hrvatski

PREDNOSTI I OGRANIČENJA METODA ZA KLASTERIRANJE PODATAKA U DIMENZIJI IDENTIFIKACIJE KLIJENATA

Brojni autori predložili su 4-dimenzionalni CRM model kojeg čine identifikacija klijenata, privlačenje klijenata, razvoj odnosa s klijentima i zadržavanje klijenata. Prednosti i ograničenja različitih klasterskih metoda pri identifikaciji klijenata koje je moguće naći u raspoloživoj akademskoj literaturi predmet su ovog rada. Najčešće korištene metode u toj dimenziji su k- means ili njegove izvedenice i različite metode tzv. mekog klasteriranja (npr. Fuzzy C-means), a poslovna područja u kojima se uobičajeno koriste za identifikaciju klijenata su maloprodaja, telekomunikacije, bankarstvo, turizam i energetika. Jednostavnost upotrebe, dobra i razumljiva segmentacija korisnika su osnovne prednosti navedenih pristupa, dok su problemi procjene broja klastera, nemogućnosti direktne ugradnje dinamičkog ponašanja klijenata u klasterske strukture i tzv. problem višedimenzionalnosti uočeni kao glavna ograničenja primjene metoda klasteriranja u dimenziji identifikacije klijenata. Ovaj rad daje nekoliko smjernica koje bi mogle biti korisne strategije u nadvladavanju uočenih ograničenja.

klasteriranje, identifikacija klijenata, k-means, meko klasteriranje, CRM

nije evidentirano