Моделювання формування довіри споживачів на підставі кластерного аналізу даних

Автор(и)

  • Ольга Владимировна Дьячкова Харківський національний університет ім. В. Н. Каразіна, пл. Свободи, 4, м. Харків, Україна, 61022, Україна https://orcid.org/0000-0002-5751-9829

DOI:

https://doi.org/10.15587/2312-8372.2015.56923

Ключові слова:

кластерний аналіз, сегментація, профіль кластера, потужність кластера, довіра споживачів, PR-стратегія

Анотація

Розглядається механізм сегментації споживачів на основі застосування методу кластеризації k-means. Наведено обґрунтування вибору методу, розбиття вихідних даних на навчальну і тестову множини, вибір вхідних та вихідних полів для ітераційного процесу кластеризації. Для кожного з отриманих кластерів проведено аналіз їх характеристик і дана змістовна їх інтерпретація. На підставі отриманих даних вироблено рекомендації PR-стратегії щодо формування довіри для кожної цільової групи споживачів.

Біографія автора

Ольга Владимировна Дьячкова, Харківський національний університет ім. В. Н. Каразіна, пл. Свободи, 4, м. Харків, Україна, 61022

Кафедра математичних методів в економіці

Посилання

  1. Gamble, P., Stone, M., Woodcock, N. (2002). Marketing vzaimootnoshenii s potrebiteliami. Translated from English. Moscow: FAIR-PRESS, 512.
  2. Naumova, O. E. (2011). Formuvannia loialnosti spozhyvachiv yak stratehichnyi napriam menedzhmentu pidpryiemstva. Visnyk Khmelnytskoho natsionalnoho universytetu, Vol. 4, № 6, 171–174.
  3. Yaremenko, S. S. (2014). Marketynhovi doslidzhennia vpodoban spozhyvachiv bizhuterii na ukrainskomu rynku. Yevropeiskyi vektor ekonomichnoho rozvytku, 1 (16), 210–216.
  4. Pashchuk, L. (2014). Perspektyvni napriamy vykorystannia neiromarketynhu v upravlinni povedinkoiu spozhyvachiv. Marketynh v Ukraini, 3, 16–26.
  5. Hiziroglu, A., Patwa, J., Talwar, V. (2012, June). Customer portfolio analysis: Crisp classification versus fuzzy classification – Based on the supermarket industry. Journal of Targeting, Measurement and Analysis for Marketing, Vol. 20, № 2, 67–83. doi:10.1057/jt.2012.5
  6. Slobodianiuk, M. M., Samborskyi, O. S. (2008). Struktura spozhyvannia ta spozhyvatski perevahy antyhistaminnykh likarskykh preparativ v Ukraini. Materialy nauk.-prakt. konf. «Efektyvnist vykorystannia marketynhu ta lohistyky farmatsevtychnymy orhanizatsiiamy». Kharkiv: NFaU, 114–119.
  7. Pestun, I. V. (2010). Marketynhove upravlinnia povedinkoiu spozhyvachiv, yaki zaimaiutsia samolikuvanniam. Zaporozhskii meditsinskii zhurnal, 12 (1), 77–81.
  8. Horn, B., Huang, W. Comparison of Segmentation Approaches. Decision Analyst. Available: http://www.decisionanalyst.com/publ_art/CompareSegmentation.dai
  9. Hill, N., Self, B., Roche, G. (2004). Customer Satisfaction Measurement for ISO 9000:2000. Translated from English. Moscow: Tehnologii, 192.
  10. Deductor. Rukovodstvo analitika. Versiia 5.3. (2013). Moscow: BaseGroup Labs, 213.
  11. Mandel, I. D. (1988). Klasternyi analiz. Moscow: Finansy i statistika, 176.
  12. In: Aggarwal, C., Reddy, C. (2014). Data Clustering: Algorithms and Applications. CRC Press, 624.
  13. Anderberg, M. R. (1973). Cluster analysis for application. NY: Academic Press, 359. doi:10.1016/B978-0-12-057650-0.50001-6
  14. Bock, H.-H. (2008, December). Origins and extensions of the k-means algorithm in cluster analysis. Electronic Journal for History of Probability and Statistics, Vol. 4, № 2, 1–18. Available: http://www.jehps.net/Decembre2008/Bock.pdf
  15. Sheth, J. N., Sherman, L. (2011). Cluster Analysis and its Applications in Marketing Research. Multivariate Methods for Market and Survey Research. Marketing Classics Press, 193–208.

##submission.downloads##

Опубліковано

2015-11-26

Як цитувати

Дьячкова, О. В. (2015). Моделювання формування довіри споживачів на підставі кластерного аналізу даних. Technology Audit and Production Reserves, 6(5(26), 20–24. https://doi.org/10.15587/2312-8372.2015.56923

Номер

Том 6 № 5(26) (2015): Питання макроекономіки та соціално-економічного розвитку. Економіка та управління підприємством

Розділ

Економічна кібернетика: Оригінальне дослідження

Ліцензія

Авторське право (c) 2016 Технологічний аудит та резерви виробництва

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.