Fuzzy Clustering as Methodical Basis for Dynamic Market Segmentation

Das Aufdecken zeitabhängiger Änderungen in Datenstrukturen im Bereich der Marktforschung ist von grundlegender Bedeutung, um gezielt für die Zukunft planen zu können. Insbesondere die Veränderung einzelner Marktsegmente muss nachvollzogen werden, damit ein Unternehmen auf Entwicklungen reagieren und entsprechende Maßnahmen einleiten kann. Eine ausschließlich deskriptive Untersuchung der aufgetretenen Strukturänderungen ist jedoch nicht ausreichend; vielmehr müssen Trends in die Planung einbezogen werden, da nur so rechtzeitig eine Anpassung der Marketinginstrumente vorgenommen werden kann, um ggf. Entwicklungen zu fördern oder ihnen -- sofern möglich und sinnvoll -- entgegenzuwirken. Das Change Mining bietet Ansätze, Strukturen im dynamischen Kontext zu analysieren und so zeitabhängige Veränderungen frühzeitig aufzudecken. Zum automatischen Erkennen von Marktsegmenten ist die Clusteranalyse ein weit verbreitetes Verfahren; sie ermöglicht die Einteilung eines heterogenen Datensatzes, z.B. verschiedener Kundenverhaltensdaten, in homogene Teilgruppen. Bei der Analyse dynamischer Änderungen innerhalb der Daten ist außerdem das Aufdecken gradueller Unterschiede zwischen den einzelnen Untersuchungszeitpunkten von hoher Bedeutung, um zukünftige Entwicklungen und Trends prognostizieren zu können. Daher erscheint eine harte Clustereinteilung in diesem Kontext ungeeignet, vielmehr werden Zugehörigkeitsgrade benötigt. Aus diesem Grund empfiehlt sich die Fuzzy-Clusteranalyse als Grundlage für die dynamische Betrachtung von Marktsegmenten. In der vorliegenden Arbeit wird aufbauend auf einer allgemeinen Einführung in die Thematik des Data Minings und des Change Minings eine kurze Vorstellung von Ansätzen zur Untersuchung dynamischer Veränderungen unter Anwendung anderer, in der Marktforschung relevanter Data Mining-Verfahren vorgenommen, bevor eine Einführung in die Fuzzy-Clusteranalyse im Speziellen erfolgt. Aufgrund des Untersuchungsziels, dynamische Veränderungen innerhalb einer Clusterstruktur aufzudecken, werden neue Ansätze zur possibilistischen Fuzzy-Clusteranalyse erläutert, die auf Homogenität innerhalb einzelner Cluster ausgerichtet sind und unabhängig von möglichen zeitabhängigen Änderungen angewendet werden können. Zum Nachverfolgen aufgetretener Veränderungen und der Vorhersage möglicher Entwicklungen werden verschiedene Maße vorgestellt und genauer betrachtet, um den Prozess des Change Minings zu verdeutlichen. Dabei wird zwischen der Analyse gradueller Änderungen innerhalb einzelner Cluster und abrupter Veränderungen bzgl. der Gesamtstruktur und der darin vorhandenen Clusterzahl unterschieden. Die Ergebnisse der Untersuchung gradueller Änderungen bzgl. Größe, Dichte und Volumen der individuellen Cluster werden dabei zur Ermittlung abrupter Änderungen bzgl. der Clusterzahl, d.h. neu entstandener, zu elimierender, vereinigter oder geteilter Cluster hinzugezogen, da sie diese implizieren können. Das Vorgehen zur Analyse einzelner Veränderungsarten wird jeweils anhand detailliert dargestellter Experimente veranschaulicht, die mit Hilfe eines eigens für diesen Zweck entwickelten Java-Applets durchgeführt wurden.In market research problems, detecting time-dependent changes in data structures is of essential importance for systematic future planning. Especially understanding changes concerning separate market segments is a fundamental task for cooperations in order to react to specific developments and to initiate appropriate actions. However, an exclusively descriptive analysis of existing structural changes is not sufficient, but instead emerging trends have to be included in planning strategies to modify different marketing tools for promoting certain developments or -- if possible and reasonable -- to counteract them. The field of Change Mining is concerned with approaches for analyzing structures in a dynamic environment and hence, to detect time-dependent changes at an early stage. Cluster analysis is a widely used technique for identifying market segments automatically as it enables dividing a heterogeneous data set, e.g. data regarding customer behavior, into homogeneous subsets. Additionally, when analyzing time-dependent changes within a data set, the detection of gradual differences between different points in time is essential for predicting future developments and trends. Therefore, hard clustering techniques are of limited use as membership degrees are needed rather than crisp cluster assignments. Hence, fuzzy clustering appears suitable as basis for the dynamic examination of market segments. In this work, a general introduction to Data Mining and Change Mining is given and on this basis, Data Mining approaches for analyzing time-dependent changes are presented which are relevant for different market research tasks. Afterwards, the fundamentals of fuzzy clustering are introduced. Due to the focus on detecting changes in a general cluster structure, new approaches for possibilistic fuzzy clustering are defined which emphasize the homogeneity of individual clusters and which are independent of possible changes that may occur over time. For tracking emerging changes and predicting potential developments, different measures are introduced and evaluated for demonstrating the Change Mining process. Thereby, gradual changes within individual clusters and abrupt changes concerning the overall cluster structure are considered separately. The results concerning gradual changes with regard to size, density, and volume of particular clusters are consulted when investigating abrupt changes relative to the number of clusters, i.e. newly developed, eliminated, merged, or split clusters, as they can indicate abrupt changes. The analysis of these types of changes is demonstrated using detailed illustrations of experimental results. The experiments were conducted by employing a Java applet which was exclusively developed for this purpose