Segmentacijska analiza poslovnih klijenata banaka pomoću samo-organizirajućih mapa

Abstract

Samo-organizirajuće mape (SOM) su dvoslojne umjetne neuronske mreže koje su inicijalno kreirane za rješavanje problema klaster analize, vizualizacije i apstrakcije podataka. Njihov najveći doprinos je u području vizualizacije više-dimenzionalnih podataka na dvo-dimenzionalnu mapu, koja odražava eventualne veze među ulaznim podacima. Cilj ovog rada je prezentirati teorijsku osnovu SOM-a i prikazati primjenu metode u svrhu segmentacije tržišta. U radu je objašnjen algoritam SOM-Ward koji je implementiran u softveru Viscovery SOMine. Tada je u istom softveru provedena klaster analiza prema anketi poslovnih klijenata banaka. Nakon toga su prikazani i interpretirani rezultati te analize kao tri segmenta. Segmenti se razlikuju s obzirom na atribute trgovinskog poslovanja s inozemstvom (uvoz/izvoz), godišnje prihod, podrijetlo kapitala, stavove o odabiru kredita, planove zapošljavanja itd. Tako kreirani segmenti mogu biti korišteni za daljnje odlučivanje o poduzimanju marketinških aktivnosti.samo-organizirajuće mape, SOM, neuronska mreža, klaster analiza, segmentacija tržišta, rudarenje podataka