Поведенческая кластеризация

редактировать

Поведенческая кластеризация - это метод статистического анализа, используемый в розничной торговле для выявления тенденций покупок потребителей и группировки магазинов на основе покупательского поведения потребителей.

Содержание
  • 1 Традиционная кластеризация по сравнению с поведенческой
    • 1.1 Традиционная кластеризация
    • 1.2 Поведенческая кластеризация
  • 2 Ссылки
  • 3 Внешняя ссылка
Традиционная и поведенческая кластеризация

Традиционная кластеризация

Исторически сложилось так, что розничные торговцы и производители группировали магазины на основе ограничений сверху вниз, таких как размер магазина, общий объем продаж магазина, баннер розничной торговли или требования цепочки поставок для обеспечения эффективной работы сети.. В других случаях используется стратегия группировки магазинов в общие демографические или географические кластеры. Основное преимущество использования традиционного нисходящего подхода заключается в том, что использование средних значений для группировки магазинов обеспечивает максимальную эффективность работы сети. Риск при использовании этого подхода заключается в том, что не удается удовлетворить локальный спрос для отдельных магазинов, что может привести к потере продаж.

Поведенческая кластеризация

При выполнении поведенческой кластеризации кластеры магазинов формируются на основе анализа фактических показателей (например, объем продаж, проданные единицы) товаров, категорий или отделов в каждом магазине в пределах сеть. Такой подход позволяет создавать группы магазинов на основе фактического покупательского поведения потребителей.

После размещения каждого магазина в кластере можно создать индивидуальные стратегии, ориентированные на потребителя, для облегчения целевого маркетинга, рекламы, мерчандайзинга, ценообразования и планов продвижения. Кроме того, как только группы магазинов сформированы, розничные продавцы и производители могут анализировать полученные кластеры магазинов, чтобы определить демографические, психографические или географические сходства. Например, анализ одной группы магазинов может выявить, что все они расположены в схожем географическом месте (на северо-востоке или вблизи крупных населенных пунктов) или что может существовать определенное демографическое сходство, то есть определенная этническая, возрастная или доходная группа может иметь сильное предпочтение определенной марки или стиля. Это позволяет розничному продавцу определять, какие категории будут представлены в аналогичных магазинах, как они будут продаваться и продвигаться, а также где они будут позиционироваться и оцениваться в магазине.

Основное преимущество использования восходящего подхода к поведенческой кластеризации заключается в том, что он позволяет розничному продавцу быстро определять кластеры магазинов со схожими моделями спроса, что позволяет им разрабатывать действительно ориентированный на клиента маркетинг, мерчандайзинг, пространство и стратегии ценообразования. Риск при использовании этого подхода заключается в потенциальной потере операционной эффективности в случае создания слишком большого количества кластеров. Ключ к поведенческой кластеризации - найти правильный баланс локализации для удовлетворения потребительского спроса при сохранении операционной эффективности.

Ссылки
  • Эриксон, Д., Вебер, В. (2009). «Пять ловушек, которых следует избегать при кластеризации». Возраст сетевого магазина. CS1 maint: ref = harv (ссылка )
Внешняя ссылка
Последняя правка сделана 2021-05-12 09:49:37
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте