¿Qué es la agrupación en clústeres? Segmentación de audiencia para marketing digital

¿Aspira a comprender mejor a sus clientes y ofrecerles exactamente lo que necesitan? ¡No busque más allá de la agrupación! Esta es una técnica poderosa que puede ayudarlo a lograr su objetivo al aprovechar la ciencia de datos.

En este artículo te explicaremos qué es el clustering y cómo puedes implementarlo en tu negocio para segmentar a tu audiencia de manera efectiva.

¿Qué es la agrupación en clústeres?

La agrupación en clústeres es una técnica utilizada para identificar y diferenciar grupos de clientes dentro de una base de datos . Al aplicar algoritmos de ciencia de datos, se reconocen patrones en la base de datos, lo que permite la creación de distintos grupos de clientes que comparten similitudes.

Diferencias entre agrupamiento y audiencia o segmentación de clientes

La principal diferencia entre el agrupamiento y la audiencia o la segmentación de clientes es su precisión. Mientras que la segmentación de la audiencia se basa en métodos tradicionales, la agrupación en clústeres utiliza criterios matemáticos, ciencia de datos o algoritmos de aprendizaje automático . Este enfoque avanzado permite que los grupos se perfeccionen y actualicen constantemente, proporcionando información más valiosa para la marca.

Además, la agrupación permite agrupar audiencias en función de variables complejas como intereses, motivaciones o comportamiento de compra.

Netflix es un excelente ejemplo de una empresa que utiliza con éxito la agrupación para mejorar su sistema de recomendación e identificar series originales prometedoras. Al crear aproximadamente 2000 grupos o grupos con gustos similares, la plataforma tiene un sistema de recomendación muy exitoso que sugiere de manera efectiva a los espectadores qué ver en un momento dado. Además, este enfoque permite a la empresa decidir en qué series originales invertir.

Vale la pena señalar que la agrupación no se limita solo a los sistemas de recomendación, sino que también sirve como una herramienta valiosa para complementar la segmentación de clientes y refinar los perfiles de clientes existentes. A través de la agrupación, se pueden identificar y reconocer datos esenciales que, de otro modo, podrían haber pasado desapercibidos sin la aplicación de este método.

Aprovechamiento de la agrupación en clústeres

El agrupamiento demuestra ser muy beneficioso para las marcas, ya que les permite identificar los diferentes tipos de audiencias que tienen . Con este conocimiento, las marcas pueden diseñar estrategias efectivas de marketing digital y tradicional adaptadas a cada grupo específico de audiencias.

Imagina una empresa que vende sus productos a través de su ecommerce y tienda física. Esta empresa decide implementar el agrupamiento y descubre que su marca tiene tres grupos distintos de clientes, uno de los cuales se desconocía anteriormente. Según los datos, este grupo en particular realiza compras en línea, genera ingresos sustanciales y exhibe una alta lealtad.

Con la ayuda de la agrupación, la marca puede desarrollar una estrategia de ventas y marketing digital específicamente adaptada a este grupo recién identificado. Como resultado, la empresa experimenta un crecimiento significativo.

Beneficios de la agrupación en clústeres

• Obtenga más información sobre los diversos segmentos de audiencia asociados con su marca.
• Identifique patrones de comportamiento únicos dentro de cada grupo de audiencia.
• Diseñar estrategias más efectivas mejorando los enfoques existentes o complementándolos.
• Priorice a los clientes y concéntrese en acciones que puedan aumentar la lealtad del cliente o las ventas.
• Atraer nuevos clientes a la marca.
• Aumentar las tasas de retención de clientes .
• Abordar las necesidades reales de los clientes con mayor precisión.
• Logre un análisis más rápido, más preciso y más exacto.
• Mejora la relación con tus clientes.

Características de los grupos de clústeres

Cada grupo se genera a través de técnicas de agrupamiento consistentes con clientes que exhiben la mayor similitud posible dentro del grupo mismo. Simultáneamente, los grupos están diseñados para ser lo más distintos posible. En otras palabras, el objetivo es lograr la homogeneidad dentro de cada grupo mientras se promueve la heterogeneidad entre los diferentes grupos .

Netflix: un caso exitoso de agrupamiento

Como se destacó anteriormente , Netflix es un gran ejemplo del éxito que puede lograr con la agrupación en clústeres . Hace unos cuatro años, el gigante del streaming se enfrentó a un desafío importante: los usuarios estaban abrumados por la gran cantidad de contenido disponible. Para abordar este problema, Netflix recurrió a la agrupación como solución y agrupó a su audiencia en función de los gustos y preferencias individuales en lugar de factores demográficos como la edad, el género o la ubicación. Este criterio también se aplicó para agrupar los títulos disponibles.

Al implementar este método de agrupamiento, Netflix podía mostrar solo de 40 a 50 títulos en la pantalla de inicio de cada usuario que se alinearan con sus intereses específicos . Esto evitó que las personas se sintieran abrumadas y las atrajo con recomendaciones personalizadas, lo que aumentó significativamente su probabilidad de permanecer en la plataforma.

La agrupación en clústeres jugó un papel fundamental para Netflix, ya que la empresa tuvo solo unos segundos para convencer a los usuarios de permanecer suscritos en lugar de cambiar a la competencia. La experiencia personalizada lograda a través de la agrupación se convirtió en un factor crítico en el camino hacia el éxito de Netflix.

Incluso si su empresa opera en un sector diferente, también puede enfrentar el desafío de captar la atención de su público objetivo en un período de tiempo limitado, persuadiéndolos de que no elijan a sus competidores. En este contexto, la agrupación en clústeres puede resultar un aliado valioso.

Cómo llevar a cabo la agrupación en clústeres

En el paso inicial del proceso de agrupación, es fundamental contar con una base de datos sólida que contenga un gran volumen de información detallada sobre las interacciones de los usuarios con su marca. Estos datos pueden incluir métricas como visitas al sitio web, frecuencia de compra, tipos de productos o servicios y fechas de compra. La exhaustividad de su base de datos influye directamente en la precisión y el valor de los clústeres extraídos por el algoritmo.

Cuanto más grande y completa sea su base de datos, más precisos y detallados serán los clústeres resultantes .   ¡Pero ten cuidado! Es crucial asegurar la calidad de la información dentro de su base de datos. Los datos inexactos o poco fiables pueden dar lugar a agrupaciones incorrectas que no solo serán ineficaces sino que también pueden dañar sus objetivos.

Para garantizar la calidad de sus datos, recomendamos realizar la normalización de datos, lo que implica organizar y estandarizar sus datos de manera estructurada. Este proceso elimina las inconsistencias y garantiza que sus datos sean confiables y estén listos para el análisis de agrupamiento.

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