МЕТОДЫ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДЛЯ АНАЛИЗА ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО ПОВЕДЕНИЯ В ЦИФРОВОМ МАРКЕТИНГЕ
Article Sidebar
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Main Article Content
Аннотация:
В данной статье рассматриваются методы кластеризации для анализа потребительского поведения в цифровом маркетинге. Кластеризация позволяет сегментировать клиентов на основе их характеристик и предпочтений, что способствует повышению точности и эффективности маркетинговых кампаний. Основное внимание уделено методам K-средних, иерархической кластеризации и DBSCAN, их преимуществам и недостаткам, а также применению в анализе данных из цифровых каналов для улучшения персонализации и прогнозирования поведения клиентов. В статье также приведены примеры успешного применения кластеризации в маркетинговых кампаниях крупных компаний, таких как Amazon и Netflix. Исследование подчеркивает важность кластеризации в условиях цифровой экономики, помогая компаниям адаптировать свои маркетинговые стратегии для повышения конверсий и удовлетворенности клиентов.
Article Details
Как цитировать:
Библиографические ссылки:
Jain, A. K. (2010). Data Clustering: 50 Years Beyond K-means. Pattern Recognition Letters, 31(8), 651-666.
Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data Mining: Concepts and Techniques. Elsevier.
Романюк, Е.В. "Обзор методов кластерного анализа и оценка их применимости для решения задачи сегментации потребительского рынка." International Research Journal, no. 5(5), Oct. 2012.
Alejandro Rioja, 2022. https://alejandrorioja.com/how-netflix-uses-analytics-tools/
Matt Gavin, 4 Examples of Business Analytics in Action, 2019. https://online.hbs.edu/blog/post/business-analytics-examples