6533b827fe1ef96bd128558b

RESEARCH PRODUCT

Tiešsaistes Klientu Segmentācija, Izmantojot Klasterizācijas Metodes

Rendijs Feikners

subject

Tiešsaistes klientu segmentācijaK-Prototipu (K-Prototypes) klasterizācijaVidējā silueta metode (Average silhouette method)MatemātikaK-Medoīdu (K-Medoids) klasterizācijaKlasteru analīze

description

Bakalaura darba mērķis ir izpētīt tiešsaistes klientu segmentāciju, lai tā palīdzētu pieņemt loģiskus lēmumus par efektīvu mārketinga un reklāmas resursu izmantošanu. Darbā tika izmantotas divas klasterizācijas metodes: K-Medoīdu (K-Medoids) klasterizācija, un K-Prototipu (K-Prototypes) klasterizācija. Metožu izvēle tiek pamatota ar pētītā uzdevuma raksturojumu. Darba gaitā tiek aprakstīti gan abu metožu teorētiskie aspekti, gan metodes tiek pielietotas praktiski (izmantojot programmu R) konkrēta uzdevuma risināšanai. Tika veikta iegūto rezultātu analīze un salīdzināšana. Bakalaura darbā tika arī paskaidrota klientu segmentācijas nozīme veiksmīgam uzņēmumam, kā arī tika aprakstīts interneta mārketings un tā instrumenti. Pēc paveiktā darba ir sniegti ieteikumi, lai pēc iespējas efektīvāk pielietotu mārketinga un reklāmas resursus. Aprakstītie klasterizācijas modeļi ļauj analizēt arī citas līdzīgas tiešsaistes klientu datu kopas, pētot klientu segmentāciju.

yearjournalcountryeditionlanguage
2021-01-01
https://dspace.lu.lv/dspace/handle/7/55964