Bei der Kundensegmentierung werden Kunden anhand ihres Verhaltens, ihrer Hobbys oder anderer Merkmale in separate Gruppen eingeteilt. Die Clusteranalyse ist eine Methode der Datenwissenschaft, um Gruppen von Kunden mit ähnlichen Merkmalen zu finden. Dies hilft Unternehmen, die Bedürfnisse ihrer Kunden besser zu verstehen und sicherzustellen, dass ihre Produkte und Dienstleistungen diese Bedürfnisse erfüllen.
Was ist eine Clusteranalyse?
Die Clusteranalyse ist eine Möglichkeit, einen großen Datensatz in kleinere Teilmengen aufzuteilen, die einander ähnlicher sind. Das Ziel der Clusteranalyse besteht darin, Ähnlichkeitsmuster zu finden und Gruppen ähnlicher Datenpunkte zusammenzustellen. Clustering-Algorithmen dienen dazu, Datenpunkte zu gruppieren, die einander ähnlicher sind als Datenpunkten in anderen Gruppen.
Wie funktioniert die Clusteranalyse?
Die Clusteranalyse funktioniert, indem sie herausfindet, wie ähnlich Datenpunkte sind, und sie dann basierend auf ihrer Ähnlichkeit in Gruppen einteilt. Das Programm untersucht die Merkmale jedes Datenpunkts und ordnet sie basierend auf der Ähnlichkeit ihrer Merkmale einem Cluster zu.
Beispielsweise könnte eine Kundensegmentierungsstudie Kunden mit ähnlichen Kaufgewohnheiten in einen Cluster mit „hohen Ausgaben“ gruppieren, Kunden mit ähnlichen demografischen Merkmalen in einen Cluster „jünger“ und Kunden, die ähnliche Artikel kaufen, in einen Cluster „Outdoor-Aktivitäten“.
Vorteile der Clusteranalyse
Mithilfe der Clusteranalyse können Sie mehr über Käufer erfahren, herausfinden, wie sie Dinge kaufen, und Ihre Marketingbemühungen fokussieren. Unternehmen können die Wünsche ihrer Kunden besser verstehen und sicherstellen, dass ihre Produkte und Dienstleistungen diese erfüllen, indem sie Kunden mit ähnlichen Merkmalen zusammenfassen.
Clusteranalysen können Unternehmen auch dabei helfen, neue Kundengruppen zu finden und ihnen genau für sie passende Marketingbotschaften zu senden. Wenn Unternehmen wissen, was jedes Kundensegment einzigartig macht, können sie Kampagnen erstellen, die erfolgreicher sind und die Bedürfnisse ihrer Kunden besser erfüllen.
Clusteranalysetechniken
Die Clusteranalyse kann auf verschiedene Arten durchgeführt werden. Hierarchisches Clustering, K-Means-Clustering und selbstorganisierende Karten sind die beliebtesten Methoden hierfür.
Hierarchisches Clustering ist eine Möglichkeit, große Datenmengen basierend auf ihrer Verwandtschaft in kleinere Gruppen aufzuteilen. Das Programm untersucht die Merkmale jedes Datenpunkts und ordnet sie basierend auf der Ähnlichkeit ihrer Merkmale einem Cluster zu.
K-Means-Clustering ist eine Möglichkeit, Datenpunkte basierend auf ihrer Nähe zum Gruppenzentrum in Gruppen zu gruppieren. Der Algorithmus ordnet die Datenpunkte zunächst zufällig in Gruppen ein und verschiebt sie dann Schritt für Schritt in die Mitte der Gruppe mit den am meisten verwandten Merkmalen.
Um Gruppen von Datenpunkten zu finden, wird eine Art neuronales Netzwerk namens „selbstorganisierende Karte“ verwendet. Das Programm untersucht die Merkmale jedes Datenpunkts und ordnet sie basierend auf der Ähnlichkeit ihrer Merkmale einem Cluster zu.
Die Clusteranalyse ist eine wirkungsvolle Methode zur Datenbetrachtung, mit der Sie Gruppen von Kunden finden können, die ähnliche Merkmale aufweisen. Wenn Unternehmen wissen, was jedes Kundensegment einzigartig macht, können sie Kampagnen erstellen, die erfolgreicher sind und die Bedürfnisse ihrer Kunden besser erfüllen. Clusteranalysen können Unternehmen auch dabei helfen, neue Kundengruppen zu finden und ihnen genau für sie passende Marketingbotschaften zu senden.
