クラスタリング推定戦略の一例

硬いデータはあなたがあなたの小企業のために決断を下すのを助けることができます、しかし時々、あなたはそれがデータが言っていることを理解するのが難しいかもしれないあまりに多くの詳細がある。 これは、テスト市場に対する反応の推定などのタスクに特に当てはまります。 テストマーケティングの努力から得られる数字は、あなたが探している傾向を不明瞭にする可能性があります。 クラスタリングによって混乱を解消できます。

データを整理する

マーケティングテストから数字を受け取った場合は、データを整理する必要があります。 たとえば、自分の製品を他の製品と比較している顧客からの回答を受け取ったときに、回答のパターンが見つかった場合は、それらをまとめます。 例：テスト市場No.1は5つのグループで構成され、各グループに1, 000人の顧客がいます。 これらのグループでは、製品に対する925、850、875、935、および890という好意的な回答が見つかりました。最初の衝動は、すべての数を合計してそれらを平均することです。 代わりに、それらを行または列に書いて、パターンについて調べます。

共通センターを見つける

あなたがあなたの数のグループを調べるとき、あなたは彼らがその周りに集まる共通の数を見るかもしれません。 上記の例では、925、850、875、935、および890は900付近に集中していると言えます。これは教育的な推測であり、数学的平均ではありません。 正確な数値が必要な場合は会計を行っていないので、大まかな見積もりを自分で行うことを許可できます。 この例では、1, 000人のうち約900人があなたの製品を気に入っていると言えるでしょう。

クラスター推定値の使用

クラスターを使用して見積もることの危険性は、あなたが希望的な思考に屈することがあるということです。 言い換えれば、あなたはそれらがあなたが望む数の周りに集まるようにするために数を上下に丸めることができます。 あなたは時々それらを平均することによってあなたの見積もりの​​この弱さに対抗することができます。 たとえば、この例の数の平均は895です。これは、データクラスタの周囲の数の識別に基づく推定値がかなり近いことを示しています。

クラスタ見積もりを使用しない

見積もりは、正確さを必要としない決定を下すのに役立ちます。 異常があなたの努力を傷つけることはほとんどないので、マーケティングの決定は大まかな傾向に基づいて前進することができます。 あなたの数が真にランダムであるならば、しかし、広い変動で、あなたは推定を強制するべきではありません。 平均でさえ乱数であなたを助けないでしょう。 応答に大きな変動を引き起こした要因を特定した後で、テストを再設計する必要があります。 1つの要因を特定できない場合は、自社の製品と競合他社の2つの製品を比較するなど、さまざまな状況でテストを再実行してください。