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¿Qué es clusterización? ¡Conoce a detalle a tus clientes!

¿Qué es clusterización? ¡Conoce a detalle a tus clientes!

Última actualización 22 de Enero del 2021Tiempo de lectura: 7 min.

Alexandra Carranza

Si bien comprender el comportamiento del consumidor es una tarea compleja, el clustering puede ayudarte a analizar y agrupar a tus clientes de manera más eficaz. Ahora, te preguntarás ¿Qué es el clustering? ¡No te preocupes! En esta nota resolveremos todas tus dudas.

Cuando deseas analizar tus datos de marketing, simplemente no es realista mirar a cada cliente por separado, ¿cierto? Está claro que es beneficioso recopilar y almacenar datos valiosos por cada cliente; sin embargo, es imposible organizar y comunicar análisis que examinen millones de registros de clientes individuales al mismo tiempo. 

De hecho, existe una manera de abordar el desafío de segmentar a tus clientes. Se llama análisis de cluster, es una de las formas más accesibles y aplicables de poder conocer a detalle a tus consumidores. 🤓

Sigue leyendo porque te contaremos cuáles son los beneficios de la clusterización, las técnicas de clustering más usadas y qué se necesita para armar un cluster. ¿Listo para empezar?

 

Índice

  1. ¿Qué es clusterización?
  2. ¿Para qué sirve la clusterización?
  3. ¿Cuáles son los beneficios de la clusterización?
  4. ¿Cuáles son las técnicas de clusterización?
  5. ¿Qué se necesita para armar un cluster de clientes?

 

1.¿Qué es clusterización?

En primer lugar, definamos ¿Qué significa el término cluster? Pues bien, cluster es un término de origen inglés, que se traduce como 'racimo', 'conjunto' o 'conglomerado'. Hoy en día, este método es muy utilizado en diferentes rubros como la informática, el mundo empresarial, marketing, y hasta el mundo artístico.

En el contexto de la segmentación de clientes, el clustering es el uso de un modelo matemático para descubrir grupos de clientes similares en función de encontrar las variaciones más pequeñas entre los clientes dentro de cada grupo. Estos grupos homogéneos se conocen como "arquetipos de clientes" o "personas".

Nuestro profesor Gabriel Gabellone del Curso online de Retail Marketing: gestión de tiendas y productos, resalta la importancia de dividir a tus clientes en grupos que tengan similitudes, tales como motivaciones o características de compra.

“Una vez que tenemos segmentado a los clientes, lo siguiente que debes hacer es seleccionar a tu segmento target y quizás algún otro segmento que complemente. La segmentación debe estar basada en las principales motivaciones que lleva al cliente a comprar. Muchas veces no tienen que ver con la edad, género o ingreso económico, sino más bien con otros aspectos como la calidad, diversidad, esfuerzo, entre otros”.

En pocas palabras, 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. 

clusterización de clientes

Imagen: Mogital

2. ¿Para qué sirve la clusterización?

La clusterización es una herramienta esencial en tu negocio cuando el enfoque en el cliente se convierte en tu estrategia líder. De esta manera, te encargas de construir a tu organización alrededor de las necesidades y los deseos de tus clientes.

Una vez que hayas recopilado información sobre tus clientes puedes implementar el clustering para crear perfiles de compradores que puedan entenderse y dirigirse de manera eficaz.

Para ello, es importante comprender en qué se diferencia la clusterización de otros enfoques. Si el objetivo es segmentar a los clientes, ¿por qué no puedes realizar esta segmentación manualmente?

Bien, tú puedes hacerlo. De hecho, si trabajas con herramientas de análisis web como Google Analytics, probablemente estés acostumbrado a definir manualmente el tráfico web y los segmentos de interés de los usuarios para mantener el análisis centrado en los lugares correctos.

Este enfoque es muy común y por una buena razón; pero, tiene sus limitaciones. Si bien puede ser útil cuando se trabaja con una pequeña cantidad de dimensiones de usuario, no es difícil imaginar cómo no se puede escalar fácilmente en presencia de una gran cantidad de atributos de usuario. Afortunadamente, la analítica avanzada y el machine learning pueden brindarte grandes soluciones.

clustering

Imagen: Bluetext

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3. ¿Cuáles son los beneficios de la clusterización?

El clustering te ayuda a agrupar tu mercado objetivo en función del comportamiento de cada cliente. Pero, ¿qué conocimientos se pueden generar a partir del comportamiento del comprador, los estilos de vida, la lealtad y las preferencias de productos? y ¿cómo esto puede ayudarte a facilitar un enfoque centrado en el cliente?

¡Aquí te contamos cuáles son los beneficios de la clusterización! 😎

✅Practicidad: puedes segmentar con precisión a tus clientes en grupos más pequeños. El clustering te facilita todo ese proceso.

✅Homogeneidad: las variaciones dentro de cada grupo son muy pequeñas en el análisis cluster, lo que significa que la mayoría de clientes tienen muchas similitudes, y es más fácil llegar a ellos.

✅Agrupación dinámica: la clusterización cambia cada vez que se ejecuta el algoritmo de agrupación, garantizando que los grupos siempre reflejen con precisión el estado actual de los datos.

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4. ¿Cuáles son las técnicas de clusterización?

Teniendo en cuenta que la clusterización es una aplicación de machine learning, es indispensable que para realizar un análisis cluster debas seleccionar un algoritmo de conglomerado adecuado. Y esto lo puedes hacer con las técnicas de clusterización.

Si quieres conocer las técnicas de clusterización para aplicarlas en tu empresa, aquí te compartimos algunas que puedes sacar el máximo provecho. 🙌

Una técnica común del clustering es un algoritmo matemático conocido como análisis de conglomerados de k-medias. Este método ayuda a un mejor modelado de clientes, análisis predictivo y también se utiliza para orientar a tus consumidores con ofertas e incentivos personalizados según sus deseos, necesidades y preferencias.

Así, los datos revelan los prototipos de consumidores que existen de forma inherente dentro de la clusterización de clientes.

análisis de conglomerados de k-medias

Imagen: Superdatascience

Por ejemplo, el siguiente gráfico muestra los resultados de una clusterización de tres dimensiones realizada en la base de clientes de un sitio web de comercio electrónico. Este análisis resultó en el descubrimiento de cuatro personajes de clientes.

ejemplo de clusterización

Imagen: Optimove

Una vez que se tiene una visión clara de las distintas aristas del cliente, puedes relacionarte de manera diferente con cada uno, a través de las interacciones de marketing más relevantes para las preferencias de producto del cliente.

En otras palabras, las distintas variaciones del cliente descubiertas por el análisis de clusteres  te permitirán modelar a tus clientes y personalizar los esfuerzos de marketing para lograr una efectividad mucho mayor.

Otra técnica muy efectiva es el análisis de agrupación de comportamientos, que se utiliza para agrupar tiendas o categorías de productos según las similitudes en el comportamiento de los compradores. Los datos de POS ( pagos del cliente), lealtad y la cesta de compradores se pueden utilizar para agrupar a los consumidores y crear modelos predictivos que actualicen automáticamente los segmentos de comportamiento de forma regular. 

Esto asegura que el cluster se actualice junto con los cambios en el comportamiento del consumidor y las tendencias de la industria.

También puedes utilizar la agrupación por comportamiento como una herramienta en línea si tienes un sitio web para proporcionar el contenido que más interesa a tus clientes. Esto los mantendrá en tu página web por más tiempo, los animará a realizar una compra y asegurará de que ellos regresen.

análisis de agrupación de comportamientos

Imagen: Javatpoint

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5. ¿Qué se necesita para armar un cluster de clientes?

Si eres un negocio nuevo, generalmente tendrás acceso a datos básicos de tus consumidores. Esto será suficiente para realizar una segmentación de clientes limitada. Sin embargo, si deseas llevar este método al siguiente nivel, aquí hay algunas áreas adicionales de las que puedes recopilar datos para armar un cluster de clientes:

📌Investigación de mercado: puedes configurar encuestas y cuestionarios para responder preguntas específicas sobre el comportamiento y las preferencias de los compradores.

📌Investigación de palabras clave: la investigación de palabras clave utiliza técnicas de optimización de motores de búsqueda (SEO) para comprender a tus consumidores. Esto proporcionará información sobre lo que les interesa a tus clientes y lo que les gustaría saber. 

📌Herramientas de analítica web: puedes utilizar la herramienta Google Analytics para analizar tu tráfico en línea. Aunque es muy limitada, te dará información sobre la ubicación, los intereses, las preferencias de productos y la demografía de tu consumidor. 

También puedes utilizar Google Trends para comprender qué productos se están volviendo más populares y analizar los grupos de comportamiento para determinar qué productos debes ofrecer.

Y algo mucho mejor, puedes realizar un análisis de tu competencia para comprender qué productos están comprando su segmento target y cómo mejorar este proceso.

📌Redes sociales: lo más probable es que tus clientes usen las redes sociales con regularidad. Con las herramientas adecuadas, puedes utilizar el clustering para descubrir información sobre cómo tus clientes identifican, seleccionan, usan y evalúan tus productos en estas plataformas y, así  comprender mejor sus comportamientos de compra.

Bien, ahora ya estás listo para segmentar tu mercado objetivo, pero antes debes cumplir con los siguientes criterios para la clusterización de clientes:

✅Medible: el tamaño de tu mercado objetivo debe ser cuantificable para que puedas tomar una decisión informada sobre la necesidad de segmentación. Puedes identificar segmentos de mercado más pequeños, sin embargo, tendrás que determinar si vale la pena definirlos y apuntarlos.

✅Distinguible: deben existir claras diferencias entre los segmentos del mercado para poder definirlos.

✅Tamaño: tu mercado objetivo debe ser lo suficientemente grande como para requerir una segmentación de comportamiento donde cada segmento sea lo suficientemente rentable como para ser analizado y dirigido individualmente.

✅Rentable: los segmentos del mercado deben tener una rentabilidad identificable para justificar los esfuerzos de marketing.

✅Accesible: cada segmento del mercado debe ser lo suficientemente sensible a los esfuerzos de marketing de tu empresa.

Una vez que haya decidido utilizar el clustering y tu mercado objetivo cumpla con los criterios anteriores, hay dos enfoques que puedes tomar:

Clusterización de clientes de arriba hacia abajo

Este enfoque utiliza características demográficas o de comportamiento para definir la clusterización de clientes. Por ejemplo, llevando al lado del retail marketing, puedes usar el tamaño de la tienda para agruparlos en tiendas pequeñas, medianas y grandes. También puedes utilizar otras variables como la frecuencia de compra, la lealtad a la marca, el grupo de ingresos o la ubicación geográfica.

Además, puedes utilizar el clustering de arriba hacia abajo para hacer inferencias sobre el comportamiento del consumidor en función de características específicas. Dicho esto, es importante tener en cuenta que este enfoque no considera datos a nivel de demanda, preferencias de los consumidores o tendencias de la industria.

Clusterización de clientes ascendente

Este enfoque de clusterización centrado en el cliente tiene en cuenta los patrones de demanda en los consumidores. Esto te ayudará a generar conocimientos y previsiones a partir de estos grupos de clientes para la planificación estratégica a largo plazo.

Puedes utilizar características demográficas y de comportamiento junto con otros datos de ventas para comprender en profundidad tu mercado objetivo.

Volviendo al ejemplo del retail marketing, cuando se considera el clustering también se debe tener en cuenta la variación de la demanda entre las categorías. Por lo tanto, podrías realizar un análisis de cluster de comportamiento para cada categoría en tu tienda. Esto permite comprender la mejor estrategia para cada una.

Este enfoque refleja la verdadera naturaleza de la demanda de los consumidores y el entendimiento de que los clientes no compran todas las categorías de la misma manera. 

clusterización de clientes

Imagen: Medium

Ahora sí, con toda esta información ya estás listo para realizar una agrupación efectiva de clusterización y, por supuesto, asegurarte de adoptar una filosofía centrada en el cliente.😎

¡Nos vemos!

 

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