Geodemographic segmentation
માર્કેટિંગમાં, ભૂ-આંકડાકીય વિભાજન એ વસ્તીના વ્યક્તિઓ વિવિધ જૂથોમાં આવે છે કે કેમ તે શોધવા માટે બહુવિધ લાક્ષણિકતાઓની માત્રાત્મક સરખામણી કરીને એવી ધારણા સાથે કે કોઈ પણ જૂથમાં તફાવતો જૂથો વચ્ચેના તફાવતો કરતા ઓછા હોવા જોઈએ. સિદ્ધાંતો ભૌગોલિક વિભાજન બે સરળ સિદ્ધાંતો પર આધારિત છેઃ જે લોકો એક જ પડોશમાં રહે છે તેઓ બે લોકોની સરખામણીમાં સમાન લાક્ષણિકતાઓ ધરાવતા હોવાની શક્યતા વધુ હોય છે. પડોશીઓને તેમની વસ્તીની લાક્ષણિકતાઓના આધારે વર્ગીકૃત કરી શકાય છે. કોઈપણ બે પડોશીઓને એક જ શ્રેણીમાં મૂકી શકાય છે, એટલે કે, તેઓ સમાન પ્રકારના લોકો ધરાવે છે, ભલે તેઓ વ્યાપક રીતે અલગ હોય. ક્લસ્ટરિંગ અલ્ગોરિધમ્સ વિવિધ અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ વિવિધ પરિણામો તરફ દોરી જાય છે, પરંતુ શ્રેષ્ઠ અલ્ગોરિધમ પસંદ કરવા માટે કોઈ એક શ્રેષ્ઠ અભિગમ નથી, જેમ કોઈ અલ્ગોરિધમ તેની નિશ્ચિતતાનો કોઈ સૈદ્ધાંતિક પુરાવો પ્રદાન કરતું નથી. ભૌગોલિક વિભાજનમાં સૌથી વધુ ઉપયોગમાં લેવાતી તકનીકોમાંની એક વ્યાપકપણે જાણીતી કે-મીન્સ ક્લસ્ટરિંગ અલ્ગોરિધમ છે. હકીકતમાં મોટાભાગની વર્તમાન વ્યાપારી ભૌગોલિક પ્રણાલીઓ કે-મીન્સ અલ્ગોરિધમ પર આધારિત છે. તેમ છતાં, કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ, આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ્સ અથવા ફઝી લોજિકમાંથી આવતી ક્લસ્ટરિંગ તકનીકો મોટા, બહુ-પરિમાણીય ડેટાબેઝમાં વધુ કાર્યક્ષમ છે (બ્રિમિકોમ્બે 2007). ન્યુરલ નેટવર્ક્સ બિન-રેખીય સંબંધોને સંભાળી શકે છે, ઘોંઘાટ માટે મજબૂત છે અને ઉચ્ચ સ્તરના ઓટોમેશનનું પ્રદર્શન કરે છે. તેઓ માહિતીની પ્રકૃતિ અથવા વિતરણ સંબંધિત કોઈ પૂર્વધારણાઓ ધારણ કરતા નથી અને તેઓ ભૌગોલિક પ્રકૃતિની સમસ્યાઓનું સંચાલન કરવામાં મૂલ્યવાન સહાય પૂરી પાડે છે, જે આજ સુધી ઉકેલવી અશક્ય છે. અનસુપરવાઇઝ્ડ ક્લસ્ટરિંગ હાંસલ કરવા માટેની સૌથી જાણીતી અને સૌથી કાર્યક્ષમ ન્યુરલ નેટવર્ક પદ્ધતિઓમાંની એક સ્વ-આયોજન નકશો (એસ. ઓ. એમ.) છે. કે-મીન્સ પદ્ધતિમાં સુધારા તરીકે એસ. ઓ. એમ. ની દરખાસ્ત કરવામાં આવી છે, કારણ કે તે વસ્તી ગણતરી ડેટા ક્લસ્ટરિંગ માટે વધુ લવચીક અભિગમ પ્રદાન કરે છે. એસ. ઓ. એમ. પદ્ધતિનો ઉપયોગ તાજેતરમાં સ્પીલમેન અને થિલ (2008) દ્વારા ન્યુ યોર્ક સિટી સંબંધિત વસ્તી ગણતરી ડેટાસેટનું ભૂ-વસ્તી વિષયક ક્લસ્ટરિંગ વિકસાવવા માટે કરવામાં આવ્યો છે. તમામ પ્રદેશો સાથે વ્યક્તિગત બહુકોણની સમાનતાને દર્શાવવાની બીજી રીત અસ્પષ્ટ તર્ક પર આધારિત છે. ફઝી ક્લસ્ટરિંગનો મૂળભૂત ખ્યાલ એ છે કે કોઈ વસ્તુ એકથી વધુ ક્લસ્ટરોની હોઈ શકે છે. દ્વિસંગી તર્કશાસ્ત્રમાં, સમૂહ દ્વિસંગી હા-કોઈ વ્યાખ્યા દ્વારા મર્યાદિત છે, જેનો અર્થ છે કે પદાર્થ કાં તો સમૂહ સાથે સંબંધિત છે કે નહીં. અસ્પષ્ટ ક્લસ્ટરિંગ અવકાશી એકમને વિવિધ સભ્યપદ મૂલ્યો સાથે એક કરતાં વધુ ક્લસ્ટરો સાથે જોડાવાની મંજૂરી આપે છે. ભૌગોલિક વિશ્લેષણ અને અસ્પષ્ટ તર્કશાસ્ત્રને લગતા મોટાભાગના અભ્યાસો ફઝી સી-મીન્સ અલ્ગોરિધમ અને ગુસ્તાફસન-કેસેલ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરે છે, (ફેંગ અને ફ્લાવરડ્યૂ 1999). ક્લેરિટાસ પ્રિઝમ (યુએસ), કેનાકોડ લાઇફસ્ટાઇલ (કેનેડા), પી. એસ. વાય. ટી. ઇ. એચ. ડી. (કેનેડા), ટેપેસ્ટ્રી (યુએસ), કેમિઓ (યુકે), એકોર્ન (યુકે) અને મોઝેક (યુકે) એ પ્રખ્યાત ભૂ-વસ્તી વિષયક વિભાજન પ્રણાલીઓ છે. વસ્તીના પેટા જૂથોને લક્ષ્યાંકિત કરતી નવી પ્રણાલીઓ પણ ઉભરી રહી છે. ઉદાહરણ તરીકે, સેગમેન્ટોસ યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સમાં હિસ્પેનિક્સની ભૌગોલિક જીવનશૈલીની તપાસ કરે છે. મોઝેક અને એસીઓઆરએન બંને નિવાસી નામોમાંથી વંશીયતાનો અંદાજ કાઢવા માટે ઓનોમાસ્ટિક્સનો ઉપયોગ કરે છે. કેનાકોડ લાઇફસ્ટાઇલ ક્લસ્ટર્સ મેનિફોલ્ડ ડેટા માઇનિંગ દ્વારા વિકસાવવામાં આવ્યું છે અને કેનેડિયન પોસ્ટલ કોડને 18 અલગ મુખ્ય જીવનશૈલી જૂથો અને 110 વિશિષ્ટ જીવનશૈલીમાં વર્ગીકૃત કરે છે. તે વસ્તી વિષયકથી માંડીને સામાજિક-આર્થિક પરિબળોથી માંડીને ખર્ચથી માંડીને જીવનશૈલીની લાક્ષણિકતાઓ (દા. ત.) સુધીના 10,000થી વધુ ચલ પર વર્તમાન વર્ષના આંકડાઓનો ઉપયોગ કરે છે. ગ્રાહક વર્તણૂકો) જેમાં ઉત્પાદનનો ઉપયોગ, માધ્યમોનો ઉપયોગ અને મનોવિજ્ઞાન સામેલ છે. પી. એસ. વાય. ટી. ઈ. એચ. ડી. એચ. ડી. કેનેડા એ ભૌગોલિક બજાર વિભાજન પ્રણાલી છે જે કેનેડિયન પોસ્ટલ કોડ અને પ્રસાર ક્ષેત્રોને 57 અનન્ય જીવનશૈલી જૂથો અને પરસ્પર વિશિષ્ટ પડોશી પ્રકારોમાં વર્ગીકૃત કરે છે. પી. એસ. વાય. ટી. ઈ. એચ. ડી. કેનેડા કેનેડિયન વસ્તી ગણતરી વસ્તી વિષયક અને સામાજિક-આર્થિક આધાર પર બનાવવામાં આવ્યું છે, ઉપરાંત અત્યાધુનિક ક્લસ્ટર નિર્માણ પર્યાવરણમાં સંયુક્ત અન્ય વિવિધ તૃતીય પક્ષ ડેટા ઇનપુટ્સ ઉપરાંત. પરિણામી ક્લસ્ટરો ઉપલબ્ધ કેનેડિયન પડોશીઓના સૌથી સચોટ સ્નેપશોટનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. પી. એસ. વાય. ટી. ઈ. એચ. ડી. કેનેડા ગ્રાહક ડેટા અને સંભવિત બજારોનું વિશ્લેષણ કરવા, બજારની બુદ્ધિ અને આંતરદૃષ્ટિ મેળવવા અને વિવિધ કેનેડિયન બજારમાં ગ્રાહક વર્તણૂકનું અર્થઘટન કરવા માટે એક અસરકારક સાધન છે. CAMEO પ્રણાલી CAMEO વર્ગીકરણ એ ગ્રાહક વર્ગીકરણોનો સમૂહ છે જેનો ઉપયોગ સંસ્થાઓ દ્વારા તેમની વેચાણ, માર્કેટિંગ અને નેટવર્ક આયોજન વ્યૂહરચનાના ભાગ રૂપે આંતરરાષ્ટ્રીય સ્તરે કરવામાં આવે છે. CAMEO UK પોસ્ટકોડ, ઘરગથ્થુ અને વ્યક્તિગત સ્તરે બનાવવામાં આવ્યું છે અને 5 કરોડથી વધુ બ્રિટિશ ગ્રાહકોને વર્ગીકૃત કરે છે. તે બ્રિટિશ બજારને 68 અલગ પડોશી પ્રકારો અને 10 મુખ્ય માર્કેટિંગ વિભાગોમાં ચોક્કસપણે વિભાજિત કરવા માટે બનાવવામાં આવ્યું છે. આંતરરાષ્ટ્રીય સ્તરે વૈશ્વિક CAMEO એ વિશ્વની સૌથી મોટી ગ્રાહક વિભાજન પ્રણાલી છે, જે 40 દેશોને આવરી લે છે. ત્યાં એક વૈશ્વિક વર્ગીકરણ CAMEO ઇન્ટરનેશનલ પણ છે જે સરહદોની બહાર વિભાજિત થાય છે. CAMEO વિકસાવવામાં આવ્યું હતું અને તેની જાળવણી કોલક્રેડિટ ઇન્ફર્મેશન ગ્રૂપ દ્વારા કરવામાં આવે છે. એકોર્ન સિસ્ટમ એ ક્લાસિફિકેશન ઓફ રેસિડેન્શિયલ નેબરહુડ્સ (એકોર્ન) લંડનમાં સી. એ. સી. આઈ. દ્વારા વિકસાવવામાં આવી છે. તે હાલમાં ઉપલબ્ધ એકમાત્ર ભૌગોલિક સાધન છે જે 2011 ની વસ્તી ગણતરીની માહિતીને બદલે વર્તમાન વર્ષના ડેટાનો ઉપયોગ કરીને બનાવવામાં આવ્યું છે. એકોર્ન તમામ ચેનલોમાં વ્યૂહરચનાઓ પહોંચાડવા માટે ગ્રાહકો અને સેવા વપરાશકર્તાઓ સાથે જોડાણ વધારવા માટે ગ્રાહકોના વિશ્લેષણ અને સમજવામાં મદદ કરે છે. એકોર્ન વિભાગો યુકેના તમામ 19 લાખ પોસ્ટકોડ્સને 6 શ્રેણીઓ, 18 જૂથો અને 62 પ્રકારોમાં વિભાજિત કરે છે. મોઝેઇક સિસ્ટમ મોઝેઇક યુકે એ એક્સપેરિયન લોકોની વર્ગીકરણ સિસ્ટમ છે. મૂળરૂપે પ્રોફેસર રિચાર્ડ વેબર (કિંગ્સ કોલેજ યુનિવર્સિટી, લંડન ખાતે ભૂગોળના મુલાકાતી પ્રોફેસર) દ્વારા એક્સપેરિયનના સહયોગથી બનાવવામાં આવ્યું હતું. મોઝેકનું નવીનતમ સંસ્કરણ 2009માં બહાર પાડવામાં આવ્યું હતું. તે યુકેની વસ્તીને 15 મુખ્ય સામાજિક-આર્થિક જૂથોમાં વર્ગીકૃત કરે છે અને તેની અંદર 66 વિવિધ પ્રકારો છે. મોઝેક યુકે એ મોઝેક વર્ગીકરણના પરિવારનો એક ભાગ છે જે મોટાભાગના પશ્ચિમ યુરોપ, યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સ, ઓસ્ટ્રેલિયા અને દૂર પૂર્વ સહિત 29 દેશોને આવરી લે છે. મોઝેક ગ્લોબલ એ એક્સપેરિયનનું વૈશ્વિક ગ્રાહક વર્ગીકરણ સાધન છે. તે સરળ દરખાસ્ત પર આધારિત છે કે વિશ્વના શહેરો રહેણાંક અલગતાની સામાન્ય પેટર્ન ધરાવે છે. મોઝેક ગ્લોબલ એક સુસંગત વિભાજન પ્રણાલી છે જે 29 દેશોના સ્થાનિક ડેટાનો ઉપયોગ કરીને વિશ્વના 40 કરોડથી વધુ પરિવારોને આવરી લે છે. તેણે 10 પ્રકારના રહેણાંક પડોશીઓની ઓળખ કરી છે જે દરેક દેશમાં મળી શકે છે. ઑસ્ટ્રેલિયામાં, જીઓસ્માર્ટ એ એક ભૌગોલિક વિભાજન પ્રણાલી છે જે આ સિદ્ધાંત પર આધારિત છે કે સમાન વસ્તી વિષયક રૂપરેખાઓ અને જીવનશૈલી ધરાવતા લોકો એકબીજાની નજીક રહેવાનું વલણ ધરાવે છે. તે જિયોડેમોગ્રાફિક સોલ્યુશન્સના ઓસ્ટ્રેલિયન સપ્લાયર, આરડીએ રિસર્ચ દ્વારા વિકસાવવામાં આવ્યું છે. જીઓસ્માર્ટ જીઓડેમોગ્રાફિક સેગમેન્ટ્સ ઓસ્ટ્રેલિયન સેન્સસ (ઓસ્ટ્રેલિયન બ્યુરો ઓફ સ્ટેટિસ્ટિક્સ) વસ્તી વિષયક પગલાં અને મોડેલિંગ લાક્ષણિકતાઓમાંથી બનાવવામાં આવે છે, અને તાજેતરના ઘરગથ્થુ વિકાસ માટે સિસ્ટમ અપડેટ કરવામાં આવે છે. ક્લસ્ટરિંગ એક સેગમેન્ટ કોડ બનાવે છે જે વર્ણનાત્મક નિવેદન અથવા થંબનેલ સ્કેચ દ્વારા રજૂ થાય છે. ઓસ્ટ્રેલિયામાં, જીઓસ્માર્ટનો ઉપયોગ મુખ્યત્વે ડેટાબેઝ વિભાજન, ગ્રાહક સંપાદન, વેપાર ક્ષેત્ર પ્રોફાઇલિંગ અને લેટરબોક્સ લક્ષ્યાંક માટે થાય છે, જો કે તેનો ઉપયોગ અન્ય એપ્લિકેશનોની વ્યાપક શ્રેણીમાં થઈ શકે છે. આઉટપુટ ક્ષેત્ર વર્ગીકરણ આઉટપુટ ક્ષેત્ર વર્ગીકરણ (ઓએસી) એ યુકે વસ્તી ગણતરી 2011 પર આધારિત યુકે ઓફિસ ફોર નેશનલ સ્ટેટિસ્ટિક્સ (ઓએનએસ) નું મુક્ત અને ખુલ્લું ભૌગોલિક વિભાજન છે. તે 41 વસ્તી ગણતરી ચલોને 7,21 અને 52 જૂથોના ત્રણ સ્તરના વર્ગીકરણમાં વર્ગીકૃત કરે છે. અન્ય વ્યાપારી વર્ગીકરણ પર ઓ. એ. સી. ના કથિત ફાયદાઓ એ હકીકત પરથી ઉદ્ભવે છે કે પદ્ધતિ ખુલ્લી અને દસ્તાવેજીકૃત છે, અને તે માહિતી જાહેર અને વ્યાપારી સંસ્થાઓ બંને માટે ખુલ્લી અને મુક્ત રીતે ઉપલબ્ધ છે, જે લાઇસન્સિંગ શરતોને આધિન છે. OAC પાસે ભૌગોલિક વિશ્લેષણથી માંડીને સામાજિક માર્કેટિંગ અને ગ્રાહક રૂપરેખાકરણ સુધીની વિવિધ સંભવિત ઉપયોગિતાઓ છે. યુકે જાહેર ક્ષેત્ર ઓ. એ. સી. ના મુખ્ય વપરાશકર્તાઓમાંનું એક છે. ઇ. એસ. આર. આઇ. કોમ્યુનિટી ટેપેસ્ટ્રી આ પદ્ધતિ યુ. એસ. પડોશીઓને સામાજિક આર્થિક અને વસ્તી વિષયક પરિબળોના આધારે 65 બજાર વિભાગોમાં વર્ગીકૃત કરે છે, પછી આ 67 વિભાગોને "હાઇ સોસાયટી", "સિનિયર સ્ટાઇલ" અને "ફેક્ટરીઝ એન્ડ ફાર્મ્સ" જેવા નામો સાથે 14 પ્રકારના લાઇફમોડ્સમાં એકીકૃત કરે છે. માહિતીની સૌથી નાની અવકાશી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી માર્કેટ _ segmentation#Companies_ (પ્રોપરાઇટરી _ સેગમેન્ટેશન _ ડેટાબેસેસ) સંદર્ભો ફેંગ, ઝેડ., ફ્લાવરડ્યૂ, આર., 1999 પણ જુઓ. ભૌગોલિક લક્ષ્યાંકને સુધારવા માટે અસ્પષ્ટ વર્ગીકરણનો ઉપયોગ. B.Gittings (Ed. ), ઇનોવેશન્સ ઇન જીઆઇએસ 6 લંડનઃ ટેલર એન્ડ ફ્રાન્સિસ, (પીપી. 133-144). વસ્તી વિષયક ભૂસ્તરશાસ્ત્ર ભૂસ્તરશાસ્ત્ર બજાર સંશોધન બજાર વિભાજન વસ્તી ભૂગોળ આંકડાકીય વર્ગીકરણ