Բնակարանային շուկայի սեգմենտավորում բնակարանների նկարագրության հիման վրա
DOI:
https://doi.org/10.46991/BYSU:G/2022.13.2.073Keywords:
շուկայի սեգմենտավորում, ոչ կառուցվածքային տվյալներ, բնական լեզվի մշակում, թոփիկ մոդելավորում, լատենտ Դիրիխլեի ալոկացիա, քլաստերիզացիա, pyLDAvisAbstract
Շուկայի սեգմենտավորումը տարբեր շուկաների՝ միատարր խմբավորումների բաժանման գործընթաց է, որոնք ունեն ընդհանուր պահանջներ, շահեր և/կամ վարքագիծ: Բնակարանային շուկան, ինչպես ցանկացած այլ շուկա, ունի իր մարտահրավերները, երբ խոսքը վերաբերում է շուկայի սեգմենտավորմանը, քանի որ վերջինիս գործընթացը կախված է ոչ միայն ապրանքից (տներ կամ բնակարաններ), այլև շուկայի խաղացողներից (սեփականատերերից կամ անշարժ գույքի գործակալներից):
Այս հոդվածը նպատակ ունի ցույց տալ, թե ինչպես կարելի է բնական լեզվի մշակումը կիրառել Երևանի բնակարանային շուկայի սեգմենտավորման համար՝ օգտագործելով անշարժ գործակալության կայքից դուրս բերված ոչ կառուցվածքային (բնակարանների նկարագրություններ) տվյալները: Հավաքված տեքստային տվյալները ներկայացնում են ոչ միայն բնակարանների նկարագրությունը, այլև պատկերացում են տալիս, թե ով է գրել այդ տեքստը։ Բնական լեզվի մշակման կիրառված մոդելը ցույց է տալիս, թե շուկայի խաղացողների որոշակի վարքագծային օրինաչափություններն ինչպես կարող են արտահայտվել տեքստային տվյալների միջոցով և ազդել շուկայի սեգմենտավորման վրա: Այսինքն՝ շուկայի սեգմենտավորումը ոչ կառուցվածքային տվյալների հիման վրա ներկայացնում է հաճախորդների (այստեղ՝ վաճառողների) հոգեբանական, ինչպես նաև նրանց բնակարանների «նմանության» և աշխարհագրական պատկերը:
References
Camilleri, M. A. (2018). Market Segmentation, Targeting and Positioning. In Travel Marketing, Tourism Economics and the Airline Product (Chapter 4, pp. 69-83). Springer, 2018, Cham, Switzerland.
Jurowski, C. and Reich, A. Z. (2000). An explanation and illustration of cluster analysis for identifying hospitality market segments. Journal of Hospitality & Tourism Research, 24(1),
Goodman, A.C. and Thibodeau, T.G. (1998). Housing market segmentation. Journal of housing economics, 7(2),
van Leeuwen, R. and Koole, G. (2021). Data-Driven Market Segmentation in Hospitality Using Unsupervised Machine Learning.
Hung, P.D., Ngoc, N.D. and Hanh, T.D. (2019). February. K-means clustering using RA case study of market segmentation. In Proceedings of the 2019 5th International Conference on E-Business and Applications․
Lin, J., Holland, C.P., Argyris, N., Prinz, A. and Hengesbach, C. (2021). A Machine Learning Approach to Online Market Segmentation.
Aggarwal, C.C. (2018). Machine learning for text (Vol. 848). Cham: Springer․
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2022 Բանբեր Երևանի համալսարանի
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
