בהקשר של פילוח אוכלוסייה, ניתוח אשכולות הוא שימוש במודל מתמטי כדי לגלות קבוצות של אנשים רלוונטיים בהתבסס על מציאת השונות הקטנה ביותר ביניהם בתוך כל קבוצה. קבוצות הומוגניות אלה ידועות בשם "מיקרו אשכולות " .
מטרת ניתוח אשכולות בפעילות פוליטית וחברתית , כמו גם בשיווק , היא לפלח לקוחות במדויק על מנת להשיג הבנה עמוקה יותר לצורכי תקשורת יעילה יותר באמצעות התאמה אישית.
מאפיינים עיקריים של גישת האשכול:
הומוגניות – השונות בתוך כל קבוצה קטנה מאוד – ולכן זוהי דרך אופטימלית להתאים תכניות, מוצרים ומסרים המיועדים לחברי האשכול.
יעילות – ניתוח מבוסס מיקרו-אשכולות הוא הכלי הטוב ביותר ליצירת תמונה רב-ממדית מהירה של כל אוכלוסייה.
יכולת חיזוי – הבנת העמדות של מיקרו-אשכול ספציפי מאפשרת לעקוב אחריהן לאורך זמן ולחזות את תגובתן לאירועים מתפתחים.
חברות ומותגים המטמיעים גישה זו באופן רציף וקבוע עשויים להנות ממספר יתרונות , כגון- היכרות מעמיקה עם קהלים שונים בחברה, הבנת מגמות כלליות בשוק , הבנת התנהגויות צרכנים וחיזוי התנהגויות והעדפות.
אחת החברות המובילות בתחום זה בשם Hive . החברה מתמקדת בתחום חברה וממשל , אבל כל המוצרים הטכנולוגיים שלה מתבססים על אסטרטגיית ניהול של מיקרו אשכולות.
Hive משתמשת בבינה מלאכותית, NLP וביג דאטה כדי לספק ללקוחותיה פילוח מדעי.
גישת Micro-Clusters המבוססת על האזנה חברתית ודיגיטלית מסייעת במידול טוב יותר של אנשים וניתוח תחזיתי, משמשת למיקוד אנשים ולקוחות עם תקשורת, תמיכה, הצעות, פתרונות ותמריצים מותאמים אישית לצרכים ולהעדפות שלהם. הנתונים שנאספו על ידי הטכנולוגיה של כוורת חושפים את אבות הטיפוס הקיימים באופן אינהרנטי בכל אוכלוסייה ובכל קבוצת אנשים.
כתיבת תגובה