ассистент кафедры маркетинга
The article presents an approach to consumer psychographic segmentation based on clusterization of text data published by users on the social network VKontakte. A pilot study of the behavior of members of the official Moskvich brand community was conducted. It was based on application of natural language processing tools (TF-IDF, lemmatization, and machine learning). As a result, the article identifies consumer stable clusters, ranging from groups focused on congratulatory and emotional topics to segments involving commercial and club-related activities. The article discusses the prospects of applying this methodology to enhance the effectiveness of marketing communications, as well as the limitations of the current study related to the need for further expansion and refinement of the sample.
В статье представлена авторская методика психографической сегментации потребителей на основе кластеризации текстовых данных, публикуемых пользователями в социальной сети ВКонтакте. С использованием инструментов анализа естественного языка (TF-IDF, лемматизация, машинное обучение) проведено пилотное исследование поведения участников официального сообщества бренда «Москвич». В результате выявлены устойчивые кластеры потребителей — от групп с преобладанием поздравительных и эмоциональных тематик до сегментов с коммерческой и клубной активностью. Обсуждаются перспективы применения подхода для повышения эффективности маркетинговых коммуникаций, а также ограничения текущего исследования, связанные с необходимостью дальнейшего расширения и детализации выборки