ISSN 1998-0663 (print), English version: ISSN 2587-814X (print), |
Гаутам Н.1, Кумар Н.2Сегментация клиентов с использованием кластеризации на основе метода k-средних для разработки устойчивых маркетинговых стратегий
2022.
№ 1 Vol 16.
С. 72–82
[содержание номера]
Департаменты продаж и маркетинга являются незаменимыми подразделениями организации, обеспечивающими получение дохода и поддержку взаимоотношений с клиентами. Маркетинг представляет собой процесс поиска потенциальных клиентов, а продажи – это процесс превращения потенциальных клиентов в реальных. Поэтому взаимодействие подразделений маркетинга и продаж представляется крайне важным. Разработка маркетинговых стратегий требует соответствующего исследования рынка, которое может охватывать такие факторы как демография, культура, покупательная способность, доход и многое другое. Разработка маркетинговых стратегий и стратегий продаж связана с процессом сегментации, таргетинга и позиционирования (segmentation, targeting and positioning, STP). Процесс STP реализуется путем сбора маркетинговой информации. Для этого также используются опросы, но интеллектуальный анализ данных в настоящее время дает гораздо более эффективные и лучшие результаты. Организации склонны принимать определенные риски ввиду важности и актуальности подразделений маркетинга и продаж. Значительная часть бюджета в организациях выделяется на маркетинговые и рекламные мероприятия. Для принятия точных решений, основанных на данных, интеллектуальный анализ данных используется в различных областях для извлечения ценной информации и поиска закономерностей. В данной статье обсуждается использование концепции интеллектуального анализа данных в маркетинге. Цель статьи – проанализировать маркетинговые данные с применением метода k-средних для кластеризации, а также найти взаимосвязь между маркетингом и методами кластеризации на основе k-средних.
Библиографическое описание:
Gautam N., Kumar N. Customer segmentation using k-means clustering for developing sustainable marketing strategies // Business Informatics. 2022. Vol. 16. No. 1. P. 72–82. DOI: 10.17323/2587-814X.2022.1.72.82 |
|