Aktuell verwenden wir rund 20 Eigenschaften (Browser, Location, Besuchsdauer etc.), um Nutzer die innerhalb dieser Eigenschaften gleich sind, zu gruppieren.
Danach wird auf 2 Dimensionen – ähnlich wie bei einer Landkarte – versucht, diese darzustellen. Somit haben x- und y- Achse keine Bedeutung, die relative Position der Nutzer schon bzw. auch Ausreißer können erkannt werden.
Ebenso kann man damit Lookalikes finden, da sich innerhalb von Gruppen mit speziellen Werten (zB. Käufer sind in einem Punkthaufen gemeinsam mit einzelnen Nichtkäufern).
Durch Färben und Filtern bzw. mit einer Lassofunktion lassen sich daraus Gruppen bilden.
