Методи багатовимірного статистичного аналізу у маркетингових дослідженнях

Abstract

У тезах висвітлюється застосування методів багатовимірного статистичного аналізу в маркетингових дослідженнях у контексті сучасної цифрової економіки. Окрема увага приділяється використанню регресійного аналізу, кластеризації, факторного та дискримінантного аналізу для оцінки ринкових тенденцій, сегментації споживачів та оптимізації маркетингових стратегій. Розглядається роль машинного навчання у підвищенні точності прогнозування поведінки клієнтів і ефективності маркетингових кампаній. Запропоновані методи дозволяють маркетологам ухвалювати обґрунтовані рішення, адаптуючись до швидких змін ринкового середовища.

The abstracts highlight the application of multivariate statistical analysis methods in marketing research within the modern digital economy. Special attention is given to the use of regression analysis, clustering, factor analysis, and discriminant analysis for assessing market trends, segmenting consumers, and optimizing marketing strategies. The role of machine learning in improving the accuracy of customer behavior forecasting and marketing campaign effectiveness is explored. The proposed methods enable marketers to make data-driven decisions and adapt to rapid changes in the market environment.