การวิเคราะห์คลัสเตอร์คืออะไร?

การวิเคราะห์คลัสเตอร์เป็นเทคนิคที่สำรวจกลุ่มธรรมชาติภายในชุดข้อมูล ตัวอย่างเช่น กรณีการใช้งานทั่วไปคือการจัดกลุ่มร้านค้าปลีกตามยอดขาย สมมติว่าร้านขายต้นไม้มีร้านค้าแปดแห่งในเมือง ตารางด้านล่างแสดงยอดขายพันธุ์กุหลาบและกล้วยไม้ต่อวัน

กราฟด้านล่างแสดงข้อมูลเดียวกันกับที่เราพล็อตยอดขายต้นกุหลาบและกล้วยไม้ของแต่ละสาขาบนแกน X และ Y

ตัวอย่างนี้มีจุดข้อมูลที่จำกัด ดังนั้นจึงเป็นเรื่องง่ายที่จะพล็อตร้านค้าต้นไม้สองกลุ่มบนกราฟและเห็นภาพ เมื่อพูดถึงจุดข้อมูลนับพัน คุณจะต้องใช้อัลกอริธึมการวิเคราะห์คลัสเตอร์ พวกเขาจะแยกจุดข้อมูลออกเป็นกลุ่มต่างๆ เพิ่มเติม

เหตุใดการวิเคราะห์คลัสเตอร์จึงมีความสำคัญ

ด้วยการจัดกลุ่ม นักวิจัยสามารถระบุและกำหนดรูปแบบระหว่างองค์ประกอบข้อมูลได้ นอกจากนี้ การเปิดเผยรูปแบบเหล่านี้ระหว่างจุดข้อมูลยังช่วยแยกแยะและจัดเค้าร่างโครงสร้าง โครงสร้างเหล่านี้อาจไม่ปรากฏชัดมาก่อน แต่ข้อมูลเหล่านี้กลับมีความโดดเด่นเมื่อค้นพบแล้ว การตัดสินใจอย่างมีข้อมูลจะง่ายขึ้นมากเมื่อมีโครงสร้างที่กำหนดไว้เกิดขึ้น

ตำแหน่งงานหลัก – นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องรู้สถิติ คณิตศาสตร์ การวิเคราะห์ธุรกิจ การสร้างแบบจำลอง และเทคโนโลยี ยิ่งไปกว่านั้น พวกเขาจะต้องแปลงข้อมูลที่ซับซ้อนจำนวนมากให้เป็นโซลูชันการวิเคราะห์ขั้นสูง นักวิทยาศาสตร์เหล่านี้พัฒนา ดูแลรักษา และรวบรวมชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง พวกเขาใช้ชุดเหล่านี้เพื่อวิเคราะห์ รายงาน และสร้างการฉายภาพ แบบจำลอง รายงาน และการแสดงผล สิ่งเหล่านี้สนับสนุนกลยุทธ์และกลยุทธ์ทางธุรกิจของบริษัท

เหตุใดธุรกิจจึงต้องการการวิเคราะห์คลัสเตอร์

การวิเคราะห์คลัสเตอร์ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถระบุการตอบสนองของลูกค้าต่อผลิตภัณฑ์และบริการของตนได้ โดยจะจัดเรียงลูกค้าที่มีคุณลักษณะเดียวกันไว้ในคลัสเตอร์เดียว ดังนั้นจึงช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถจัดระเบียบบริการของตนได้ พวกเขายังสามารถนำเสนอผลิตภัณฑ์เฉพาะให้กับกลุ่มต่างๆ การทำความเข้าใจพฤติกรรมของผู้บริโภคจะเป็นประโยชน์สำหรับบริษัทต่างๆ พวกเขาเรียนรู้สิ่งต่างๆ เช่น รสนิยมของลูกค้า พวกเขายังสามารถเห็นการตอบสนองต่อผลิตภัณฑ์และบริการและรูปแบบการซื้อ

ปัจจัยความสำเร็จที่สำคัญ

วิธีการที่เหมาะสมจะทำให้เกิดคลัสเตอร์คุณภาพสูง ดังนั้นการค้นพบของคุณควรคล้ายกันสำหรับกลุ่มเดียว สิ่งที่ตรงกันข้ามควรเกิดขึ้นเมื่อมีมากกว่าหนึ่งคลัสเตอร์ คุณภาพของชุดขึ้นอยู่กับวิธีการและวิธีการดำเนินการ แนวทางของคุณควรค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่บางส่วนหรือทั้งหมดที่อาจมีอยู่ภายในข้อมูล การวัดโดยทั่วไปสำหรับกระจุกดาวคือระยะทางแบบยุคลิด โดยจะแสดงให้เห็นว่าศูนย์กลางของกลุ่มหนึ่งอยู่ห่างจากศูนย์กลางของอีกชุดหนึ่งมากเพียงใด

เกี่ยวกับการวิจัยตลาดการวิเคราะห์คลัสเตอร์

การวิจัยตลาดเชิงคุณภาพช่วยเพิ่มความลึก แต่สามารถผลิตข้อมูลที่ซับซ้อนจำนวนมากได้แม้จะมีตัวอย่างขนาดเล็กก็ตาม คุณสามารถใช้การวิเคราะห์คลัสเตอร์กับข้อมูลเชิงคุณภาพที่เข้ารหัสเพื่อชี้แจงผลการวิจัย มันจะช่วยให้คุณพยายามเปิดเผยสิ่งต่างๆ เช่น แรงจูงใจของผู้เข้าร่วมในการกระทำของพวกเขา นอกจากนี้ยังจะแสดงให้คุณเห็นถึงเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังการค้นพบนี้ ซึ่งบนหน้าปกไม่สมเหตุสมผลเลย การศึกษาที่ดำเนินการโดยใช้ตัวอย่างที่แตกต่างกันมักจะก่อให้เกิดข้อมูลเชิงคุณภาพจำนวนมาก แต่อาจต้องการขนาดตัวอย่างเพิ่มเติมสำหรับการวิจัยตลาดเชิงปริมาณขั้นสูง

การวิจัยตลาด UX ก็มีความสำคัญเช่นกัน คุณสามารถรับข้อมูลเชิงลึกด้วยการสัมภาษณ์ผู้ใช้ การวิจัยการเข้าสู่ตลาด การวิเคราะห์ และแบบสำรวจ การผสมผสานกลยุทธ์เหล่านี้ควรให้ภาพรวมที่ชัดเจนของฐานผู้ใช้ของคุณ

การวิเคราะห์คลัสเตอร์ยังเหมาะสำหรับการวิจัยโอกาสทางการตลาดอีกด้วย คุณสามารถค้นหาชุดการแข่งขันในตลาดของคุณได้โดยการรวมกลุ่มผลิตภัณฑ์และแบรนด์ แบรนด์ภายในคลัสเตอร์จะแข่งขันกันมากกว่าแบรนด์ในกลุ่มอื่น ในฐานะบริษัท คุณสามารถตรวจสอบข้อเสนอปัจจุบันของคุณและเปรียบเทียบกับข้อเสนอของบริษัทคู่แข่งได้ ด้วยวิธีนี้ พวกเขาสามารถเห็นสิ่งที่เป็นไปได้ด้วยโอกาสผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ

การวิเคราะห์คลัสเตอร์ทำงานได้ นักวิจัยตลาดจำนวนมากใช้เพื่อกำหนดตำแหน่งและการแบ่งส่วนตลาด พวกเขายังใช้มันเพื่อค้นหาตลาดทดสอบสำหรับผลิตภัณฑ์ใหม่ มีโปรแกรมซอฟต์แวร์มากมายเพื่อช่วยในส่วนการวิเคราะห์ แต่วิธีที่ดีที่สุดคือร่วมมือกับนักวิจัยตลาดที่มีทักษะซึ่งสามารถออกแบบการศึกษาเพื่อรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้ ด้วยวิธีนี้ คุณจะมั่นใจได้ว่าข้อมูลของคุณมาจากขนาดตัวอย่างที่เพียงพอและเป็นตัวแทน