Co to jest klastrowanie? Segmentacja odbiorców w marketingu cyfrowym

Czy dążysz do lepszego zrozumienia swoich klientów i dostarczania im dokładnie tego, czego potrzebują? Nie szukaj dalej niż klastrowanie! Jest to potężna technika, która może pomóc w osiągnięciu celu dzięki wykorzystaniu nauki o danych.

W tym artykule wyjaśnimy, czym jest klastrowanie i jak możesz go wdrożyć w swojej firmie, aby skutecznie segmentować odbiorców.

Co to jest klastrowanie?

Klastrowanie to technika używana do identyfikowania i rozróżniania grup klientów w bazie danych . Dzięki zastosowaniu algorytmów nauki o danych rozpoznawane są wzorce w bazie danych, co umożliwia tworzenie odrębnych grup klientów, które mają wspólne podobieństwa.

Różnice między grupowaniem a segmentacją odbiorców lub klientów

Główną różnicą między grupowaniem a segmentacją odbiorców lub klientów jest ich dokładność. Podczas gdy segmentacja odbiorców opiera się na tradycyjnych metodach, tworzenie klastrów wykorzystuje kryteria matematyczne, analizę danych lub algorytmy uczenia maszynowego . To zaawansowane podejście pozwala na ciągłe udoskonalanie i aktualizowanie grup, dostarczając bardziej wartościowych informacji dla marki.

Ponadto grupowanie umożliwia grupowanie odbiorców na podstawie złożonych zmiennych, takich jak zainteresowania, motywacje lub zachowania zakupowe.

Netflix to doskonały przykład firmy, która z powodzeniem wykorzystuje klastry do ulepszania swojego systemu rekomendacji i identyfikowania obiecujących oryginalnych seriali. Tworząc około 2000 klastrów lub grup o podobnych gustach, platforma ma bardzo skuteczny system rekomendacji, który skutecznie sugeruje widzom, co w danym momencie obejrzeć. Co więcej, takie podejście daje firmie możliwość decydowania, w którą oryginalną serię zainwestować.

Warto zauważyć, że klastrowanie nie ogranicza się tylko do systemów rekomendacji, ale jest również cennym narzędziem do uzupełniania segmentacji klientów i dopracowywania istniejących profili klientów. Dzięki klastrowaniu można zidentyfikować i rozpoznać istotne dane, które w przeciwnym razie mogłyby pozostać niezauważone bez zastosowania tej metody.

Wykorzystanie klastrowania

Tworzenie klastrów okazuje się bardzo korzystne dla marek, ponieważ umożliwia im identyfikację różnych typów odbiorców . Dzięki tej wiedzy marki mogą projektować skuteczne cyfrowe i tradycyjne strategie marketingowe dostosowane do każdej określonej grupy odbiorców.

Wyobraź sobie firmę, która sprzedaje swoje produkty za pośrednictwem swojego sklepu internetowego i sklepu stacjonarnego. Ta firma decyduje się na wdrożenie klastrowania i odkrywa, że ​​jej marka ma trzy odrębne grupy klientów, z których jedna była wcześniej nieznana. Według danych, ta konkretna grupa dokonuje zakupów online, generuje znaczne przychody i wykazuje wysoką lojalność.

Dzięki klastrowaniu marka może opracować strategię marketingu cyfrowego i sprzedaży specjalnie dostosowaną do tej nowo zidentyfikowanej grupy. W rezultacie firma odnotowuje znaczny wzrost.

Korzyści z klastrowania

• Dowiedz się więcej o różnych segmentach odbiorców powiązanych z Twoją marką.
• Zidentyfikuj unikalne wzorce zachowań w każdej grupie odbiorców.
• Projektuj skuteczniejsze strategie, ulepszając istniejące podejścia lub je uzupełniając.
• Nadaj klientom priorytet i skup się na działaniach, które mogą zwiększyć lojalność klientów lub sprzedaż.
• Przyciągnij nowych klientów do marki.
• Zwiększ wskaźniki utrzymania klientów .
• Dokładniej odpowiadaj na rzeczywiste potrzeby klientów.
• Uzyskaj szybszą, dokładniejszą i dokładniejszą analizę.
• Popraw relacje z klientami.

Charakterystyka grup klastrowych

Każda grupa jest generowana za pomocą technik grupowania zgodnych z klientami, którzy wykazują jak najwięcej podobieństw w obrębie samej grupy. Jednocześnie grupy są zaprojektowane tak, aby były jak najbardziej odrębne. Innymi słowy, celem jest osiągnięcie jednorodności w obrębie każdej grupy przy jednoczesnym promowaniu heterogeniczności wśród różnych grup .

Netflix: udany przypadek tworzenia klastrów

Jak podkreślono powyżej , Netflix jest doskonałym przykładem sukcesu, jaki można osiągnąć dzięki klastrowaniu . Około czterech lat temu gigant transmisji strumieniowej stanął przed poważnym wyzwaniem: użytkownicy byli przytłoczeni ogromną ilością dostępnych treści. Aby rozwiązać ten problem, Netflix zwrócił się do grupowania jako rozwiązania i grupowania odbiorców na podstawie indywidualnych gustów i preferencji, a nie czynników demograficznych, takich jak wiek, płeć czy lokalizacja. Kryterium to zastosowano również do pogrupowania dostępnych tytułów.

Wdrażając tę ​​metodę grupowania, Netflix mógł wyświetlać tylko 40 do 50 tytułów na ekranie głównym każdego użytkownika, które były zgodne z jego konkretnymi zainteresowaniami . Dzięki temu ludzie nie czuli się przytłoczeni i przyciągali ich spersonalizowanymi rekomendacjami, znacznie zwiększając ich prawdopodobieństwo pozostania na platformie.

Tworzenie klastrów odegrało kluczową rolę dla Netflix, ponieważ firma miała tylko kilka sekund, aby przekonać użytkowników do pozostania subskrybentami zamiast przejścia do konkurencji. Spersonalizowane doświadczenie osiągnięte dzięki klastrowaniu stało się kluczowym czynnikiem na drodze Netflix do sukcesu.

Nawet jeśli Twoja firma działa w innym sektorze, możesz również stanąć przed wyzwaniem przykucia uwagi docelowych odbiorców w ograniczonym czasie i przekonania ich, aby nie wybierali konkurencji. W tym kontekście klastrowanie może okazać się cennym sprzymierzeńcem.

Jak przeprowadzić klastrowanie

Na początkowym etapie procesu klastrowania niezbędne jest posiadanie solidnej bazy danych zawierającej dużą ilość szczegółowych informacji o interakcjach użytkowników z Twoją marką. Dane te mogą obejmować dane, takie jak wizyty w witrynie, częstotliwość zakupów, rodzaje produktów lub usług oraz daty zakupów. Kompleksowość Twojej bazy danych bezpośrednio wpływa na dokładność i wartość klastrów wyodrębnionych przez algorytm.

Im większa i bardziej wszechstronna baza danych, tym bardziej precyzyjne i wnikliwe będą uzyskane klastry .   Ale bądź ostrożny! Kluczowe znaczenie ma zapewnienie jakości informacji w Twojej bazie danych. Niedokładne lub niewiarygodne dane mogą prowadzić do nieprawidłowego grupowania, co nie tylko będzie nieskuteczne, ale może również potencjalnie zaszkodzić Twoim celom.

Aby zapewnić jakość Twoich danych, zalecamy przeprowadzenie normalizacji danych, która polega na uporządkowaniu i standaryzacji Twoich danych w ustrukturyzowany sposób. Ten proces eliminuje niespójności i gwarantuje, że Twoje dane są wiarygodne i gotowe do analizy klastrowej.

Jeśli potrzebujesz pomocy w tworzeniu klastrów w swojej firmie, Cyberclick dysponuje zespołem analityków danych, który pomoże Ci zidentyfikować możliwości, usprawnić proces tworzenia klastrów i poprawić wyniki. Skontaktuj się z nami już dziś, aby uzyskać więcej informacji!