PBS Sopot
 

· · · · · · · English Version    








PBS Retail Research

— monitoring sposobu dystrybucji produktów konsumenckich...

OmniPBS

Potrzebujesz natychmiast odpowiedzi na kilka pytań zadanych reprezentatywnej próbie Polaków i chciałbyś podzielić się z kimś jeszcze kosztami projektu — OmniPBS jest tym, czego szukasz...

PBS Brainstorm

— kreacja idei produktu...

Szukaj w serwisie:

PBS Usługi Zaawansowane analizy Analiza klas latentnych

Analiza klas latentnych


Cel

Podzielenie klientów na homogeniczne grupy i wyłonienie najbardziej interesujących czy też generalnie poznanie rynku przysparza wielu firmom nie lada problem. Analiza klas latentnych go rozwiązuje. Dzieli próbę w taki sposób, aby otrzymane profile były możliwie najbardziej różne od siebie. Liczba segmentów jest potwierdzona statystycznie. Forma prezentacji profili jest czytelna, co pozwala szybciej odnaleźć ich charakterystykę.

 

Zastosowanie

Analiza klas latentych (LCA) najczęściej wykorzystywana jest do wyłonienia segmentów, tak naprawdę w wielu obszarach/branżach, tam gdzie jest potrzeba uchwycenia różnic między klientami.

 

Prezentacja danych

Charakterystyka profili przedstawiana zazwyczaj jest na wykresie. Opis także może być zaprezentowany w tej formie, jak i tabelarycznie. Przedstawione na rysunkach trzy segmenty charakteryzują się głównie posiadaniem kredytów hipotecznych. W mniejszym, choć znacznym  stopniu segmenty różnią się także kredytem gotówkowym jak i posiadaniem rachunku oszczędnościowego. W następujący sposób można zdefiniować segment 1: są to osoby przede wszystkim posiadające kredyt hipoteczny (80% osób w tym segmencie), oraz posiadające fundusze inwestycyjne  (35%) – największy odsetek spośród wszystkich segmentów. Segment 3 to tak naprawdę przede wszystkim oszczędzający:  na rachunku lub/oraz na lokatach; nie posiadają kredytów.

 

Taki obraz profili jest szczegółowo zdefiniowany innymi zmiennymi opisującymi na przykład zmiennymi socjo-demograficznymi.


Profile – procentowy rozkład zmiennych segmentujących

Profile – procentowy rozkład zmiennych segmentujących

Profile – procentowy rozkład zmiennych segmentujących.


 

Korzyści

Omawianą metodę w szczególności można wykorzystać w przypadku gdy zmienne zdefiniowane do segmentacji są jakościowe.


 
 

Copyright © 2004-2019 PBS kontakt@pbs.pltel. 058 550 60 70
teLMi design

W ramach naszej witryny stosujemy pliki cookies w celu świadczenia Państwu usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb.
Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Państwa urządzeniu końcowym.
Możecie Państwo dokonać w każdym czasie zmiany ustawień dotyczących cookies. Więcej szczegółów w naszej Polityce Cookies.

Jeżeli wyrażasz zgodę na zapisywanie informacji zawartej w cookies kliknij w Zamknij.