Geodemographic segmentation
مارکیٹنگ میں، جیوڈیموگرافک سیگمنٹشن یہ دریافت کرنے کے لیے ایک کثیر الجہتی شماریاتی درجہ بندی کی تکنیک ہے کہ آیا آبادی کے افراد اس مفروضے کے ساتھ متعدد خصوصیات کے مقداری موازنہ کر کے مختلف گروہوں میں آتے ہیں کہ کسی بھی گروپ کے اندر فرق گروپوں کے درمیان فرق سے کم ہونا چاہیے۔ اصول جیوڈیموگرافک کی تقسیم دو سادہ اصولوں پر مبنی ہے: جو لوگ ایک ہی محلے میں رہتے ہیں ان میں بے ترتیب طور پر منتخب کیے گئے دو لوگوں کے مقابلے میں ایک جیسی خصوصیات کا امکان زیادہ ہوتا ہے۔ پڑوسیوں کی درجہ بندی آبادی کی خصوصیات کے لحاظ سے کی جا سکتی ہے جس میں وہ شامل ہیں۔ کسی بھی دو محلوں کو ایک ہی زمرے میں رکھا جا سکتا ہے، یعنی ان میں ایک جیسے قسم کے لوگ ہوتے ہیں، حالانکہ وہ بڑے پیمانے پر الگ ہوتے ہیں۔ کلسٹرنگ الگورتھم مختلف الگورتھم کا استعمال مختلف نتائج کی طرف لے جاتا ہے، لیکن بہترین الگورتھم کو منتخب کرنے کے لیے کوئی واحد بہترین طریقہ نہیں ہے، جس طرح کوئی الگورتھم اس کی یقین دہانی کا کوئی نظریاتی ثبوت پیش نہیں کرتا ہے۔ جیوڈیموگرافک سیگمنٹشن میں سب سے زیادہ استعمال ہونے والی تکنیکوں میں سے ایک وسیع پیمانے پر معروف کے-مینز کلسٹرنگ الگورتھم ہے۔ درحقیقت زیادہ تر موجودہ تجارتی جیوڈیموگرافک نظام کے-مینز الگورتھم پر مبنی ہیں۔ پھر بھی، مصنوعی عصبی نیٹ ورک، جینیاتی الگورتھم، یا فجی منطق سے آنے والی کلسٹرنگ تکنیک بڑے، کثیر جہتی ڈیٹا بیس (برمیکومبے 2007) کے اندر زیادہ موثر ہیں۔ اعصابی نیٹ ورک غیر لکیری تعلقات کو سنبھال سکتے ہیں، شور کے لیے مضبوط ہوتے ہیں اور اعلی درجے کی آٹومیشن کی نمائش کرتے ہیں۔ وہ اعداد و شمار کی نوعیت یا تقسیم کے حوالے سے کوئی مفروضہ نہیں مانتے اور وہ جغرافیائی نوعیت کے مسائل کو حل کرنے میں قیمتی مدد فراہم کرتے ہیں جنہیں آج تک حل کرنا ناممکن رہا ہے۔ غیر نگرانی شدہ کلسٹرنگ کے حصول کے لیے سب سے مشہور اور موثر نیورل نیٹ ورک طریقوں میں سے ایک سیلف آرگنائزنگ میپ (ایس او ایم) ہے۔ ایس او ایم کو کے-مینز طریقہ کار میں بہتری کے طور پر تجویز کیا گیا ہے، کیونکہ یہ مردم شماری کے ڈیٹا کلسٹرنگ کے لیے زیادہ لچکدار نقطہ نظر فراہم کرتا ہے۔ ایس او ایم طریقہ حال ہی میں اسپیل مین اور تھل (2008) نے نیویارک شہر سے متعلق مردم شماری کے ڈیٹا سیٹ کی جیوڈیموگرافک کلسٹرنگ تیار کرنے کے لیے استعمال کیا ہے۔ تمام خطوں کے ساتھ انفرادی کثیر الاضحی کی مماثلت کو نمایاں کرنے کا ایک اور طریقہ مبہم منطق پر مبنی ہے۔ فجی کلسٹرنگ کا بنیادی تصور یہ ہے کہ کسی شے کا تعلق ایک سے زیادہ کلسٹرز سے ہو سکتا ہے۔ بائنری منطق میں، سیٹ بائنری ہاں-کوئی تعریف کے ذریعہ محدود ہے، جس کا مطلب ہے کہ کوئی شے یا تو کسی کلسٹر سے تعلق رکھتی ہے یا نہیں۔ فجی کلسٹرنگ ایک مقامی اکائی کو مختلف رکنیت کی اقدار کے ساتھ ایک سے زیادہ کلسٹرز سے تعلق رکھنے کی اجازت دیتی ہے۔ جیوڈیموگرافک تجزیہ اور مبہم منطق سے متعلق زیادہ تر مطالعات مبہم سی-مینز الگورتھم اور گسٹافسن-کیسل الگورتھم، (فینگ اور فلاورڈیو 1999) کو استعمال کرتے ہیں۔ مشہور جیوڈیموگرافک سیگمنٹشن سسٹم کلیریٹاس پرزم (یو ایس)، کانا کوڈ لائف اسٹائلز (کینیڈا)، پی ایس وائی ٹی ای ایچ ڈی (کینیڈا)، ٹیپیسٹری (یو ایس)، کیمیو (یو کے)، ایکورن (یو کے) اور موزیک (یو کے) سسٹم ہیں۔ آبادی کے ذیلی گروہوں کو نشانہ بنانے والے نئے نظام بھی ابھر رہے ہیں۔ مثال کے طور پر، سیگمنٹوس ریاستہائے متحدہ میں ہسپانوی لوگوں کے جیوڈیموگرافک طرز زندگی کا جائزہ لیتا ہے۔ موزیک اور ACORN دونوں رہائشی ناموں سے نسل کا اندازہ لگانے کے لیے اونوماسٹکس کا استعمال کرتے ہیں۔ CanaCode لائف اسٹائل کلسٹرز کو مینی فولڈ ڈیٹا مائننگ نے تیار کیا ہے اور کینیڈا کے پوسٹل کوڈز کو 18 الگ الگ بڑے طرز زندگی کے گروپوں اور 110 طاق طرز زندگی میں درجہ بندی کرتا ہے۔ یہ موجودہ سال کے اعداد و شمار کا استعمال 10,000 سے زیادہ متغیرات پر کرتا ہے جن میں آبادی سے لے کر سماجی و اقتصادی عوامل سے لے کر اخراجات سے لے کر طرز زندگی کی خصوصیات (جیسے. صارفین کے طرز عمل) بشمول مصنوعات کا استعمال، میڈیا کا استعمال، اور نفسیاتی۔ پی ایس وائی ٹی ای ایچ ڈی ایچ ڈی کینیڈا ایک جیوڈیموگرافک مارکیٹ کی تقسیم کا نظام ہے جو کینیڈا کے پوسٹل کوڈز اور پھیلاؤ کے علاقوں کو 57 منفرد طرز زندگی کے گروپوں اور باہمی خصوصی پڑوس کی اقسام میں درجہ بندی کرتا ہے۔ پی ایس وائی ٹی ای ایچ ڈی کینیڈا کینیڈا کی مردم شماری کے آبادیاتی اور سماجی و اقتصادی بنیاد پر بنایا گیا ہے اس کے علاوہ مختلف دیگر تیسرے فریق کے ڈیٹا ان پٹ کو مل کر جدید ترین کلسٹر بلڈ ماحول میں بنایا گیا ہے۔ نتیجے میں آنے والے کلسٹر کینیڈا کے دستیاب محلوں کے سب سے درست سنیپ شاٹس کی نمائندگی کرتے ہیں۔ پی ایس وائی ٹی ای ایچ ڈی کینیڈا صارفین کے ڈیٹا اور ممکنہ بازاروں کا تجزیہ کرنے، بازار کی ذہانت اور بصیرت حاصل کرنے، اور کینیڈا کے متنوع بازار میں صارفین کے رویے کی تشریح کرنے کے لیے ایک موثر ٹول ہے۔ کیمیو نظام کیمیو درجہ بندی صارفین کی درجہ بندی کا ایک مجموعہ ہے جو تنظیموں کے ذریعہ بین الاقوامی سطح پر ان کی سیلز، مارکیٹنگ اور نیٹ ورک پلاننگ کی حکمت عملیوں کے حصے کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔ کیمیو یوکے کو پوسٹ کوڈ، گھریلو اور انفرادی سطح پر بنایا گیا ہے اور یہ 5 کروڑ سے زیادہ برطانوی صارفین کی درجہ بندی کرتا ہے۔ اسے برطانوی بازار کو 68 مختلف پڑوس کی اقسام اور 10 کلیدی مارکیٹنگ کے حصوں میں درست طریقے سے تقسیم کرنے کے لیے بنایا گیا ہے۔ بین الاقوامی سطح پر گلوبل کیمیو دنیا کا سب سے بڑا صارفین کی تقسیم کا نظام ہے، جس میں 40 ممالک شامل ہیں۔ واحد عالمی درجہ بندی CAMEO انٹرنیشنل بھی ہے جو سرحدوں کے پار ہے۔ کیمیو کو کال کریڈٹ انفارمیشن گروپ نے تیار کیا تھا اور اس کی دیکھ بھال کی جاتی ہے۔ ایکورن سسٹم رہائشی محلوں کی ایک درجہ بندی (ایکورن) لندن میں سی اے سی آئی کے ذریعہ تیار کی گئی ہے۔ یہ فی الحال دستیاب واحد جیوڈیموگرافک ٹول ہے جو 2011 کی مردم شماری کی معلومات کے بجائے موجودہ سال کے اعداد و شمار کا استعمال کرتے ہوئے بنایا گیا ہے۔ ایکورن تمام چینلز پر حکمت عملی فراہم کرنے کے لیے صارفین اور سروس صارفین کے ساتھ مشغولیت بڑھانے کے لیے صارفین کا تجزیہ کرنے اور سمجھنے میں مدد کرتا ہے۔ ایکورن تمام 19 لاکھ یوکے پوسٹ کوڈز کو 6 زمروں، 18 گروپوں اور 62 اقسام میں تقسیم کرتا ہے۔ موزیک نظام موزیک یوکے ایکسپیرین کا لوگوں کی درجہ بندی کا نظام ہے۔ اصل میں پروفیسر رچرڈ ویبر (کنگز کالج یونیورسٹی، لندن میں جغرافیہ کے وزٹنگ پروفیسر) نے ایکسپیرین کے ساتھ مل کر تخلیق کیا تھا۔ موزیک کا تازہ ترین ورژن 2009 میں جاری کیا گیا تھا۔ یہ برطانیہ کی آبادی کو 15 اہم سماجی و اقتصادی گروہوں میں درجہ بندی کرتا ہے اور اس کے اندر 66 مختلف اقسام ہیں۔ موزیک یوکے موزیک درجہ بندی کے ایک خاندان کا حصہ ہے جس میں 29 ممالک شامل ہیں جن میں زیادہ تر مغربی یورپ، ریاستہائے متحدہ، آسٹریلیا اور مشرق بعید شامل ہیں۔ موزیک گلوبل ایکسپیرین کا عالمی صارفین کی درجہ بندی کا آلہ ہے۔ یہ اس سادہ سی تجویز پر مبنی ہے کہ دنیا کے شہر رہائشی علیحدگی کے مشترکہ نمونوں کا اشتراک کرتے ہیں۔ موزیک گلوبل ایک مستقل تقسیم کا نظام ہے جو 29 ممالک کے مقامی ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے دنیا کے 400 ملین سے زیادہ گھرانوں کا احاطہ کرتا ہے۔ اس نے 10 قسم کے رہائشی محلوں کی نشاندہی کی ہے جو ہر ملک میں پائے جا سکتے ہیں۔ جیو اسمارٹ سسٹم آسٹریلیا میں، جیو اسمارٹ ایک جیوڈیموگرافک سیگمنٹشن سسٹم ہے جو اس اصول پر مبنی ہے کہ ایک جیسے ڈیموگرافک پروفائلز اور طرز زندگی والے لوگ ایک دوسرے کے قریب رہتے ہیں۔ اسے جیوڈیموگرافک حل فراہم کرنے والے آسٹریلوی آر ڈی اے ریسرچ نے تیار کیا ہے۔ جیو اسمارٹ جیوڈیموگرافک کے حصے آسٹریلیائی مردم شماری (آسٹریلیائی بیورو آف شماریات) کے آبادیاتی اقدامات اور ماڈل شدہ خصوصیات سے تیار کیے جاتے ہیں، اور حالیہ گھریلو ترقی کے لیے نظام کو اپ ڈیٹ کیا جاتا ہے۔ کلسٹرنگ ایک واحد سیگمنٹ کوڈ بناتا ہے جس کی نمائندگی ایک وضاحتی بیان یا تھمب نیل خاکہ کے ذریعے کی جاتی ہے۔ آسٹریلیا میں، جیو اسمارٹ بنیادی طور پر ڈیٹا بیس کی تقسیم، کسٹمر کے حصول، ٹریڈ ایریا پروفائلنگ اور لیٹر باکس ٹارگیٹنگ کے لیے استعمال ہوتا ہے، حالانکہ اسے دیگر ایپلی کیشنز کی وسیع رینج میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔ آؤٹ پٹ ایریا کی درجہ بندی (او اے سی) یوکے آفس فار نیشنل سٹیٹسٹکس (او این ایس) مفت اور کھلی جیوڈیموگرافک تقسیم ہے جو یوکے مردم شماری 2011 پر مبنی ہے۔ یہ 41 مردم شماری متغیرات کو 7، 21، اور 52 گروہوں کی تین درجے کی درجہ بندی میں درجہ بندی کرتا ہے۔ دیگر تجارتی درجہ بندی کے مقابلے میں او اے سی کے سمجھے جانے والے فوائد اس حقیقت سے پیدا ہوتے ہیں کہ طریقہ کار کھلا اور دستاویزی ہے، اور یہ کہ ڈیٹا لائسنسنگ کی شرائط کے تابع، عوامی اور تجارتی تنظیموں دونوں کے لیے کھلا اور آزادانہ طور پر دستیاب ہے۔ او اے سی کے پاس جغرافیائی تجزیہ سے لے کر سماجی مارکیٹنگ اور صارفین کی پروفائلنگ تک ممکنہ ایپلی کیشنز کی وسیع اقسام ہیں۔ برطانیہ کا پبلک سیکٹر او اے سی کے اہم صارفین میں سے ایک ہے۔ ای ایس آر آئی کمیونٹی ٹیپسٹری یہ طریقہ سماجی و اقتصادی اور آبادیاتی عوامل کی بنیاد پر امریکی محلوں کو 65 بازار کے حصوں میں درجہ بندی کرتا ہے، پھر ان 67 حصوں کو "ہائی سوسائٹی"، "سینئر اسٹائلز"، اور "فیکٹریز اینڈ فارمز" جیسے ناموں کے ساتھ 14 قسم کے لائف موڈز میں مستحکم کرتا ہے۔ اعداد و شمار کی سب سے چھوٹی مقامی گرینولرٹی امریکی مردم شماری بلاک گروپ کی سطح پر تیار کی جاتی ہے۔ مزید دیکھیں مارکیٹ _ segmentation#Companies_ (ملکیتی _ تقسیم _ ڈیٹا بیس) حوالہ جات فینگ، Z.، فلاورڈیو، R.، 1999۔ جیوڈیموگرافک ٹارگیٹنگ کو بہتر بنانے کے لیے مبہم درجہ بندی کا استعمال۔ B.Gittings (ایڈ۔ )، انوویشنز ان جی آئی ایس 6 لندن: ٹیلر اینڈ فرانسس، (پی پی۔ 133-144)۔ ڈیموگرافی جیوڈیمگرافی جیوسٹیٹسٹکس مارکیٹ ریسرچ مارکیٹ کی تقسیم آبادی جغرافیہ شماریاتی درجہ بندی