МЕТОДЫ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДЛЯ АНАЛИЗА ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО ПОВЕДЕНИЯ В ЦИФРОВОМ МАРКЕТИНГЕ
;
raqamli marketing, iste'molchi xulq-atvori, klasterlash, mijozlarni segmentatsiya qilish, shaxsiylashtirish, K-o‘rtacha, ierarxik klasterlash, DBSCAN.Abstrak
Ushbu maqolada raqamli marketingda iste'molchilarning xulq-atvorini tahlil qilish uchun klasterlash usullari ko‘rib chiqilgan. Klasterlash mijozlarni ularning xususiyatlari va afzalliklariga asoslangan holda segmentlarga ajratishga imkon beradi, bu esa marketing kampaniyalarining aniqligi va samaradorligini oshirishga yordam beradi. Asosiy e'tibor K-o‘rtacha, ierarxik klasterlash va DBSCAN usullariga, ularning afzalliklari va kamchiliklariga hamda mijozlarning xulq-atvorini shaxsiylashtirish va prognozlashni yaxshilash uchun raqamli kanallardan olingan ma'lumotlarni tahlil qilishda qo‘llashga qaratilgan. Maqolada shuningdek, Amazon va Netflix kabi yirik kompaniyalarning marketing kampaniyalarida klasterlashning muvaffaqiyatli qo‘llanilishiga oid misollar keltirilgan. Tadqiqot klasterlashning raqamli iqtisodiyot sharoitidagi ahamiyatini ta’kidlaydi, bu esa kompaniyalarga marketing strategiyalarini moslashtirish, konversiyalarni oshirish va mijozlarning qoniqishini ta'minlashga yordam beradi.
Iqtiboslar
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
