Войти
В маркетинге геодемографическая сегментация - это метод многомерной статистической классификации для определения того, попадают ли отдельные лица в разные группы по проведение количественных сравнений нескольких характеристик с предположением, что различия внутри любой группы должны быть меньше, чем различия между группами.
Геодемографическая сегментация основана на двух простых принципах:
Использование разных алгоритмов приводит к разным результатам, но есть не является единственно лучшим подходом для выбора лучшего алгоритма, так же как ни один алгоритм не предлагает никаких теоретических доказательств своей достоверности. Одним из наиболее часто используемых методов геодемографической сегментации является широко известный алгоритм кластеризации k-средних. Фактически, большинство современных коммерческих геодемографических систем основано на алгоритме k-средних. Тем не менее, методы кластеризации, исходящие от искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов или нечеткой логики, более эффективны в больших многомерных базах данных (Brimicombe 2007).
Нейронные сети могут обрабатывать нелинейные отношения, устойчивы к шуму и обладают высокой степенью автоматизации. Они не выдвигают никаких гипотез относительно природы или распределения данных и оказывают ценную помощь в решении проблем географического характера, которые до сих пор было невозможно решить. Одним из наиболее известных и эффективных методов нейронной сети для достижения неконтролируемой кластеризации является самоорганизующаяся карта (SOM). SOM был предложен в качестве усовершенствования метода k-средних, поскольку он обеспечивает более гибкий подход к кластеризации данных переписи. Метод SOM был недавно использован Спилманом и Тиллом (2008) для разработки геодемографической кластеризации набора данных переписи, касающегося Нью-Йорка. Город.
Другой способ характеристики сходства отдельного многоугольника со всеми регионами основан на нечеткой логике. Основная концепция нечеткой кластеризации заключается в том, что объект может принадлежать более чем одному кластеру. В двоичной логике набор ограничен двоичным определением да - нет, что означает, что объект либо принадлежит, либо не принадлежит кластеру. Нечеткая кластеризация позволяет пространственной единице принадлежать более чем к одному кластеру с различными значениями принадлежности. В большинстве исследований, касающихся геодемографического анализа и нечеткой логики, используются алгоритмы нечетких C-средних и алгоритм Густафсона-Кесселя (Feng and Flowerdew 1999).
Известными системами геодемографической сегментации являются Claritas Prizm (США), PSYTE HD (Канада), Tapestry (США), CAMEO (Великобритания).), ACORN (Великобритания) и MOSAIC (Великобритания). Также появляются новые системы, ориентированные на подгруппы населения. Например, Segmentos исследует геодемографический образ жизни латиноамериканцев в Соединенных Штатах. И MOSAIC, и ACORN используют ономастику для определения этнической принадлежности по именам жителей.
PSYTE HD Canada - это геодемографическая система сегментации рынка, которая классифицирует канадские почтовые индексы и распространение. Территории в 57 уникальных жизненных групп и взаимоисключающих типов соседства. PSYTE HD Canada построена на демографической и социально-экономической базе Canadian Census в дополнение к различным исходным данным третьих сторон, объединенных в современной среде построения кластеров. Полученные кластеры представляют собой наиболее точные доступные снимки районов Канады. PSYTE HD Canada - эффективный инструмент для анализа данных о клиентах и потенциальных рынках, сбора рыночной информации и понимания, а также интерпретации поведения потребителей на разнообразном канадском рынке.
Классификации CAMEO представляют собой набор классификаций потребителей, которые используются организациями на международном уровне как часть их стратегий продаж, маркетинга и сетевого планирования.
CAMEO UK была создана на уровне почтовых индексов, домохозяйств и отдельных лиц и классифицирует более 50 миллионов британских потребителей. Он был построен для точного сегментирования британского рынка на 68 различных типов районов и 10 ключевых маркетинговых сегментов.
На международном уровне Global CAMEO - крупнейшая в мире система сегментации потребителей, охватывающая 40 стран. Существует также единая глобальная классификация CAMEO International, которая пересекает границы.
CAMEO был разработан и поддерживается Callcredit Information Group.
Классификация жилых районов (Acorn ) разработана CACI в Лондоне. Это единственный доступный в настоящее время геодемографический инструмент, созданный с использованием данных текущего года, а не данных переписи 2011 года. Acorn помогает анализировать и понимать потребителей, чтобы повысить взаимодействие с клиентами и пользователями услуг для реализации стратегий по всем каналам. Acorn делит все 1,9 миллиона почтовых индексов Великобритании на 6 категорий, 18 групп и 62 типа.
Mosaic UK - это система классификации людей Experian. Первоначально созданный профессором Ричардом Уэббером (приглашенным профессором географии Университета Кингс-Колледж в Лондоне) в сотрудничестве с Experian. Последняя версия Mosaic была выпущена в 2009 году. В ней население Великобритании классифицируется на 15 основных социально-экономических групп, в рамках которых 66 различных типов.
Mosaic UK является частью семейства классификаций Mosaic, которое охватывает 29 стран, включая большую часть Западной Европы, США, Австралию и Дальний Восток.
Mosaic Global - это глобальный инструмент классификации потребителей Experian. Он основан на простом предположении, что города мира разделяют общие модели жилищной сегрегации. Mosaic Global - это последовательная система сегментации, которая охватывает более 400 миллионов домашних хозяйств в мире с использованием местных данных из 29 стран. Он определил 10 типов жилых кварталов, которые можно найти в каждой из стран.
В Австралии geoSmart - это система геодемографической сегментации, основанная на том принципе, что люди со схожими демографическими профилями и стилем жизни, как правило, живут рядом друг с другом. Он разработан австралийским поставщиком геодемографических решений RDA Research.
Геодемографические сегменты geoSmart создаются на основе демографических показателей Австралийской переписи (Австралийское статистическое бюро ) и смоделированных характеристик, и система обновляется с учетом недавнего роста домохозяйств. Кластеризация создает единый код сегмента, который представлен описательным оператором или эскизом-эскизом.
В Австралии geoSmart в основном используется для сегментации базы данных, привлечения клиентов, профилирования торговых площадей и таргетинга на почтовые ящики, хотя его можно использовать в широком спектре других приложений.
Классификация области вывода (OAC) - это бесплатная и открытая геодемографическая сегментация Управления национальной статистики Великобритании на основе переписи населения Великобритании 2011 года. 41 переменную переписи в трехуровневую классификацию из 7, 21 и 52 групп.
Предполагаемые преимущества OAC по сравнению с другими коммерческими классификациями проистекают из того факта, что методология является открытой и задокументированной, и что данные открыты и свободно доступны как для государственных, так и для коммерческих организаций при соблюдении условий лицензирования.
OAC имеет широкий спектр потенциальных приложений, от географического анализа до социального маркетинга и профилирования потребителей. Государственный сектор Великобритании является одним из основных пользователей OAC.
Этот метод классифицирует районы США на 65 рыночных сегментов на основе социально-экономических и демографических факторов, а затем объединяет эти 67 сегментов в 14 типов LifeModes с такими названиями, как «Высшее общество», «Старшие стили» и «Фабрики и фермы». Наименьшая пространственная детализация данных производится на уровне Блочной группы переписи населения США.
См. Также Market_segmentation # Companies_ (proprietary_segmentation_databases)
