O que é clusterização? Segmentação de público para marketing digital

Você deseja entender melhor seus clientes e entregar exatamente o que eles precisam? Não procure mais do que agrupar! Essa é uma técnica poderosa que pode ajudá-lo a atingir seu objetivo aproveitando a ciência de dados.

Neste artigo, explicaremos o que é clustering e como você pode implementá-lo em seu negócio para segmentar seu público de maneira eficaz.

O que é clusterização?

Clustering é uma técnica usada para identificar e diferenciar grupos de clientes dentro de um banco de dados . Ao aplicar algoritmos de ciência de dados, os padrões no banco de dados são reconhecidos, permitindo a criação de grupos de clientes distintos que compartilham semelhanças.

Diferenças entre agrupamento e audiência ou segmentação de clientes

A principal diferença entre agrupamento e audiência ou segmentação de clientes é a precisão. Enquanto a segmentação de público depende de métodos tradicionais, o agrupamento utiliza critérios matemáticos, ciência de dados ou algoritmos de aprendizado de máquina . Essa abordagem avançada permite que os grupos sejam constantemente refinados e atualizados, fornecendo insights mais valiosos para a marca.

Além disso, o agrupamento permite agrupar públicos-alvo com base em variáveis ​​complexas, como interesses, motivações ou comportamento de compra.

A Netflix é um excelente exemplo de empresa que utiliza clustering com sucesso para aprimorar seu sistema de recomendação e identificar séries originais promissoras. Ao criar aproximadamente 2.000 clusters ou grupos com gostos semelhantes, a plataforma possui um sistema de recomendação altamente bem-sucedido que sugere efetivamente aos espectadores o que assistir a qualquer momento. Além disso, essa abordagem permite que a empresa decida em qual série original investir.

Vale a pena notar que o agrupamento não se limita apenas aos sistemas de recomendação, mas também serve como uma ferramenta valiosa para complementar a segmentação de clientes e refinar os perfis de clientes existentes. Por meio do clustering, dados essenciais podem ser identificados e reconhecidos, o que de outra forma poderia passar despercebido sem a aplicação desse método.

Aproveitando o Clustering

O clustering revela-se altamente benéfico para as marcas, pois permite-lhes identificar os diferentes tipos de público que possuem . Com esse conhecimento, as marcas podem projetar estratégias eficazes de marketing digital e tradicional adaptadas a cada grupo específico de públicos.

Imagine uma empresa que vende seus produtos por meio de seu ecommerce e loja física. Esta empresa decide implementar o clustering e descobre que a sua marca tem três grupos distintos de clientes, um dos quais era desconhecido. De acordo com os dados, esse grupo específico realiza compras on-line, gera receita substancial e exibe alta lealdade.

Com a ajuda do agrupamento, a marca pode desenvolver uma estratégia de marketing digital e vendas especificamente adaptada a esse grupo recém-identificado. Como resultado, a empresa experimenta um crescimento significativo.

Benefícios do Clustering

• Saiba mais sobre os diversos segmentos de público associados à sua marca.
• Identifique padrões comportamentais exclusivos dentro de cada grupo de público.
• Projete estratégias mais eficazes aprimorando as abordagens existentes ou complementando-as.
• Priorize os clientes e concentre-se em ações que possam aumentar a fidelidade do cliente ou as vendas.
• Atrair novos clientes para a marca.
• Aumentar as taxas de retenção de clientes .
• Atenda às necessidades reais dos clientes com mais precisão.
• Obtenha uma análise mais rápida, mais precisa e precisa.
• Melhore o relacionamento com seus clientes.

Características dos Grupos de Cluster

Cada grupo é gerado por meio de técnicas de agrupamento consistentes com clientes que exibem o máximo de similaridade possível dentro do próprio grupo. Simultaneamente, os grupos são projetados para serem tão distintos quanto possível. Em outras palavras, o objetivo é alcançar a homogeneidade dentro de cada grupo enquanto promove a heterogeneidade entre os diferentes grupos .

Netflix: um caso de sucesso de clustering

Conforme destacado acima , o Netflix é um ótimo exemplo do sucesso que você pode alcançar com o clustering . Há cerca de quatro anos, a gigante do streaming enfrentou um desafio significativo: os usuários estavam ficando sobrecarregados com a grande quantidade de conteúdo disponível. Para resolver esse problema, a Netflix recorreu ao agrupamento como solução e ao agrupamento de seu público com base em gostos e preferências individuais, em vez de fatores demográficos como idade, sexo ou localização. Esse critério também foi aplicado para agrupar os títulos disponíveis.

Ao implementar esse método de agrupamento, a Netflix poderia exibir apenas 40 a 50 títulos na tela inicial de cada usuário que estivessem alinhados com seus interesses específicos . Isso evitou que as pessoas se sentissem sobrecarregadas e as atraiu com recomendações personalizadas, aumentando significativamente a probabilidade de permanência na plataforma.

O clustering desempenhou um papel fundamental para a Netflix, pois a empresa teve apenas alguns segundos para convencer os usuários a permanecerem inscritos em vez de mudar para os concorrentes. A experiência personalizada obtida por meio do clustering tornou-se um fator crítico no caminho do sucesso da Netflix.

Mesmo que sua empresa atue em um setor diferente, você também pode enfrentar o desafio de captar a atenção de seu público-alvo em um prazo limitado, persuadindo-o a não escolher seus concorrentes. Nesse contexto, o clustering pode se mostrar um valioso aliado.

Como Realizar Clustering

Na etapa inicial do processo de agrupamento, é fundamental ter um banco de dados robusto, contendo um grande volume de informações detalhadas sobre as interações dos usuários com sua marca. Esses dados podem incluir métricas como visitas ao site, frequência de compra, tipos de produtos ou serviços e datas de compra. A abrangência do seu banco de dados influencia diretamente na precisão e no valor dos clusters extraídos pelo algoritmo.

Quanto maior e mais abrangente for seu banco de dados, mais precisos e perspicazes serão os clusters resultantes .   Mas tenha cuidado! É crucial garantir a qualidade das informações em seu banco de dados. Dados imprecisos ou não confiáveis ​​podem levar a agrupamentos incorretos e que não serão apenas ineficazes, mas também podem prejudicar seus objetivos.

Para garantir a qualidade de seus dados, recomendamos realizar a normalização de dados, que envolve organizar e padronizar seus dados de forma estruturada. Esse processo elimina inconsistências e garante que seus dados sejam confiáveis ​​e prontos para análise de agrupamento.

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