Using cluster analysis, a customer

Using cluster analysis, a customer ‘type’ can represent a homogeneous market segment.
Identifying their particular needs in that market allows products to be designed with greater
precision and direct appeal within the segment. Targeting specifi c segments is cheaper and
more accurate than broad-scale marketing. Customers respond better to segment marketing
which addresses their specifi c needs, leading to increased market share and customer
retention. This is valuable, for example, in banking, insurance and tourism markets. Imagine
four clusters or market segments in the vacation travel industry. They are: (1) The elite –
they want top level service and expect to be pampered; (2) The escapists – they want to get
away and just relax; (3) The educationalist – they want to see new things, go to museums,
have a safari, or experience new cultures; (4) the sports person – they want the golf course,
tennis court, surfi ng, deep-sea fi shing, climbing, etc. Different brochures and advertising is
required for each of these.
Brand image analysis, or defi ning product ‘types’ by customer perceptions, allows
a company to see where its products are positioned in the market relative to those of its
competitors. This type of modelling is valuable for branding new products or identifying
possible gaps in the market. Clustering supermarket products by linked purchasing patterns
can be used to plan store layouts, maximizing spontaneous purchasing opportunities.
Banking institutions have used hierarchical cluster analysis to develop a typology of
customers, for two purposes, as follows:
To retain the loyalty of members by designing the best possible new fi nancial products
to meet the needs of different groups (clusters), i.e. new product opportunities.
To capture more market share by identifying which existing services are most profi table
for which type of customer and improve market penetration.
One major bank completed a cluster analysis on a representative sample of its members,
according to 16 variables chosen to refl ect the characteristics of their fi nancial transaction
patterns. From this analysis, 30 types of members were identifi ed. The results were useful
for marketing, enabling the bank to focus on products which had the best fi nancial performance;
reduce direct mailing costs and increase response rates by targeting product promotions
at those customer types most likely to respond; and consequently, to achieve better
branding and customer retention. This facilitated a differential direct advertising of services
and products to the various clusters that differed inter alia by age, income, risk taking
levels, and self-perceived fi nancial needs. In this way, the bank could retain and win the
business of more profi table customers at lower costs.
•
•
Cluster analysis. The statistical method of partitioning a sample into
homogeneous classes to produce an operational classifi cation.
Cluster analysis, like factor analysis, makes no distinction between dependent and
independent variables. The entire set of interdependent relationships are examined. Cluster
analysis is the obverse of factor analysis. Whereas factor analysis reduces the number of
variables by grouping them into a smaller set of factors, cluster analysis reduces the number
of observations or cases by grouping them into a smaller set of

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

Menggunakan analisa cluster, pelanggan 'jenis' dapat mewakili segmen pasar homogen.Mengidentifikasi kebutuhan-kebutuhan khusus mereka bahwa pasar memungkinkan produk harus dirancang dengan lebih besarpresisi dan langsung banding dalam segmen. Penargetan segmen c olah lebih murah danlebih akurat daripada skala luas pemasaran. Pelanggan lebih baik untuk menanggapi segmen pemasaranyang membahas kebutuhan c olah, mengarah ke peningkatan pangsa pasar dan pelangganretensi. Ini berharga, misalnya, di pasar perbankan, asuransi dan pariwisata. Bayangkanempat kelompok atau segmen pasar di liburan perjalanan industri. Mereka adalah: (1) elite-mereka ingin layanan tingkat atas dan mengharapkan untuk dimanjakan; (2) escapists – mereka ingin mendapatkanpergi dan hanya bersantai; (3 sejarawan) – mereka ingin melihat hal-hal baru, pergi ke Museum,memiliki safari, atau mengalami budaya yang baru; (4) orang olahraga – mereka ingin lapangan golf,Lapangan Tenis, surfi ng, laut fi shing, memanjat, dll. Berbagai brosur dan iklandiperlukan untuk masing-masing.Analisis citra merek, atau defi ning produk 'jenis' oleh persepsi pelanggan, memungkinkansebuah perusahaan untuk melihat mana produknya diposisikan di pasar relatif terhadap orang-orang yangpesaing. Jenis pemodelan berharga untuk merek produk baru atau mengidentifikasimungkin kesenjangan di pasar. Pengelompokan supermarket produk oleh terkait pola pembeliandapat digunakan untuk merencanakan toko layout, memaksimalkan peluang pembelian spontan.Lembaga perbankan telah menggunakan analisa cluster hirarkis untuk mengembangkan tipologiPelanggan, untuk dua tujuan, sebagai berikut:Untuk mempertahankan loyalitas anggota dengan merancang baru fi bacalah produk-produk terbaikuntuk memenuhi kebutuhan dari kelompok yang berbeda (cluster), yaitu peluang produk.Untuk menangkap pangsa pasar lain dengan mengidentifikasi layanan yang ada adalah kebanyakan profi tabelyang jenis pelanggan dan meningkatkan penetrasi pasar.Salah satu bank besar selesai analisa cluster pada sampel yang representatif dari para anggotanya,Menurut 16 variabel yang dipilih untuk refl ect karakteristik mereka fi bacalah transaksipola. Dari analisis ini, 30 jenis anggota adalah identifikasi ed. Hasilnya bermanfaatuntuk pemasaran, memungkinkan bank untuk fokus pada produk yang memiliki kinerja bacalah fi terbaik;mengurangi biaya pengiriman langsung dan meningkatkan tingkat respons oleh penargetan promosi produkpada jenis pelanggan yang paling mungkin untuk menjawab; dan akibatnya, untuk mencapai lebih baikretensi branding dan pelanggan. Ini difasilitasi iklan langsung diferensial Layanandan produk untuk berbagai kluster yang berbeda antara lain oleh umur, pendapatan, risiko mengambiltingkat, dan bacalah fi diri dirasakan kebutuhan. Dengan cara ini, bank dapat mempertahankan dan menangbisnis lain profi meja pelanggan dengan biaya rendah.••Analisa cluster. Metode statistik partisi sampel kekelas homogen untuk menghasilkan kasi classifi operasional.Analisa cluster, seperti faktor analisis, tidak membuat perbedaan antara tergantung danvariabel independen. Seluruh rangkaian hubungan saling diperiksa. GugusAnalisis adalah teman imbangan faktor analisis. Sedangkan faktor Analisis mengurangi jumlahvariabel dengan mengelompokkan mereka ke dalam satu set yang lebih kecil dari faktor, analisa cluster mengurangi jumlahpengamatan atau kasus dengan mengelompokkan mereka dalam satu set lebih kecil

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

Menggunakan analisis cluster, 'tipe' pelanggan dapat mewakili segmen pasar yang homogen.
Mengidentifikasi kebutuhan khusus mereka di pasar yang memungkinkan produk yang akan dirancang dengan lebih
presisi dan daya tarik langsung dalam segmen tersebut. Menargetkan segmen c spesifik lebih murah dan
lebih akurat daripada pemasaran skala luas. Pelanggan merespon lebih baik untuk segmen pemasaran
yang membahas kebutuhan c spesifik mereka, yang menyebabkan peningkatan pangsa pasar dan pelanggan
retensi. Ini sangat berharga, misalnya, di pasar perbankan, asuransi dan pariwisata. Bayangkan
empat kelompok atau segmen pasar di industri perjalanan liburan. Mereka adalah: (1) elit -
mereka ingin layanan tingkat atas dan berharap untuk menjadi dimanjakan; (2) escapists - mereka ingin mendapatkan
pergi dan hanya bersantai; (3) pendidik The - mereka ingin melihat hal-hal baru, pergi ke museum,
memiliki safari, atau mengalami budaya baru; (4) orang olahraga - mereka ingin lapangan golf,
lapangan tenis, surfi ng, laut dalam fi shing, memanjat, dll brosur berbeda dan iklan
diperlukan untuk masing-masing.
analisis citra merek, atau produk defi ning 'jenis 'oleh persepsi pelanggan, memungkinkan
perusahaan untuk melihat mana produk yang diposisikan di pasar relatif terhadap orang-orang yang
pesaing. Jenis pemodelan adalah berharga untuk merek produk baru atau mengidentifikasi
kemungkinan kesenjangan di pasar. Mengelompokkan produk supermarket dengan pola pembelian terkait
dapat digunakan untuk merencanakan tata letak toko, memaksimalkan peluang pembelian spontan.
lembaga perbankan telah menggunakan analisis cluster hirarkis untuk mengembangkan tipologi
pelanggan, untuk dua tujuan, sebagai berikut:
Untuk mempertahankan loyalitas anggota dengan merancang terbaik produk keuangan baru
untuk memenuhi kebutuhan kelompok yang berbeda (cluster), yaitu peluang produk baru.
Untuk merebut pangsa pasar yang lebih dengan mengidentifikasi layanan yang ada yang paling profi meja
untuk jenis yang pelanggan dan meningkatkan penetrasi pasar.
Salah satu bank besar selesai analisis cluster pada sampel yang representatif dari anggotanya,
menurut 16 variabel yang dipilih untuk refl dll karakteristik transaksi keuangannya
pola. Dari analisis ini, 30 jenis anggota yang teridentifi kasi. Hasilnya berguna
untuk pemasaran, memungkinkan bank untuk fokus pada produk-produk yang memiliki kinerja terbaik keuangan;
mengurangi biaya mailing langsung dan meningkatkan tingkat respons dengan menargetkan promosi produk
di jenis-jenis pelanggan yang paling mungkin untuk menanggapi; dan akibatnya, untuk mencapai yang lebih baik
merek dan retensi pelanggan. Ini memfasilitasi iklan langsung diferensial layanan
dan produk untuk berbagai kelompok yang berbeda antara lain usia, pendapatan, pengambilan risiko
tingkat, dan kebutuhan keuangan yang dirasakan sendiri. Dengan cara ini, bank bisa mempertahankan dan memenangkan
bisnis lebih banyak pelanggan meja profi dengan biaya yang lebih rendah.
•
•
Analisis Cluster. Metode statistik partisi sampel ke dalam
kelas homogen untuk menghasilkan operasional klasifi kation.
analisis Cluster, seperti analisis faktor, tidak membedakan antara dependen dan
variabel independen. Seluruh seperangkat hubungan yang saling diperiksa. Cluster
analisis adalah kebalikan dari analisis faktor. Sedangkan analisis faktor mengurangi jumlah
variabel dengan mengelompokkan mereka ke dalam satu set yang lebih kecil dari faktor, analisis cluster mengurangi jumlah
pengamatan atau kasus dengan mengelompokkan mereka ke dalam satu set yang lebih kecil dari