“การวิเคราะห์คลัสเตอร์แบบแบ่งกลุ่ม” คือ การวิเคราะห์ลูกค้าประเภทหนึ่ง
แม้ว่าคุณจะเคยได้ยินวิธีการวิเคราะห์ที่เป็นที่รู้จักนี้มาบ้างแล้ว แต่หลายคนอาจไม่รู้เกี่ยวกับความหมายของการวิเคราะห์นี้จริงๆ
สิ่งที่ทำให้หลายๆ คนสับสน คือ ความแตกต่างระหว่างการวิเคราะห์คลัสเตอร์แบบแบ่งกลุ่มและแบบไม่แบ่งกลุ่มซึ่งที่มีชื่อคล้ายกันและเราอาจได้ยินคนพูดอยู่บ่อยครั้งว่าพวกเขาไม่ทราบแน่ชัดว่าจะสามารถนำไปใช้งานกับสถานการณ์ไหนได้บ้าง
การวิเคราะห์คลัสเตอร์แบบแบ่งกลุ่มเป็นวิธีการวิเคราะห์ที่ลดความซับซ้อนของข้อมูล และสามารถใช้เพื่องานการตลาดได้
บทความนี้จะอธิบายภาพรวมของการวิเคราะห์คลัสเตอร์แบบแบ่งกลุ่ม ข้อดีและข้อเสีย ขั้นตอนหลัก และสิ่งที่ควรทราบ ทำความเข้าใจเนื้อหาเฉพาะและนำไปใช้ในกิจกรรมการตลาดในอนาคต
การวิเคราะห์คลัสเตอร์แบบแบ่งกลุ่มเป็นการวิเคราะห์การจัดกลุ่มประเภทหนึ่ง
การวิเคราะห์คลัสเตอร์แบบแบ่งกลุ่มเป็นวิธีการหนึ่งภายใต้กรอบแนวคิดของ “การวิเคราะห์การจัดกลุ่ม”
ในบทนี้ เราจะมาดูภาพรวมของ “การวิเคราะห์การจัดกลุ่ม” ก่อน จากนั้นจึงตรวจสอบความแตกต่างระหว่างการวิเคราะห์คลัสเตอร์แบบแบ่งกลุ่มและการวิเคราะห์คลัสเตอร์แบบไม่แบ่งกลุ่มเพื่อให้เข้าใจลึกซึ้งยิ่งขึ้น
การวิเคราะห์คลัสเตอร์คืออะไร?
คลัสเตอร์ มีความหมายว่า “กลุ่ม”
ตามชื่อ การวิเคราะห์คลัสเตอร์เป็นวิธีการวิเคราะห์ที่รวบรวมและจัดหมวดหมู่ข้อมูลที่คล้ายกันจากกลุ่มหรือกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง บางครั้งเรียกว่า “การจัดกลุ่ม” ซึ่งคำศัพท์เหล่านี้หมายถึงเทคนิคเดียวกัน
จุดประสงค์ของการวิเคราะห์คลัสเตอร์ คือการแปลงข้อมูลที่ซับซ้อนให้กลายเป็นสิ่งที่ใช้งานง่ายขึ้นสำหรับการตลาดและการสร้างแบรนด์การวิเคราะห์คลัสเตอร์สามารถใช้กับข้อมูลต่างๆ เช่น ผลิตภัณฑ์ คุณลักษณะของลูกค้า และผลการสำรวจ เพื่อให้คุณสามารถได้้รับข้อมูลที่มีประโยชน์ในสถานการณ์ต่างๆ ได้หลากหลาย
ความแตกต่างระหว่างการวิเคราะห์คลัสเตอร์แบบแบ่งกลุ่มและการวิเคราะห์คลัสเตอร์แบบไม่แบ่งกลุ่ม
ความแตกต่างระหว่างการวิเคราะห์คลัสเตอร์แบบแบ่งกลุ่มและการวิเคราะห์คลัสเตอร์แบบไม่แบ่งกลุ่ม
ข้อดีและข้อเสียของการวิเคราะห์คลัสเตอร์แบบแบ่งกลุ่ม
เราจะอธิบายข้อดีและข้อเสียของการวิเคราะห์คลัสเตอร์แบบแบ่งกลุ่ม ทำความเข้าใจแต่ละแง่มุมและนำไปใช้ในงานการตลาดของคุณ
ข้อดี คือ วิเคราะห์ได้ง่าย
ข้อได้เปรียบที่เห็นเด่นชัดที่สุดของการวิเคราะห์คลัสเตอร์แบบแบ่งกลุ่ม คือ ความง่ายในการเริ่มการวิเคราะห์โดยไม่ต้องตัดสินใจเกี่ยวกับจำนวนกลุ่ม
ข้อมูลจะถูกจัดกลุ่มตามลำดับของลักษณะที่คล้ายคลึงกันและรวมเข้าเป็นกลุ่มที่ใหญ่กว่าจากล่างขึ้นบน เหตุผลที่ทำให้กลุ่มนี้เรียบง่ายก็คือ ส่วนประกอบต่างๆ ของกลุ่มนั้นเข้าใจง่าย และสามารถแบ่งหรือรวมกลุ่มในภายหลังได้
เนื่องจากคุณสามารถตรวจสอบกระบวนการจับคู่คลัสเตอร์จากเดนโดรแกรมเอาต์พุตได้ คุณจึงสามารถตัดสินใจเกี่ยวกับจำนวนการจัดกลุ่มในภายหลังได้และขึ้นอยู่กับสถานการณ์ คุณลักษณะอีกประการหนึ่งคือ สามารถเข้าใจจุดประสงค์ในการจำแนกประเภทของนักวิเคราะห์ได้จากกระบวนการรวมกลุ่ม
ข้อเสีย: “ความซับซ้อนของการวิเคราะห์”
ข้อเสียของการวิเคราะห์คลัสเตอร์แบบแบ่งกลุ่ม คือ ความซับซ้อนของการวิเคราะห์
วิธีนี้ต้องใช้การคำนวณมากขึ้นตามจำนวนวัตถุที่ต้องการวิเคราะห์ ดังนั้น<ขั้นตอนหลักของการวิเคราะห์คลัสเตอร์
เราจะอธิบายขั้นตอนหลักของการวิเคราะห์คลัสเตอร์โดยย่อใน 4 ขั้นตอนต่อไปนี้
- 1. กำหนดวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์
- 2. เลือกระหว่างการวิเคราะห์คลัสเตอร์แบบแบ่งกลุ่มและการวิเคราะห์คลัสเตอร์แบบไม่ แบ่งกลุ่ม
- 3. กำหนดเกี่ยวกับคำจำกัดความของความคล้ายคลึงกัน
- 4. ตัดสินใจว่าจะรวมกลุ่มเข้าด้วยกันอย่างไร
ขั้นตอนที่ 1: กำหนดวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์
สิ่งแรกที่คุณต้องทำ คือกำหนดวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์คลัสเตอร์ตัดสินใจว่าจะวิเคราะห์ข้อมูลตามวัตถุประสงค์ที่คุณกำหนดไว้ ตัวอย่างทั่วไปของเป้าหมายการวิเคราะห์ ได้แก่ คุณลักษณะของลูกค้า การวิจัยตลาด และแนวโน้มการซื้อ
ขั้นตอนที่ 2: เลือกวิธีระหว่างการวิเคราะห์คลัสเตอร์แบบแบ่งกลุ่มและการวิเคราะห์คลัสเตอร์แบบไม่แบ่งกลุ่ม
เพื่อให้ได้ผลลัพธ์การวิเคราะห์ที่มีประโยชน์จากการวิเคราะห์คลัสเตอร์ สิ่งสำคัญ คือ การเลือกวิธีการวิเคราะห์ที่ตรงกับปริมาณข้อมูล จากนั้นกำหนดว่าจะใช้สิ่งใดในการตัดสินความคล้ายคลึงกันระหว่างข้อมูล วิธีวัดระยะทางแบบ ยูคลิเดียน (Euclidean distance) ใช้เพื่อสังเกตความสัมพันธ์กันระหว่างตัวแปร ยิ่งความสัมพันธ์มาก ระยะห่างที่แสดงก็จะยิ่งสั้นลงเท่านั้น วิธีวัดระยะทางแบบแมนฮัตตัน (Manhattan distance) เนื่องจากเส้นทางแต่ละเส้นถนนถูกจัดวางเป็นรูปแบบตาราง ระยะทางที่สั้นที่สุดสำหรับแต่ละเส้นทางจึงเท่ากัน เรียกอีกอย่างว่า “เรขาคณิตของแท็กซี่” วิธีวัดระยะทางแบบเชบีเชฟ (Chebyshev distance) พิจารณาตัวแปรที่มีมิติเดียวกันกับมิติที่แตกต่างกันและพิจารณาระยะทางสูงสุดระหว่างจุดสองจุด ตัวอย่างเช่น หาก 0 คือจุดฐานและจุดหนึ่งอยู่เหนือ 0 จำนวน 3 ช่องว่างและอีกจุดหนึ่งอยู่ห่าง 0 ทางซ้ายมือ จำนวน 4 ช่องว่าง ค่าที่มากกว่าจะถูกนำมาใช้ ดังนั้นระยะห่างระหว่างสองจุดจะเท่ากับ 4 สุดท้ายนี้ ให้ตัดสินใจว่าจะจัดรวมคลัสเตอร์อย่างไร วิธีการรวมข้อมูล 4 วิธีต่อไปนี้ เหมาะสำหรับการวิเคราะห์คลัสเตอร์แบบแบ่งกลุ่ม วิธีของวอร์ด (Ward’s method) วิธีหาระยะทางไกลที่สุด (Longest distance method) วิธีหาระยะทางที่สั้นที่สุด วิธีหาผลรวมค่าเฉลี่ยของกลุ่ม (Group average method) ในแต่ละหัวข้อ เราจะมุ่งเน้นไปที่ 3 เประเด็น ที่ควรคำนึงถึงเมื่อดำเนินการวิเคราะห์คลัสเตอร์ สิ่งที่สามารถทำได้ด้วยการวิเคราะห์คลัสเตอร์ คือ การจำแนกเป็นกลุ่มๆ การวิเคราะห์คลัสเตอร์มักจะขึ้นอยู่กับความคิดเห็นส่วนตัวของนักวิเคราะห์ จงสังเกตว่าจำนวนคลัสเตอร์จะถูกกำหนดไว้ล่วงหน้า โดยเฉพาะคลัสเตอร์ที่ไม่ได้แบ่งกลุ่ม ดังนั้นจึงสามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ได้ล่วงหน้า การวิเคราะห์คลัสเตอร์ เป็นการคำนวณที่ซับซ้อนซ้ำๆ กัน ดังนั้นจึงไม่สามารถดำเนินการโดยใช้ Excel เพียงอย่างเดียวได้ ในบรรดาการวิเคราะห์คลัสเตอร์ที่รวบรวมและจัดประเภทข้อมูลที่คล้ายกันจากกลุ่มนั้น วิธีการที่ค่อยๆ จัดระเบียบข้อมูลเป็นลำดับชั้น เรียกว่า “การวิเคราะห์คลัสเตอร์แบ่งกลุ่ม” และวิธีการที่กำหนดจำนวนคลัสเตอร์ไว้ล่วงหน้าและจัดประเภทไว้ เรียกว่า “การวิเคราะห์คลัสเตอร์แบบไม่แบ่งกลุ่ม” การวิเคราะห์คลัสเตอร์แบบแบ่งกลุ่มช่วยให้วิเคราะห์ได้ง่าย โดยไม่จำเป็นต้องกำหนดคลัสเตอร์ล่วงหน้า แต่ไม่เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก เนื่องจากการคำนวณจะซับซ้อนเมื่อมีปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้น วิธีการที่เหมาะสมในการสร้างคลัสเตอร์จะแตกต่างกันไป ขึ้นอยู่กับปริมาณข้อมูล คุณลักษณะ และวิธีการวิเคราะห์ ดังนั้น ให้เลือกวิธีการที่เหมาะกับสถานการณ์ของคุณและนำไปใช้เพื่องานการตลาดขั้นตอนที่ 3: กำหนดเกี่ยวกับคำจำกัดความของความคล้ายคลึงกัน
มีวิธีการวัดระยะห่างแบบทั่วไป 3 วิธีสำหรับการจัดกลุ่มแบบแบ่งกลุ่ม สิ่งสำคัญ คือ ต้องเข้าใจแต่ละแนวคิดและเลือกวิธีการที่เหมาะสมที่ตรงกับวิธีการวิเคราะห์และลักษณะของข้อมูล
(แสดงเส้นทางที่สั้นที่สุดระหว่างจุดสองจุด วิธีคำนวณระยะห่างที่ง่ายที่สุด)
ขั้นตอนที่ 4: ตัดสินใจว่าจะแบ่งกลุ่มคลัสเตอร์อย่างไร
สามารถเพิ่มความแม่นยำได้ โดยการเลือกใช้วิธีรวมข้อมูลที่เหมาะสมกับเนื้อหาการวิเคราะห์
วิธีลดผลรวมของกำลังสองให้เหลือน้อยที่สุดเมื่อรวมกลุ่มข้อมูล
วิธีการผสานข้อมูลโดยเริ่มจากระยะไกลที่สุด
วิธีการผสานข้อมูลโดยเริ่มจากระยะทางที่ใกล้ที่สุด
วิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยของข้อมูลทั้งหมดและรวมระยะทางของกลุ่มข้อมูลเข้าไว้ด้วยกันสิ่งที่ควรทราบเมื่อดำเนินการวิเคราะห์คลัสเตอร์
เราจำเป็นต้องวิเคราะห์ผลลัพธ์ของการวิเคราะห์คลัสเตอร์
ข้อมูลสามารถนำไปใช้ในการการอนุมานกฎเกณฑ์และความสัมพันธ์จากผลการวิเคราะห์เท่านั้น ดังนั้นจึงจำเป็นต้องวิเคราะห์ผลลัพธ์ของการวิเคราะห์การจัดกลุ่มด้วยการนำความคิดเห็นส่วนตัวของนักวิเคราะห์มาผสมผสานกันเป็นเรื่องง่าย
สิ่งสำคัญ คือ อย่าใช้แค่ผลลัพธ์ของการวิเคราะห์คลัสเตอร์เพียงอย่างเดียว แต่ต้องใช้ร่วมกับวิธีการวิเคราะห์อื่นๆ ด้วยต้องใช้ซอฟต์แวร์คำนวณขั้นสูง
คุณจำเป็นต้องใช้โปรแกรมเสริม Excel “Excel Statistics”
สำหรับการวิเคราะห์ขั้นสูง เราขอแนะนำให้ใช้ซอฟต์แวร์ทางสถิติ เช่น “R” “SPSS” และ “JMP”สรุป: ทำความเข้าใจการวิเคราะห์คลัสเตอร์แบบแบ่งกลุ่มและนำไปประยุกต์ใช้กับการวิเคราะห์งานการตลาด
