Qué es clusterización y qué ventajas tiene para el marketing

Clusterizar no es algo novedoso ni actual, pero sí algo que cada vez está cobrando más importancia en el mundo del marketing y la publicidad, debido al incremento de datos sobre los usuarios, audiencias o clientes, y la oportunidad que existe hoy día de conformar clusters más precisos y efectivos para las campañas. ¿Aún no sabes qué puede aportarte una clusterización de tu base de datos? En este post te cuento qué es y qué ventajas tiene para el marketing. Vamos a ello.

Las empresas y expertos en marketing están acostumbrados a hablar de segmentaciones como una forma de afinar más en sus comunicaciones, ya que les permite personalizar los mensajes en función de las características comunes de ese segmento.

Podríamos decir que la segmentación de clientes consiste en un conjunto de acciones por medio de las cuales se seleccionan aspectos en común de la base de clientes y se los divide en diferentes grupos: cada uno de ellos es un segmento de clientes.

Sin embargo, clusterizar, y muchas veces se confunde o no se ve la diferencia con segmentación, es descubrir grupos de clientes similares, a través de variaciones similares dentro de cada grupo. Todo a través de modelos matemáticos y machine learning.

¿Cuál es la principal ventaja de la clusterización frente a la segmentación? Pues básicamente que en la segmentación sólo agrupas en función de criterios de negocio, los cuales, una vez dejan de ser relevantes para definir ese grupo, pueden hacer menos efectiva esa segmentación. Con un cluster, al utilizar criterios matemáticos de machine learning, está constantemente actualizando los grupos, haciéndolos mucho más efectivos de cara a las posteriores acciones que desarrolles con ellos.

Hoy día, este método es utilizado sobre todo en la informática, el marketing, el mundo empresarial y el artístico, y es tremendamente efectivo.

En nuestro campo, el del marketing, tiene especial importancia y relevancia, ya que, gracias a estos clusters, podemos agrupar a nuestro público objetivo o a nuestros clientes, si estamos detrás de acciones de fidelización, en función de variables complejas como motivaciones, comportamiento ante la compra, intereses…

En definitiva, el objetivo del análisis cluster es segmentar con precisión a los clientes para lograr una clusterización de datos más eficaz a través de la personalización.

Un ejemplo que seguramente todo el mundo entiende, puede ser el caso de Netflix. Como bien sabes, esta plataforma dispone de un sistema de recomendación creado a través de algoritmos de clusterización. De hecho, la compañía dispone de unos 2.000 clústeres con comunidades que tienen gustos similares, los cuales son utilizados por los creadores para saber, de primera mano, cuáles son los gustos de los espectadores y poder crear nuevas series originales para ese público. Y ¿verdad que funciona?

 

Para qué sirve la clusterización.

 

La clusterización es algo básico si tu marca realmente está centrada en el cliente, es decir, si las decisiones que toma tu negocio al nivel de diseño de producto o servicio, experiencia de cliente, y comunicación y marketing, se basan en las necesidades, motivaciones, intereses o comportamiento de este.

A grandes rasgos, la clusterización te sirve para separar o categorizar a un grupo de clientes de acuerdo con algunas características que tienen en común. Esto nos permite crear subcategorías dentro de nuestro público objetivo para direccionar mejor un mensaje y aumentar la eficiencia de nuestras campañas. Esto mismo, lo puedes realizar con tus puntos de venta, productos… ya que el cluster te puede ayudar a separar y entender mejor aquello que agrupes.

Lo primero que debes de tener en cuenta es la calidad del dato. Recuerda que, a diferencia de la segmentación, la clusterización utiliza modelos matemáticos y machine learning. Si esta no es buena, lo que resultará será erróneo, por tanto, es probable que antes de comenzar tengas que realizar una normalización de los datos.

Para ello, es básico disponer de una adecuada estrategia de datos en la cual tengas en cuenta:

• Qué arquitectura de datos vas a utilizar (que sea sobre una base de datos analítica).
• Diseñar una gobernanza del dato acorde con tu organización.
• Definir cómo se van a gestionar los datos que vayas recogiendo.
• Así como de qué forma vas a ofrecer esos datos o prepararlos para que puedan ser fácilmente analizables.

Una vez tengas esa estructura que te permita acceder de una manera sencilla al dato que necesitas para analizarlo, es cuando puedes implementar el clustering que te permitirá entender a tu base de datos y dirigirte a ellos de manera eficaz.

Utilizar una segmentación a través de clusters, en una estrategia de fidelización e incentivación en cualquier marca, puede aportarte las siguientes ventajas:

• Identificar patrones de comportamiento como, por ejemplo, qué compra, cuánto compra, cómo compra, qué factores influye en X situación, en qué momento consume o utiliza nuestro servicio, etc.
• Conocer el perfil de cliente por patrones de consumo homogéneo: por niveles de gasto, CLV (Customer Time Value), localización, hábitos de compra, variables socio demográfico, edad, etc.
• Crear y desarrollar campañas y promociones Ad-hoc y políticas comerciales acorde al comportamiento que reflejan los datos, mejorando la eficiencia de las mismas.
• Priorizar clientes: focalizar acciones concretas de fidelización en clientes de mayor valor.
• Captaciones de nuevos clientes (idénticos): desarrollar acciones de captación orientadas al target con las mismas características que el cluster.
• Redirigir los flujos de clientes hacia clusters de mayor valor. Es una manera incluso de desarrollar técnicas de Up-selling.
• Aumentar la retención: la predicción de clusters susceptibles al abandono permite desarrollar acciones enfocadas a reducir la tasa de abandono.

 

Cuáles son las 2 técnicas de clusterización más habituales.

 

Hay varias, pero sin duda, las dos técnicas más utilizadas son estas:

 

#1. Análisis de cluster de K-medias.

K-means o K-medias, es un algoritmo de clasificación no supervisada (clusterización) que agrupa objetos en k grupos basándose en sus características.

 

 

 

 

Este método ayuda a un mejor modelado de clientes, un mayor análisis predictivo y también se utiliza para orientar a tus consumidores con ofertas e incentivos personalizados según sus deseos, necesidades y preferencias.

Una vez que tienes identificadas todas las variables que componen el cluster de un cliente, puedes relacionarte con él de manera personalizada, comunicándole aquello que le sea más relevante, logrando una mayor efectividad.

 

#2. Análisis de k-vecinos.

A diferencia del anterior, este es un algoritmo de aprendizaje supervisado, es decir, que a partir de un juego de datos inicial su objetivo será el de clasificar correctamente todas las instancias nuevas. Este se utiliza por ejemplo para crear los motores de recomendación específicos para cada cliente.

 

 

El diseño de este tipo de algoritmos permite una mayor exactitud, al incluir varios parámetros de importancia para la lógica del negocio, como lo son la calificación promedio de los usuarios, contador de visitas y compras…

 

¿Necesitas afinar en tus comunicaciones y personalizar de verdad tus mensajes?

 

En MioGroup uno de los principales objetivos que tenemos con nuestros clientes es la optimización de su inversión en publicidad y marketing. Para ello, les ofrecemos aquella solución que mejor resultado les pueda dar a la hora de conseguir beneficios tangibles de cada acción que desarrollemos con ellos.

Una de ellas es la segmentación, y como no, la clusterización a través de machine learning, desarrollada por nuestros expertos de artyco, una de las empresas del grupo. ¿Hablamos?