Кластерный анализ все чаще находит применение в маркетинговых исследованиях. Кластерным анализом пользуются и университетские специалисты, и практикующие маркетологи, решая, в первую очередь, проблему группировки. Речь может идти о продуктах, клиентах, сотрудниках – при грамотном применении кластерный анализ может работать с весьма широким спектром объектов.
Сегментация
Все исследования, посвященные проблеме сегментации, безотносительно того, какой используется метод, имеют целью идентифицировать устойчивые группы (люди, рынки, организации), каждая из которых объединяет в себя объекты с похожими характеристиками.
Анализ поведения потребителя
Вторым, но не менее важны направлением использования аппарата кластерного анализа, является построение однородных групп потребителей с целью получить максимально полное представление о том, как ведет себя клиент из каждого сегмента, что определяет его поведение.
Позиционирование
Кластерный анализ применяется также для того, чтобы определить, в какой нише лучше позиционировать выводимый на рынок продукт. Кластерный анализ позволяет построить карту, на основе которой можно будет определить уровень конкуренции в различных сегментах и характеристики, которыми должен обладать товар для того, чтобы попасть в целевой сегмент.
Выбор тестовых рынков.
Многие исследователи применяют кластерный анализ для того, чтобы, определить, какие рынки (магазины, продукты...) можно объединить в одну группу по релевантным характеристикам.

Независимо от предмета изучения применение кластерного анализа предполагает следующие этапы:
Отбор выборки для кластеризации. Подразумевается, что имеет смысл кластеризовать только количественные данные.
Определение множества переменных, по которым будут оцениваться объекты в выборке, то есть признакового пространства.
Вычисление значений той или иной меры сходства (или различия) между объектами.
Применение метода кластерного анализа для создания групп сходных объектов.
Проверка достоверности результатов кластерного решения.

Методы кластерного анализа можно разделить на две группы:
• иерархические;
• неиерархические.
Каждая из групп включает множество подходов и алгоритмов.

Используя различные методы кластерного анализа, аналитик может получить различные решения для одних и тех же данных. Это считается нормальным явлением. Рассмотрим иерархические и неиерархические методы подробно.
Подход, основанный на кластерном анализе, является новым полезным и эффективным направлением проведения регулярных аналитических исследований по разработанной методике, что содействует пониманию, как с течением времени изменяется развитие кластеризации.
Кластерный анализ является одним из самых действенных методов на всех этапах жизненного цикла предпринимательской идеи.