Tiešsaistes Klientu Segmentācija, Izmantojot Klasterizācijas Metodes - Feikners, Rendijs (Latvijas Universitāte, 2021)
Bakalaura darba mērķis ir izpētīt tiešsaistes klientu segmentāciju, lai tā palīdzētu pieņemt loģiskus lēmumus par efektīvu mārketinga un reklāmas resursu izmantošanu. Darbā tika izmantotas divas klasterizācijas metodes: K-Medoīdu (K-Medoids) klasterizācija, un K-Prototipu (K-Prototypes) klasterizācija. Metožu izvēle tiek pamatota ar pētītā uzdevuma raksturojumu. Darba gaitā tiek aprakstīti gan abu metožu teorētiskie aspekti, gan metodes tiek pielietotas praktiski (izmantojot programmu R) konkrēta uzdevuma risināšanai. Tika veikta iegūto rezultātu analīze un salīdzināšana. Bakalaura darbā tika arī paskaidrota klientu segmentācijas nozīme veiksmīgam uzņēmumam, kā arī tika aprakstīts interneta mārketings un tā instrumenti. Pēc paveiktā darba ir sniegti ieteikumi, lai pēc iespējas efektīvāk pielietotu mārketinga un reklāmas resursus. Aprakstītie klasterizācijas modeļi ļauj analizēt arī citas līdzīgas tiešsaistes klientu datu kopas, pētot klientu segmentāciju.

The purpose of the bachelor's thesis was to study online customer segmentation to help make logical decisions about the effective use of marketing and advertising resources. Two clustering methods were used in the thesis. The first method is K-Medoids clustering, but the second one is K-Prototypes clustering. The choice of methods is based on the description of the researched task. In the course of the thesis, these methods were described both theoretically and applied in program R practically. An analysis and comparison of the obtained results were performed. In the bachelor's thesis the importance of marketing and customer segmentation for a successful company and business was explained, as well as, described Internet marketing and its tools. After that, recommendations have been made on how to make the most efficient use of marketing and advertising resources. Described clustering models allow to build models with other similar online customer datasets to study customer segmentation.
Online Customer Segmentation, Using Clustering Methods
Keywords: Matemātika; Tiešsaistes klientu segmentācija; Klasteru analīze; K-Medoīdu (K-Medoids) klasterizācija; K-Prototipu (K-Prototypes) klasterizācija; Vidējā silueta metode (Average silhouette method)