Кластерный анализ — набор статистических методов, которые группируют объекты по сходству признаков без заранее заданных классов. В сегментации он помогает обнаруживать структуру данных, но не гарантирует полезные маркетинговые сегменты.
Когда применять
Есть несколько признаков поведения, потребностей или отношения.
Нужно исследовать естественные группы в данных.
Размер выборки достаточен для многомерного анализа.
Признаки измерены сопоставимо и качественно.
Типовой процесс
Выберите признаки исходя из исследовательской задачи.
Очистите и при необходимости стандартизируйте данные.
Выберите метрику расстояния и алгоритм.
Сравните несколько решений по числу кластеров.
Интерпретируйте группы содержательно.
Проверьте стабильность и бизнес-полезность.
Почему алгоритм не создаёт стратегию
Модель всегда найдёт группы, если попросить её это сделать. Но сегменты могут быть нестабильными, плохо различаться или не иметь практического смысла для product/marketing.
Кластерный анализ полезен как инструмент обнаружения структуры. Маркетинговым сегментом кластер становится только после проверки интерпретируемости и действия.