B2BセグメンテーションのためのK平均、正規混合および確率的Dクラスタリングの比較
Satish Garla、Goutam Chakraborty、オクラホマ州立大学、Gary Gaeth、アイオワ大学
クラスター分析は、市場細分化のために組織で使用されている一般的な手法です。クラスタリングは、グループ内の顧客が類似し、グループ間の顧客が異なるように、市場の顧客をグループに分割します。文献では、さまざまな類似度に基づいて、いくつかのクラスタリングアルゴリズムが提案されています。このポスターでは、企業間取引（B2B）市場における顧客のセグメントプロファイリングのための3つのクラスタリング方法（K平均、正規混合、確率D）の比較研究について説明します。油圧および空気圧製品の供給業者によって実施された調査から収集されたデータがこの研究で使用された。サプライヤを選択する際の重要な属性に対する顧客の認識を測定する10個の変数をクラスタリングに使用しました。各方法の結果は、クラスター純度とクラスタープロファイルに基づいて評価されます。SAS®Enterprise Minerは確率的Dクラスタリングおよびプロファイリングクラスタに使用され、JMP®Pro 9はK-MeansおよびNormal Mixtureに使用されます。
