التحليل العنقودي في الأسواق، هو أحد الوسائل المستخدمة في تحسين الاستهداف في عمليات التسويق المختلفة، وذلك عبر تصنيف البيانات إلى مجموعات متشابهة يمكن من خلالها بناء نمط واستخلاص معلومات.
يعتمد التحليل على استخدام برامج الإحصائيات والخوارزميات بطريقة متسقة، متوافقة مع العالم الحقيقي بحيث يمكن من خلالها بناء رؤى مستقبلية تعتمد على البيانات في الوقت الفعلي.
يعتمد التحليل العنقودي بشكل أساسي على البيانات لإنتاج معلومات تشكل الأساس الحقيقي لاستراتيجية التسويق المستخدمة، هذه البيانات يمكن أن تشمل الفئات العمرية والتوزيع الديموغرافي ونمط الاستهلاك، وحتى آراء المستخدمين.
التحليل العنقودي في الأسواق
التحليل العنقودي، أو تحليل المجموعات، هو أسلوب إحصائي يستخدم لتحديد نقاط البيانات المتشابهة، وتجميعها معا مع تسليط الضوء على الاختلافات بين المجموعات، وتستخدم في أغراض التسويق، حيث يتم تقسيم المستهلكين إلى مجموعات مميزة ذات خصائص مماثلة بما يسمح للشركات بفهم جمهورها المستهدف بشكل أفضل وتخصيص استراتيجيات التسويق الخاصة بها وفق ذلك.
تحليل المجموعات هو نوع من التصنيف غير الخاضع للإشراف، أي أنه لا يتضمن أي فئات أو تعريفات أو توقعات محددة مسبقا، وهو تقنية إحصائية لاستخراج البيانات تستخدم لتجميع الملاحظات المتشابهة، وتصنيف الفئات المختلفة.
تمكن التحليل العنقودي المستثمرين من التخلص من التداخل في محافظهم الاستثمارية من خلال تحديد الأوراق المالية ذات العوائد المتقاربة، كما يمكن لهذه التقنية اكتشاف فئات معينة من الأسهم مثل الأسهم الدورية، وأسهم النمو بحيث يمكن بناء استراتيجيات قادرة على تحقيق عوائد أفضل من خلال تعديل المخاطر.
هناك خمس خوارزميات تجميع رئيسية مختلفة وهي كالتالي:
- خوارزميات التقسيم.
- الخوارزميات الهرمية.
- الخوارزميات القائمة على الكثافة.
- الخوارزميات القائمة على الشبكة.
- الخوارزميات القائمة على النموذج.
تتعرف على التحليل العنقودي بشكل أكبر عند الاطلاع على مدونات الخبراء على موقع انفست.
خوارزميات التقسيم (Partitioning Algorithms)
خوارزميات التقسيم هي الأكثر شيوعا، وربما الأسهل فهما عند إجراء التحليل العنقودي في الأسواق، وتعتمد على تقسيم مجموعة البيانات إلى عدد محدد مسبقا من المجموعات، وتحاول هذه الخوارزميات تحسين دالة هدف معينة، وذلك من خلال تقليل المسافة الإجمالية بين كل نقطة بيانات ومركز المجموعة (centroid) التي تنتمي إليها.
خوارزمية K-means هي أشهر مثال على هذا النوع، وتبدأ الخوارزمية بمراكز عشوائية ثم تقوم بشكل متكرر بتعيين النقاط إلى أقرب مركز وتحديث موقع المركز ليصبح متوسط النقاط المعينة له حتى تستقر المجموعات، هذه الخوارزميات مفيدة عندما يكون لدينا فكرة، واضحة عن عدد المجموعات التي نتوقعها في البيانات وتكون المجموعات متباعدة بشكل جيد.
الخوارزميات الهرمية (Hierarchical Algorithms)
على عكس خوارزميات التقسيم لا تتطلب الخوارزميات الهرمية تحديد عدد المجموعات مسبقا، بدلا من ذلك تقوم هذه الخوارزميات ببناء تسلسل هرمي متداخل من المجموعات، والتي يمكن تمثيلها بصريا على شكل “شجرة” تعرف باسم dendrogram.
هناك نوعان رئيسيان من هذه الخوارزمية عند إجراء التحليل العنقودي في الأسواق وهما التجميع التراكمي (Agglomerative) الذي يبدأ بكل نقطة بيانات كمجموعة منفصلة ثم يدمج المجموعات المتشابهة تدريجيا، والتجميع التقسيمي (Divisive) الذي يبدأ بجميع النقاط في مجموعة واحدة ثم يقسمها بشكل متكرر، هذه المرونة تجعلها مفيدة عندما تكون البنية الهرمية للبيانات ذات أهمية، أو عندما لا يكون عدد المجموعات الأمثل معروفا.
الخوارزميات القائمة على الكثافة
الخوارزميات القائمة على الكثافة مثل DBSCAN فريدة من نوعها في التحليل العنقودي في الأسواق لأنها لا تفترض أن المجموعات كروية الشكل، بل تركز على المناطق الكثيفة من نقاط البيانات في مساحة البيانات، وتعرف المجموعات هنا بأنها مناطق ذات كثافة عالية مفصولة بمناطق ذات كثافة أقل، والأهم من ذلك أنها قادرة على تحديد نقاط الضوضاء أو القيم المتطرفة التي لا تنتمي إلى أي مجموعة، هذه الطريقة تجعلها فعالة بشكل خاص للبيانات التي تحتوي على مجموعات ذات أشكال غير منتظمة أو في وجود الكثير من الضوضاء.
الخوارزميات القائمة على الشبكة
تعمل الخوارزميات القائمة على الشبكة عن طريق تقسيم مساحة البيانات إلى عدد محدود من الخلايا الشبكية، بعد ذلك، تقوم هذه الخوارزميات بتحليل كثافة نقاط البيانات داخل كل خلية لتحديد المجموعات، الخلايا التي تحتوي على عدد كبير من النقاط تعتبر “كثيفة” وتُستخدم لتشكيل المجموعات.
ميزتها الرئيسية هي كفاءتها العالية في التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة جدا حيث إنها تعمل على مساحة الشبكة بدلا من معالجة كل نقطة بيانات على حدة، هذه الطريقة تجعلها سريعة لكن دقتها تعتمد بشكل كبير على حجم الخلايا في الشبكة، إذا كانت الخلايا كبيرة جدا، فقد تفقد تفاصيل دقيقة في المجموعات وإذا كانت صغيرة جدًا، فقد تفقد كفاءتها.
الطرق الأكثر فعالية لاستخدام تحليل المجموعات في تقسيم السوق
تحدد جودة البيانات المستخدمة في تحليل المجموعات ودقتها مدى دقة وفائدة الشرائح التي تُنشئها، حيث يجب جمع بيانات تعكس خصائص العملاء وسلوكياتهم، مثل:
- البيانات الديموغرافية والنفسية
- سجل الشراء والولاء.
- الرضا والآراء.
هناك طرق مختلفة لتحليل المجموعات ولكل طريقة مزاياها وعيوبها، وذلك حسب نوع البيانات وحجمها وعدد المجموعات وشكلها ومستوى التعقيد والمرونة المطلوب، وينبغي مقارنة وتقييم الطرق المختلفة؛ بناءً على الأهداف والمعايير والافتراضات واختيار الطريقة الأنسب للبيانات والأهداف.
بعد إجراء التحليل العنقودي في الأسواق يجب التحقق من صحة النتائج، وتفسيرها لضمان فعاليتها وقابليتها للتنفيذ، كما يجب التحقق من صحة وموثوقية المجموعات باستخدام مقاييس داخلية وخارجية مثل التماسك والانفصال والاستقرار والقدرة التنبؤية، بالإضافة إلى ذلك يجب تفسير المجموعات من خلال وصف خصائصها واختلافاتها وإعطائها تسميات أو تسميات ذات دلالة.
تستخدم النتائج المستخلصة من عمليات التقسيم والتحليل في تجزئة السوق وتحسن استهداف العملاء بناء على احتياجاتهم وتفضيلاتهم وسلوكياتهم، وفي سبيل ضمان فعاليتها يجب مراقبة المجموعات وتحديثها بانتظام لتعكس أي تغييرات في ظروف السوق أو توقعات العملاء أو أهداف العمل، ويمكن ذلك من خلال استخدام التغذية الراجعة ومؤشرات الأداء لتقييم فعالية وكفاءة استراتيجية التجزئة.
خصائص التحليل العنقودي الجيد
يجمع التحليل العنقودي في الأسواق الجيد البيانات بدقة بطريقة مفيدة وقابلة للتنفيذ، فهو يكشف عن أنماط حقيقية في البيانات بما يؤدي إلى إنتاج رؤى ثاقبة تسهم في اتخاذ قرارات مستنيرة أما تحليل المجموعات الضعيف في المقابل يتسبب إنشاء مجموعات مضللة أو عشوائية لا تساعد في حل المشكلة، أو تُضيف قيمة.
خصائص التحليل العنقودي الجيد هي:
- الفائدة في العالم الواقعي حيث تتوافق المجموعات مع الاختلافات المهمة في السلوك أو التفضيلات أو السمات التي يمكن التصرف بناء عليها.
- الفصل الواضح بين المجموعات، حيث إن كل مجموعة مميزة بما يجعل من السهل تفسيرها وتطبيقها.
- التناسق حيث يجب أن تنتج نفس بيانات الإدخال مجموعات مماثلة في كل مرة.
- إمكانية التوسع حيث يعمل تحليل المجموعة بشكل فعال حتى مع نمو مجموعة البيانات.
- رؤى قابلة للتنفيذ، حيث يجب أن توفر المجموعات اتجاه واضح للتسويق أو تطوير المنتجات، أو العمليات.
في المقابل تقدم تحليلات المجموعات الضعيفة تجمعات لا تمثل أنماط ذات معنى ومجموعات متداخلة مختلفة بشكل كبير بحيث تصبح غير مفيدة وهو ما ينتج عنه نتائج غير متسقة، كما أنها لا تساعد في الإجابة على أي سؤال مفيد.
بشكل عام تكمن الفائدة الرئيسية من التحليل العنقودي في الأسواق في أنه يسمح للشركات باكتشاف الأنماط والعلاقات داخل بياناتها بما يمكنها من اتخاذ قرارات مستنيرة بناء على رؤى في الوقت الفعلي.
التحليل العنقودي في الأسواق واحدة من الاستراتيجيات التي تستخدم بفاعلية في تحسين الاستهداف بحيث يمكن لأصحاب القرار بناء رؤى مستنيرة تعتمد على البيانات في الوقت الفعلي.
الأسئلة الشائعة:
ما هي أبرز استخدامات التحليل العنقودي؟
يستخدم بشكل أساسي في تحسين استراتيجيات التسويق من خلال زيادة القدرة على الاستهداف، وذلك عبر دراسة بيانات العملاء واحتياجاتهم.
ما هو التحليل العنقودي؟
هو نمط يعتمد على الإحصاء في دراسة بيانات السوق بما يسمح للشركات ببناء رؤى مستنيرة تعتمد على الوقت الفعلي للبيانات.
