데이터 세분화 란 무엇입니까?

data 데이터 세분화에는 데이터 클러스터를 정의 된 범주 또는 그룹으로 식별하고 구성하는 것이 포함됩니다.때로는 시장 세분화라고도합니다.마케팅 전문가는 종종이 기술을 사용하여 판매를 늘리기 위해 특정 인구 세그먼트를 목표로합니다.이 프로세스는 특성이나 특성을 식별하고 이들을 사용하여 고객을 시장 부문으로 그룹화합니다.Companys 제품 또는 서비스의 잠재적 구매자는 인구 통계 및 생활 양식 요소를 통해 식별됩니다.구매자를 독특한 대상 시장 세그먼트로 분리하는 데 사용되는 이러한 요소 또는 변수입니다.

데이터 세분화 분석이 수행되면 대상 시장에 젊은 전문가 또는 청색 혈액 퇴직자와 같은 이름이 부여 될 수 있습니다.이러한 설명은 소득 수준 또는 연령과 같은 공유 인구 통계 학적 특성을 나타낼 수 있습니다.이는 일반 인구의 광범위한 하위 부문을 식별하고 타겟팅하는 동시에 비용 효율적으로 남아있는 전략적 방법입니다.

회사는 기술을 사용하여 고객 구매 활동을 추적하고 특정 소비자가 특정 소매 위치 또는 특정 소매점에서 쇼핑 할 가능성이 높아지는 변수를 식별합니다.특정 브랜드의 제품을 구입하십시오.충성도 할인 카드 및 시장 조사 추적 회사는 소비자 구매 데이터를 가구 규모, 연령, 지리적 위치 및 소득과 같은 인구 통계 학적 변수와 비교하여 시장 부문을 식별합니다.데이터 세분화 프로세스에서 데이터는 데이터베이스로 컴파일되어 트렌드에 대해 분석됩니다.숨겨진 트렌드 나 패턴을 발견하기 위해 소프트웨어 프로그램을 사용하는 것이 포함됩니다.이 기술은 판매 수익을 높이고 운영 비용을 줄이기 위해 정보를 분리하는 수단으로 점점 더 유용 해지고 있습니다.예를 들어, 데이터 마이닝은 특정 요일에 특정 유형의 고객이 가장 많이 구매할 가능성이 가장 높은 제품을 발견하는 데 도움이됩니다.이 유형의 정보는 상점 수준 인센티브, 스토킹 내 준비, 매장 구매 디스플레이 결정 지점 및 대상 광고를 지원합니다.

데이터 세분화의 중요한 구성 요소는 어떤 고객이 가장 수익성이 있는지 식별하는 것입니다.경쟁이 치열한 시장에서는 판매 수익과 시장 점유율을 얻기 위해 대량 잠재 고객에게 광고하는 데 충분하지 않을 것입니다.회사는 다양한 고객 시장 부문의 요구와 욕구가 이해 될 때 경쟁하기에 더 나은 위치에 있습니다.예를 들어, 일부 소매 업체는 가격이 가장 낮은 것으로 자리 매김하거나 자신을 식별하는 반면, 다른 소매 업체는 명성 또는 고품질을 기반으로 경쟁합니다.

특정 목표 시장의 라이프 스타일 특성은 종종 데이터 세분화 중에 드러납니다.예를 들어, 고급 자동차 제조업체는 중산층과 풍요로운 여성을 대상으로 할 수 있습니다.그룹을 공유 한 취미, 인식 및 가치를 식별함으로써 제조업체는이 그룹이 찾고있는 혜택에 호소 할 수있는 더 나은 위치에있을 것입니다.아마도이 그룹은 주로 자동차의 외관과 브랜드 명성에 의해 동기가 부여 될 것입니다.제조업체는 광고 캠페인에서 이러한 동기를 활용하기를 원할 것입니다.