MIT DER CLUSTERANALYSE DATENMUSTER IDENTIFIZIEREN UND SEGMENTIEREN

Die Clusteranalyse ist ein statistisches Verfahren, das es ermöglicht, ähnliche Objekte in Gruppen (Cluster) zu organisieren. Im Rahmen einer Marktforschung kann eine Clusteranalyse herausfinden, welche Objekte in Ihrer Datenmenge ähnlich sind und welche nicht. Dies kann helfen, Datenmuster in Ihren Daten zu erkennen und Zusammenhänge zwischen den Objekten zu identifizieren.

CLUSTERANALYSE FÜR EINE ZIELGRUPPENGERECHTE ANSPRACHE

Die so gefundenen Gruppen wären durch konventionelle Gruppenbildung zum Beispiel nach Altersklassen, Geschlecht, Einkommen etc. nicht zu identifizieren. Sie enthalten Objekte, die hinsichtlich aller betrachteten Merkmale möglichst ähnlich sind. Zum Beispiel Personen, die eine einheitliche Meinung zu einem bestimmten Thema haben. Dem Marketing kann man somit eine Hilfestellung für eine zielgruppengerechte Ansprache geben.

Clusteranalyse: Profile von Autofahrer-Typen (Abweichungen vom Durchschnitt)

FÜNF VORAUSSETZUNGEN FÜR EINE ERFOLGREICHE CLUSTERANALYSE

• Die Merkmale, nach denen Personen zu klassifizieren sind, sind vorher festzulegen (aktive Variablen). In der Regel werden hierzu Statement-Batterien benutzt. Diese können zum Beispiel die Einstellungen von Personen zu bestimmten Themenbereichen beinhalten.
• Das Skalenniveau spielt zur Berechnung keine Rolle, allerdings sollten alle aktiven Variablen ein identisches Skalenniveau haben. Falls Fragen mit unterschiedlichen Skalenniveaus verwendet werden sollen, müssen sie vorher auf ein einheitliches Niveau standardisiert werden.
• Als Faustregel gilt: Jedes Cluster sollte mindestens 50 Personen umfassen. Eine Stichprobengröße von mindestens 300 Personen halten wir für ratsam.
• Bei der Festlegung der aktiven Variablen sollte darauf geachtet werden, dass diese möglichst nicht allzu hoch miteinander korrelieren. Die redundante Information würde die Gruppenbildung unverhältnismäßig stark beeinflussen. Im “täglichen Leben” ist dies allerdings nie ganz auszuschließen.
• Um starken Korrelationen vorzubeugen, ist es unter Umständen ratsam, eine Faktorenanalyse vorzuschalten.

FÜHREN SIE CLUSTERANALYSEN MIT IHREN EIGENEN DATEN DURCH

2/CLU ist das Tool in der ADABOX zur einfachen, schnellen und stabilen Segmentierung einer Menge von Objekten in homogene Cluster.