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顧客分析（12論文）
Clustering Kuwaiti consumer attitudes towards Sharia-compliant financial products: a self-organizing maps analysis
Al-Salem, F., & Mostafa, M. M. (2018). International Journal of Bank Marketing.
クウェートの消費者のために、社会人口学的背景、金融商品の品質とシャリア準拠の金融商品に対する態度との関係が分析されています。 Viscovery SOMineは、熱意、怠惰または拒絶の反応を示し、これらの消費者グループに関する有益な情報を提供する消費者のクラスタを見つけるために使用されます。
Egyptian consumers' willingness to pay for carbon-labeled products: a contingent valuation analysis of socio-economic factors
Mostafa, M. M. (2016). Journal of Cleaner Production, 135, 821-828.
この分析は、さまざまな顧客セグメントが炭素標識製品に支払う価格プレミアムの見積もりに関係しています。 Viscovery SOMineは、類似する消費者グループを見つけ、非ラベルづけ製品とラベルづけ製品への支払い意欲を分析するために調査データをクラスタ化するために使用されています。
Combining visual customer segmentation and response modeling
Yao, Z., Sarlin, P., Eklund, T., & Back, B. (2014). Neural Computing and Applications, 25(1), 123-134.
この論文は、販売キャンペーン中の顧客の行動を探るものです。 顧客セグメンテーションとキャンペーン反応モデリングのためのビジュアルでデータ駆動型で効率的なフレームワークが提供されています。 第1に、自己組織化マップは、顧客の購買行動の特徴に従って顧客をグループ化するために使用されます。 次に、セグメント移動パターンは、特徴平面表現を使用して、この行動セグメンテーションモデルにリンクされます。 これにより、顧客ベースの視覚的な監視と、販売キャンペーンの前と最中の顧客行動の追跡が可能になります。
Business client segmentation in banking using self-organizing maps
Bach, M. P., Juković, S., Dumičić, K., & Šarlija, N. (2014). South East European Journal of Economics and Business, 8(2), 32-41.
この論文の目的は、通常のビジネスクライアント・セグメンテーションよりも優れた製品親和性とクロスセリング・プロパティを備えたバンキングにおけるビジネス・クライアントのクラスタを見つけることです。 この目的のために、Viscovery SOMineは、意思決定者からの調査データと通常のクライアント特性を含むクロアチアのビジネス・クライアントに関するデータに適用されます。
Strategic knowledge services — catching the context specific strategic meaning
Vanharanta, H., Magnusson, C., Ingman, K., Holmbom, A.H., & Kantola, J. (2012). In Knowledge Service Engineering Handbook. CRC Press, Taylor and Francis Group.
この論文の目的は、大量の顧客データを実際の知識に変換することによって、百貨店の顧客の人口動態と行動を概観することです。 Viscovery SOMineは、ショッピング行動に従って顧客をグループ化し、基礎となる人口統計情報を分析するために使用されます。
The impact of skills and demographics on end-user developers’ use of support
Korvela, H., & Back, B. (2012).
この論文では、エンドユーザーの開発者がさまざまなサポートソースを使用する方法について説明します。 Viscovery SOMineは、いくつかの人口統計、スキル、および仕事関連の変数を考慮してクラスタを作成するために使用されます。
Visual decisions in the analysis of customers’ online shopping behavior
Pragarauskaite, J., & Dzemyda, G. (2012). Nonlinear Analysis: Modelling and Control, 17(3), 355-368.
オンラインショップの顧客の広告と買い物行動が分析されています。 Viscovery SOMineは、参照する広告の種類とチャネルに従って顧客の相互作用をクラスタ化し、対応する販売数量を分析するために使用されています。
Combining unsupervised and supervised data mining techniques for conducting customer portfolio analysis
Yao, Z., Holmbom, A. H., Eklund, T., & Back, B. (2010, July). In Industrial Conference on Data Mining (pp. 292-307). Springer, Berlin, Heidelberg.
このホワイトペーパーでは、Viscovery SOMineのSOM-Wardクラスタリングと決定木を組み合わせて、ケース・カンパニーの顧客ポートフォリオ分析を行う2段階アプローチを適用します。 得られた2レベルモデルは、顧客基盤から潜在的に価値の高い顧客を特定するために使用されます。 このハイブリッドアプローチは、実用的なマーケティング戦略を調整するための顧客基盤に関する詳細で正確な情報を提供します。
Shades of green: a psychographic segmentation of the green consumer in Kuwait using self-organizing maps
Mostafa, M. M. (2009). Expert Systems with Applications, 36(8), 11030-11038.
クウェートの消費者が、彼らの心理学的プロファイル（利他主義、懐疑主義、知識など）と、彼らの購買行動に生態学的価値を組み込む傾向によって分析されています。 Viscovery SOMineは、可視化、クラスタリング、プロファイリングに使用されます。
Customer portfolio analysis using the SOM
Holmbom, A. H., Eklund, T., & Back, B. (2008). International Journal of Business Information Systems, 8(4), 396-412.
この論文の目的は、マーケティング戦略を策定するための有益な顧客を特定する顧客関係管理の一部門である、顧客ポートフォリオ分析のために自己組織化マップをどのように使用できるかを説明することです。 顧客データは、ケース企業によって提供されました。 Viscovery SOMineは、類似のプロファイルを持つセグメントに顧客をグループ化するモデルの生成に使用されます。 セグメントは、その後、製品販売情報に関連して分析される。 このモデルは、潜在的に顧客の収益性を高めるためのマーケティング活動の調整に使用することができます。
Segmenting the market of West Australian senior tourists using an artificial neural network
Kim, J., Wei, S., & Ruys, H. (2003). Tourism Management, 24(1), 25-34.
ニューラルネットワークは、年配の旅行者が旅行計画を決定する際にどのようなトレードオフをするかを決定するために使用できます。 本論文では、ニューラルネットワークの方法論の記述的分析を紹介し、異なる属性の重みを評価する研究手法を提供し、消費者と製品の関係を記述するためにViscovery SOMineで作成された教師なしニューラルネットワークモデルを使用しています。
Marketing mix decision making using scanner data and self-organizing maps
Krycha, K. A., & Kranner, G. (1998).
価格決定に関して製品ラインを管理する問題に対処するために自己組織化マップの応用が提案されています。 Viscovery SOMineは価格弾力性の分析に使用されています。
