاده می‌شود، اما نتایج آن در استراتژی‌های مختلف بازاریابی نیز به‌کار می‌رود. شما می‌توانید داده‌های به‌دست‌آمده را برای موارد زیر استفاده کنید:
- تنظیم پیام‌های بازاریابی و تبلیغات برای گروه‌های خاص
- تعریف نحوه گروه‌بندی افراد بر اساس ویژگی‌های مشترک (مانند سن، وضعیت تأهل، موقعیت جغرافیایی، خانواده)
- بهبود جایگاه‌یابی محصول در بازار
- کشف بخش‌های جدید بازار
- اصلاح بخش‌های موجود بازار
- توسعه محصولات جدید بر اساس ارزش‌هایی که یک بخش خاص آن‌ها را مهم می‌داند
تحلیل خوشه‌ای ابزاری کلیدی برای شناسایی دقیق‌تر بخش‌های مشتریان و درک عمیق‌تر رفتار و نیازهای آن‌هاست. مرکز تحقیقات بازاریابی تی ام بی ای می‌توانند با استفاده از این روش، به کسب‌وکارها در هدف‌گیری مؤثرتر و طراحی استراتژی‌های بازاریابی شخصی‌سازی‌شده کمک کنند. برای کسب اطلاعات بیشتر با شماره 66028405 تماس بگیرید.
بدون دیدگاه