Kümeleme Tahmin Stratejisi Örneği

Sert veri küçük işletmeniz için karar vermenize yardımcı olabilir, ancak bazen o kadar çok ayrıntıya sahip olabilirsiniz ki, verilerin ne dediğini anlamak zor olabilir. Bu, bir test pazarına verilen yanıtları tahmin etmek gibi işler için özellikle doğru olabilir. Bir test pazarlama çabasından elde ettiğiniz rakamlar, aradığınız eğilimi gizleyebilir. Kümelemeyle karışıklığı giderebilirsiniz.

Verileri Düzenleme

Bir pazarlama testinden numara alırsanız verileri düzenlemelisiniz. Örneğin, ürününüzü diğer ürünlerle karşılaştıran müşterilerden yanıtlar alıyorsanız ve bir yanıt deseni bulursanız, bunları bir araya getirin. Örnek: Test Market No. 1, her grupta 1.000 müşteriden oluşan beş gruptan oluşur. Bu gruplarda, ürününüze 925, 850, 875, 935 ve 890 gibi olumlu tepkiler bulursunuz. İlk dürtüsünüz tüm sayıları toplayıp ortalamalarını almak olabilir. Bunun yerine, bunları bir satır veya sütuna yazın ve bir kalıp için inceleyin.

Ortak Bir Merkez Bulmak

Sayı grubunuzu incelerken, kümelendikleri ortak bir sayı görebilirsiniz. Yukarıdaki örnekte, 925, 850, 875, 935 ve 890’ın 900 civarında kümelendiği söylenebilir. Bunun matematiksel bir ortalama değil, eğitimli bir tahmin olduğunu not edin. Kesin rakamların gerekli olduğu yerlerde muhasebe yapmadığınız için, bazı kaba tahminlerde bulunmanıza izin verebilirsiniz. Örnekte, her 1000 kişiden yaklaşık 900 kişinin ürününüzü beğendiğini söyleyebilirsiniz.

Küme Tahmininizi Kullanma

Bir küme kullanarak tahmin etmenin tehlikesi, arzulu düşünceye katılabileceğinizdir. Başka bir deyişle, istediğiniz sayı etrafında kümelenmelerini sağlamak için sayıları yukarı veya aşağı yuvarlayabilirsiniz. Bu zayıflığı tahminlerinizde ara sıra ortalama alarak hesaplayabilirsiniz. Örneğin, örnekteki sayıların ortalaması 895'tir. Bu, veri kümelerinin etrafındaki bir sayı tanımlanmasına dayanan tahminin makul derecede yakın olduğunu gösterir.

Küme Tahmininizi Kullanma

Tahminler, hassasiyet gerektirmeyen kararlar almak için iyidir. Pazarlama kararları zorlu eğilimlere dayanarak ilerleyebilir, çünkü anomaliler büyük olasılıkla çabalarınıza zarar vermez. Eğer sayılarınız gerçekten rastgele ise, yine de geniş farklılıklarla tahminde bulunmamanız gerekir. Ortalama bile rasgele sayılarla size yardımcı olmaz. Yanıtlarda büyük dalgalanmalara neden olan faktörü izole ettikten sonra testinizi yeniden tasarlamanız gerekir. Bir faktörü izole edemiyorsanız, testinizi ürününüzü iki rakip ürünle karşılaştırmak gibi farklı koşullar altında tekrar çalıştırın.