Dados são imperativos para marcas e organizações derivarem inferências e tirarem conclusões sobre a mente dos clientes. A análise de cluster é um componente crítico da análise de dados em pesquisas de mercado que auxilia as marcas a identificar tendências, identificar grupos entre várias demografias de clientes, comportamentos de compra, gostos, desgostos e muito mais.
Este método de análise no processo de pesquisa de mercado fornece insights para agrupar informações em grupos menores que ajudam a entender como diferentes grupos de indivíduos se comportam em circunstâncias similares. Várias organizações e pesquisadores podem classificar clusters em categorias variadas, dependendo de critérios predefinidos que fazem sentido para um cluster, mas o tema subjacente de análise de dados é semelhante.
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O que é análise de cluster?
A análise de cluster é um método estatístico em pesquisa que permite aos pesquisadores agrupar ou agrupar um conjunto de objetos em clusters pequenos, mas distintos, que diferem em características de outros clusters tão diferentes. O tema subjacente na análise exploratória de dados ajuda marcas, organizações e pesquisadores a obter insights de dados visuais para identificar tendências e validar hipóteses e suposições explícitas.
Esse método de análise em pesquisa é comumente baseado na análise de dados estatísticos usados em vários campos, incluindo reconhecimento de padrões, aprendizado de máquina, gerenciamento de insights em pesquisa de mercado, depuração de dados, bioinformática e muito mais.
O objetivo da análise de cluster é encontrar grupos de objetos com mudanças comportamentais distintas, mas onde as características subjacentes e as coisas estão no mesmo grupo de controle. Um excelente exemplo desse método de pesquisa são os bancos que usam dados qualitativos e quantitativos para traçar tendências no processamento de sinistros entre os clientes. O uso da análise de cluster os ajuda a concluir reivindicações fraudulentas e entender melhor o comportamento do consumidor.
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Métodos de Análise de Cluster
A análise de cluster ajuda os pesquisadores e estatísticos a obter uma compreensão mais profunda dos dados e a tomar melhores decisões. Embora os dados possam fazer parte de pesquisas qualitativas ou quantitativas, a análise de dados ainda é realizada em uma plataforma de pesquisa em que os dados são plotados em um gráfico. No entanto, como mencionado acima, vários métodos de análise de cluster são usados para atender às necessidades de pesquisa.
No entanto, é essencial observar que o método de agrupamento precisa ser escolhido experimentalmente, a menos que haja raciocínio matemático para seguir uma maneira específica. Vejamos os métodos de análise de cluster mais comumente usados.
Agrupamento hierárquico ou análise de agrupamento baseada em conectividade
O agrupamento hierárquico ou a análise de agrupamento baseada em conectividade é o método mais comumente usado na análise de agrupamento. Nesse método, os dados que apresentam componentes semelhantes são agrupados para formar um cluster.
Esses clusters são então correlacionados a outros conjuntos que mostram propriedades idênticas para formar outros clusters. A premissa central desse método na pesquisa de levantamento é que os objetos mais próximos estão muito mais relacionados do que os objetos mais distantes.
O outro método no agrupamento hierárquico é o método divisivo, onde você começa com um conjunto de dados e os divide em grupos menores de informações semelhantes. Nesse método, os critérios de ligação entre os clusters são mais bem definidos para entender a distância entre os clusters e sua relação. É importante notar que não há particionamento único de dados neste modelo de análise.
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Agrupamento baseado em centróide
Neste método de agrupamento, os agrupamentos são formados, mas são definidos por um único ponto central do vetor. Usando o algoritmo de agrupamento do método K-means, um ponto central é encontrado no eixo com um objetivo definido. Em seguida, clusters menores são conectados a essa central de modo que a distância entre os clusters e esse ponto central seja minimizada.
Uma desvantagem dessa técnica de análise de cluster é que o número de clusters, k-clusters, deve ser definido logo no início, limitando a análise e a representação dos dados.
Clustering baseado em distribuição
O método de análise de agrupamento baseado em distribuição agrupa dados em objetos da mesma distribuição. Este método é o método de análise estatística mais utilizado. A característica distinta desse método é a amostragem aleatória simples para coletar objetos de amostra de uma distribuição.
Este modelo funciona melhor quando há necessidade de exibir uma correlação entre atributos e objetos. No entanto, a desvantagem desse modelo é que, como os objetos são agrupados com base em atributos predefinidos, pode haver um elemento de viés no agrupamento, pois cada objeto deve corresponder a uma distribuição.
Agrupamento baseado em densidade
O método de agrupamento baseado em densidade é a quarta técnica de análise de agrupamento comumente usada, em que os agrupamentos são definidos com base na densidade em comparação com o conjunto de dados geral. Os objetos nas áreas esparsas são ruído e pontos de borda, pois normalmente separam clusters na representação gráfica.
DBSCAN é o método de agrupamento baseado em densidade mais comumente usado. No entanto, uma desvantagem desse método é que uma queda na densidade é necessária para mostrar a diferença entre dois clusters, o que muitas vezes não parece natural.
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Exemplos de Análise de Cluster
A análise de cluster é um benefício definitivo e é amplamente usada em setores, funcionalidades e no campo de pesquisa. Para descrever melhor a utilidade da análise de cluster na pesquisa, vejamos os dois exemplos inferiores.
Análise de cluster no marketing de varejo
As marcas tradicionalmente usam a análise de cluster para entender as pesquisas e tendências de comportamento de compra usando a segmentação demográfica entre sua base de clientes. Alguns fatores geralmente considerados são localização geográfica, sexo, idade, renda familiar anual, etc.
Esses parâmetros destacam como diferentes grupos de consumidores tomam outras decisões de compra; portanto, os gigantes do varejo usam esses dados para traçar paralelos sobre como comercializar para esses públicos. Isso também ajuda a maximizar o ROI dos gastos, reduzindo a rotatividade de clientes.
Análise de cluster em ciências do esporte
Outro caso de uso diário da análise de cluster é no campo dos esportes. Cientistas de dados, pesquisadores, médicos, gerentes de equipe, olheiros, etc., analisam como jogadores semelhantes se saem em diferentes cenários e quão eficazes são em seu esporte. Os jogadores são divididos em tipo de corpo, idade, posição e critérios semelhantes para verificar sua eficácia.
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Análise de Cluster com QuestionPro
Observar os dados corretos e analisá-los é altamente benéfico para pesquisadores e marcas. O uso de uma plataforma de pesquisa madura como o QuestionPro permite que você colete dados de pesquisa e o ajude a executar análises avançadas na ferramenta para fornecer os insights que importam.
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