Affinitätsanalyse

Autor: Lewis Jackson
Erstelldatum: 11 Kann 2021
Aktualisierungsdatum: 1 Juli 2024
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Affinitätsanalyse - Technologie
Affinitätsanalyse - Technologie

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Definition - Was bedeutet Affinitätsanalyse?

Die Affinitätsanalyse ist eine Technik für das Data Mining und die Analyse, mit der Zusammenhänge zwischen Aktivitäten ermittelt werden sollen, die von bestimmten Gruppen oder Einzelpersonen ausgeführt werden. Daher kann die Affinitätsanalyse auf Prozesse angewendet werden, bei denen die Identifizierung von Agenten eindeutig ist und Informationen über Aktivitäten aufgezeichnet werden können. In der Realität wird die Affinitätsanalyse hauptsächlich für die Warenkorbanalyse verwendet, bei der Einzelhändler das Verhalten von Kunden im Hinblick auf von ihnen getätigte Einkäufe kennenlernen. Darüber hinaus hilft eine solche Analyse beim Upselling und Cross-Selling sowie bei Treueprogrammen, Verkaufsförderungsaktionen, Rabattplänen und sogar beim Entwerfen von Geschäften.


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Techopedia erklärt die Affinitätsanalyse

Die Affinitätsanalyse umfasst im Wesentlichen den Prozess des Findens von Verbindungen zwischen verschiedenen Elementen basierend auf der Sichtweise des Subjekts auf diese Elemente. Die Affinitätsanalyse dient zur Untersuchung von Mustern und Verhaltensweisen bei Kunden, um Zusammenhänge bei Einkäufen zu ermitteln. Das grundlegendste Beispiel hierfür ist das eines Shampoos und eines Conditioners: Während sich diese beiden Artikel voneinander unterscheiden, stellt ein Käufer eine Verbindung zwischen ihnen her, wenn sie gleichzeitig verwendet werden.

Der erste Schritt bei der Affinitätsanalyse besteht darin, das Subjekt zu identifizieren, das unter bestimmten Bedingungen definiert werden kann. Der nächste Schritt besteht darin, die Gewohnheiten dieses Themas zu beobachten und dann aufzuzeichnen. Bei der Aufnahme entstehen bestimmte Muster, die zum Herstellen von Verbindungen verwendet werden können. Die Affinitätsanalyse wird hauptsächlich in Marketing und Soziologie eingesetzt, um Zusammenhänge zwischen Ereignissen zu verstehen, die miteinander verbunden, aber nicht direkt verbunden sind.