De acuerdo con Zendesk, el 49 % de las empresas informan que su objetivo principal es aumentar la captación de clientes, pero no todas centran sus esfuerzos en delimitar los grupos de alcance para elaborar campañas de marketing con un objetivo más específico.
Si tienes definidos tus grupos de clientes, crear subcategorías te ayudará a mejorar tus campañas; para ello, te servirá conocer el proceso de clusterización. Te contamos a qué se refiere este término, los beneficios que proporciona y los tipos que existen.
¿Qué es el proceso de clusterización?
La finalidad de la clusterización es generar subcategorías respecto a los grupos de clientes que ya tienes identificados. Esta no se basa en aspectos sociales, etnográficos, geográficos o demográficos, sino que genera subgrupos a partir de comportamientos relacionados con compras, basados en análisis estadísticos de datos cuantitativos y medibles procesados por medio del big data.
Es una técnica que consiste en crear grupos de clientes utilizando la data science que es el estudio de datos e información por medio de inteligencia artificial, o especialistas de la materia como Amarilio, a fin de implementar algoritmos matemáticos para identificar patrones y saber cómo dirigirte a tu público objetivo.
Lo que se busca con el proceso de clusterización es que las empresas logren cruzar los datos que obtienen del comportamiento de los consumidores durante el proceso de compra, para detectar patrones y definir estrategias más precisas.
El clustering es de las herramientas más utilizadas en machine learning, proceso de aprendizaje de las máquinas que consiste en el análisis de una base de datos que se actualiza constantemente con el que se obtendrán parámetros calculables, con los cuales podrán detectarse cambios.
Beneficios del proceso de clusterización
Conocer los cluster en los diferentes tipos de audiencia de tu marca te permitirá distribuir tu presupuesto de manera más inteligente para trazar estrategias y campañas más precisas y aumentar la eficiencia de estas a fin de lograr una mayor relevancia de tus anuncios y hacer tu marketing más eficiente, lo que generará un menor coste de adquisición de cliente (CAC) y un mayor retorno sobre la inversión (ROI).
El cruce de información entre los grupos de clientes hará más sencillo el análisis de datos y la detección de patrones de comportamientos de los consumidores durante el proceso de compra.
Te permitirá una generación de homogeneidad de las variaciones dentro de cada grupo, así como identificar los comportamientos de cada audiencia para priorizar clientes y focalizar la atención en aquellas acciones con más posibilidades de fidelizar o de aumentar la tasa de ventas.
La técnica más popular del proceso de clusterización
Para realizar el proceso de clusterización, es decir el análisis de los datos para crear estos grupos de clientes y posteriormente subcategorías, se necesita un parámetro que ayude a ordenar esta información. El criterio que se suele ocupar para el estudio de esta información es el algoritmo k-means.
La meta de k-means es agrupar observaciones similares para descubrir patrones que a simple vista se desconocen; para conseguirlo, el algoritmo busca un número fijo (k) de clústers en los datos con los que se cuentan.
Este número ‘k’ es un hiperparámetro, como se les llama a los valores que se utilizan para controlar el proceso de aprendizaje de la inteligencia artificial que esté ejecutando. Además de proporcionar a la máquina los elementos para su auto aprendizaje, este hiperparámetro ‘k‘representará el número de centroides que queremos encontrar en los datos de prueba, es decir, de razones por las que están conectados nuestros clientes en cada grupo.
El algoritmo intenta minimizar la distancia entre los rasgos que pertenecen a un clúster y su centroide, el objetivo del k-means es minimizar la suma de las distancias entre los puntos y el centroide al que pertenecen.
¿Qué tipos de clustering existen?
Una vez que se cuente con los centroides se podrá obtener distintos tipos de clusters que mostrarán un punto de acción con los distintos clientes con los que cuentes, aquí te los explicamos:
- Partición estricta: cada grupo de clientes pertenece única y exclusivamente a un clústers decir, no comparten características con otro grupo de clientes,r lo que los vuelve un factor interesante a desarrollar pues podrías haber encontrado un nuevo mercado.
- Clustering con superposiciones: un cluster puede pertenecer a más de una subcategoría, tus clientes en este clúster comparten elementos con otros grupos por lo que podrías realizar tus campañas pensando en ambos grupos y abarcar ambos targets.
- Partición estricta con outliers: cuando existen objetos que no pertenecen a ningún clúster, estos son llamados outliers. Es decir, clientes de una sola compra que no se adaptan a tu segmento de compra.
- Clustering jerárquico: el objetivo del proceso de clusterización es segmentar grupos y hacer subcategorías, el clustering jerárquico va enfocado a que puedas tener un gran marco de toma de decisión al realizar tus campañas sin perder de vista el grupo de origen y trabajar con distintos elementos que llamen la atención a tus clientes al ofrecerles diversos servicios o productos que serán de interés para ellos.
Sabemos que toda esta información puede ser abrumadora ya que para realizar esta segmentación se necesita trabajar con bases de datos y algoritmos para conocer de manera exacta la relación entre tus clientes, por lo cual te aconsejamos acercarte a un especialista.
