Потом оценивают значимость каждого из рассматриваемых признаков. Самый значимый признак выбирают первым. Формируют явно выделенную градацию. Потом из состава предлагаемых к дальнейшему рассмотрению признаков устраняются те, которые при выделении градаций могут давать перекрывающие объемы. После устранения признаков процедура повторяется.
Проводятся исследования каждого из сегментов, при этом в число вопросов, которые так или иначе исследуются, включаются три типа признаков:
1. признаки, которые определены апостериорной сегментацией
2. вопросы, связанные с изучаемым товаром и отношением к нему потребителей
3. контрольные вопросы, которые позволяют уточнить классификацию потребителей.
Для формирования апостериорной сегментации необходимо кластерный анализ полученных ответов. Основой для формирования кластеров являются ответы на вторую группу вопросов (как Вы относитесь к тому или иному признаку).
У – вектор ответов на вопросы потенциального потребителя на поставленные вопросы.
- метрика – функция, заданная на декартовом произведении множества ответов.
Условия:
1.
2. — расстояние от одного ответа до другого равно нулю
3.
Подмножество А множества Q называется кластером, если расстояние между любыми векторами Х или У, принадле-жащих множеству А меньше чем минимальное расстояние между любым вектором Х, принадлежащим множеству А и К не принадлежащим А.
Первая задача апостериорной сегментации – выделение кластерной структуры ответов. Выделяют четыре вида метрики:
- Чебышевская метрика. Расстояние между векторами Х и У равно: где Li и Lj – коэффициенты векторов.
- Степенная метрика. Чем выше значение q, тем больше фигура напоминает квадрат.
Выявление кластерной структуры и формирование сегментации.
N – наблюдатели и их ответы.
х – вектор, определяющий ответы на поставленный вопрос.
- отдаленность ответов на вопросы респондентов ах и ау.
АNN – симметрична относительно диагонали поскольку ахх = 0. Помимо матрицы А будет формироваться рабочая матрица В0 такая что В0 = А. В качестве исходного кластерного разбиения мы рассматриваем разбиение состоящее из единичных элементов.
В строках ищется:
1. min Bijk — bik*
2. для всех строк матрицы ищется такой элемент, который обеспечивает: i* = min bk i = y (k) – текущее расстояние.
3. находятся такие i* и j*, что Bkj*i* = bi*k
4. множество Si*k = Si*k-1 U Sj*k-1
Оформляется новая рабочая матрица.
Проверяем следующее условие: если условие соблюдается, то Si*k+1 является кластером.
Формируем множество исходных мнений.
