Cos'è il clustering? Segmentazione del pubblico per il marketing digitale

Aspiri a comprendere meglio i tuoi clienti e a fornire esattamente ciò di cui hanno bisogno? Non guardare oltre il clustering! Questa è una tecnica potente che può aiutarti a raggiungere il tuo obiettivo sfruttando la scienza dei dati.

In questo articolo, spiegheremo cos'è il clustering e come puoi implementarlo nella tua attività per segmentare il tuo pubblico in modo efficace.

Cos'è il clustering?

Il clustering è una tecnica utilizzata per identificare e differenziare gruppi di clienti all'interno di un database . Applicando algoritmi di data science, vengono riconosciuti i modelli nel database, consentendo la creazione di gruppi di clienti distinti che condividono somiglianze.

Differenze tra clustering e segmentazione del pubblico o della clientela

La principale differenza tra il clustering e la segmentazione del pubblico o dei clienti è la loro accuratezza. Mentre la segmentazione del pubblico si basa su metodi tradizionali, il clustering utilizza criteri matematici, data science o algoritmi di machine learning . Questo approccio avanzato consente ai gruppi di essere costantemente perfezionati e aggiornati, fornendo approfondimenti più preziosi per il marchio.

Inoltre, il clustering consente di raggruppare il pubblico in base a variabili complesse come interessi, motivazioni o comportamento di acquisto.

Netflix è un ottimo esempio di un'azienda che utilizza con successo il clustering per migliorare il proprio sistema di raccomandazioni e identificare promettenti serie originali. Creando circa 2.000 cluster o gruppi con gusti simili, la piattaforma ha un sistema di raccomandazione di grande successo che suggerisce efficacemente agli spettatori cosa guardare in un dato momento. Inoltre, questo approccio consente all'azienda di decidere in quali serie originali investire.

Vale la pena notare che il clustering non si limita ai soli sistemi di raccomandazione, ma funge anche da strumento prezioso per integrare la segmentazione dei clienti e perfezionare i profili dei clienti esistenti. Attraverso il clustering, i dati essenziali possono essere identificati e riconosciuti, che altrimenti sarebbero passati inosservati senza l'applicazione di questo metodo.

Sfruttando il clustering

Il clustering si rivela estremamente vantaggioso per i marchi in quanto consente loro di identificare i diversi tipi di pubblico di cui dispongono . Con questa conoscenza, i marchi possono progettare efficaci strategie di marketing digitale e tradizionale su misura per ogni specifico gruppo di pubblico.

Immagina un'azienda che vende i suoi prodotti attraverso il suo e-commerce e il suo negozio fisico. Questa azienda decide di implementare il clustering e scopre che il suo marchio ha tre distinti gruppi di clienti, uno dei quali era precedentemente sconosciuto. Secondo i dati, questo particolare gruppo si impegna in acquisti online, genera entrate sostanziali e mostra un'elevata lealtà.

Con l'aiuto del clustering, il marchio può sviluppare una strategia di marketing e vendita digitale specificamente adattata a questo gruppo appena identificato. Di conseguenza, l'azienda registra una crescita significativa.

Vantaggi del clustering

• Scopri di più sui diversi segmenti di pubblico associati al tuo brand.
• Identifica modelli comportamentali unici all'interno di ciascun gruppo di pubblico.
• Progettare strategie più efficaci migliorando gli approcci esistenti o integrandoli.
• Dai la priorità ai clienti e concentrati sulle azioni che potrebbero aumentare la fedeltà dei clienti o le vendite.
• Attira nuovi clienti verso il marchio.
• Aumentare i tassi di fidelizzazione dei clienti .
• Rispondi alle esigenze effettive dei clienti in modo più accurato.
• Ottieni un'analisi più rapida, più precisa e più accurata.
• Migliora la relazione con i tuoi clienti.

Caratteristiche dei gruppi di cluster

Ogni gruppo è generato attraverso tecniche di clustering coerenti con i clienti che esibiscono la maggior somiglianza possibile all'interno del gruppo stesso. Allo stesso tempo, i gruppi sono progettati per essere il più distinti possibile. In altre parole, l'obiettivo è quello di raggiungere l'omogeneità all'interno di ciascun gruppo promuovendo l'eterogeneità tra i diversi gruppi .

Netflix: un caso riuscito di clustering

Come evidenziato sopra , Netflix è un ottimo esempio del successo che puoi ottenere con il clustering . Circa quattro anni fa, il gigante dello streaming ha dovuto affrontare una sfida significativa: gli utenti venivano sopraffatti dalla grande quantità di contenuti disponibili. Per risolvere questo problema, Netflix si è rivolta al clustering come soluzione e al raggruppamento del proprio pubblico in base ai gusti e alle preferenze individuali piuttosto che a fattori demografici come età, sesso o posizione. Questo criterio è stato applicato anche per raggruppare i titoli disponibili.

Implementando questo metodo di clustering, Netflix potrebbe mostrare solo da 40 a 50 titoli sulla schermata iniziale di ciascun utente in linea con i loro interessi specifici . Ciò ha impedito alle persone di sentirsi sopraffatte e le ha attratte con raccomandazioni personalizzate, aumentando notevolmente la loro probabilità di rimanere sulla piattaforma.

Il clustering ha svolto un ruolo fondamentale per Netflix poiché la società ha avuto solo pochi secondi per convincere gli utenti a rimanere abbonati piuttosto che passare alla concorrenza. L'esperienza personalizzata ottenuta attraverso il clustering è diventata un fattore critico nel percorso verso il successo di Netflix.

Anche se la tua azienda opera in un settore diverso, potresti anche affrontare la sfida di catturare l'attenzione del tuo target di riferimento in un lasso di tempo limitato, convincendolo a non scegliere i tuoi concorrenti. In questo contesto, il clustering può rivelarsi un valido alleato.

Come eseguire il clustering

Nella fase iniziale del processo di clustering, è essenziale disporre di un solido database contenente un ampio volume di informazioni dettagliate sulle interazioni degli utenti con il tuo marchio. Questi dati possono includere metriche come visite al sito Web, frequenza di acquisto, tipi di prodotti o servizi e date di acquisto. La completezza del tuo database influenza direttamente l'accuratezza e il valore dei cluster estratti dall'algoritmo.

Più grande e completo è il tuo database, più precisi e approfonditi saranno i cluster risultanti .   Ma fa attenzione! È fondamentale garantire la qualità delle informazioni all'interno del database. Dati imprecisi o inaffidabili possono portare a raggruppamenti errati e che non solo saranno inefficaci, ma possono anche potenzialmente danneggiare i tuoi obiettivi.

Per garantire la qualità dei tuoi dati, ti consigliamo di eseguire la normalizzazione dei dati, che comporta l'organizzazione e la standardizzazione dei tuoi dati in modo strutturato. Questo processo elimina le incoerenze e garantisce che i dati siano affidabili e pronti per l'analisi di clustering.

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