Managerial decisions on optimal number of demand segments
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62156489%3A43110%2F15%3A43908168" target="_blank" >RIV/62156489:43110/15:43908168 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/00216305:26510/15:PU116854
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Managerial decisions on optimal number of demand segments
Popis výsledku v původním jazyce
Demand segmentation is an important tool for enterprises to improve planning and apply various marketing policies. The purpose of this study is to present a new approach to determining the optimal number of market segments taking into consideration the measure of homogeneity of certain segments, their size, and economic attractiveness. In this study the mathematical background is described based on a Fuzzy C-Means clustering algorithm. The method is then demonstrated using concrete data with the age andthe average spending of the respondents of a questionnaire enquiry as two input variables for the clustering method. A method of quota selection was used for the data structure to match the reality. Demand segmentation is used for targeting a smaller, relatively homogenous market and is helpful for managers to reach the chosen segment of customers effectively with one marketing mix. Using the suggested method, the managers can determine which segment is still of interest to an enterpris
Název v anglickém jazyce
Managerial decisions on optimal number of demand segments
Popis výsledku anglicky
Demand segmentation is an important tool for enterprises to improve planning and apply various marketing policies. The purpose of this study is to present a new approach to determining the optimal number of market segments taking into consideration the measure of homogeneity of certain segments, their size, and economic attractiveness. In this study the mathematical background is described based on a Fuzzy C-Means clustering algorithm. The method is then demonstrated using concrete data with the age andthe average spending of the respondents of a questionnaire enquiry as two input variables for the clustering method. A method of quota selection was used for the data structure to match the reality. Demand segmentation is used for targeting a smaller, relatively homogenous market and is helpful for managers to reach the chosen segment of customers effectively with one marketing mix. Using the suggested method, the managers can determine which segment is still of interest to an enterpris
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
AO - Sociologie, demografie
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/LD15065" target="_blank" >LD15065: Gender dimenze implementace aktivního stárnutí v českém soukromém a veřejném sektoru ve srovnání se západními zeměmi.</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2015
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
SGEM2015. Economics and Tourism: Conference Proceedings
ISBN
978-619-7105-48-3
ISSN
2367-5659
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
545-552
Název nakladatele
STEF92 Technology Ltd.
Místo vydání
Sofia
Místo konání akce
Albena
Datum konání akce
26. 8. 2015
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—