Что такое кластеризация? Сегментация аудитории для цифрового маркетинга

Вы стремитесь лучше понять своих клиентов и предоставить именно то, что им нужно? Не смотрите дальше кластеризации! Это мощная техника, которая может помочь вам достичь своей цели, используя науку о данных.

В этой статье мы объясним, что такое кластеризация и как вы можете внедрить ее в свой бизнес, чтобы эффективно сегментировать свою аудиторию.

Что такое кластеризация?

Кластеризация — это метод, используемый для идентификации и дифференциации групп клиентов в базе данных . Применяя алгоритмы обработки данных, распознаются шаблоны в базе данных, что позволяет создавать отдельные группы клиентов, которые имеют сходство.

Различия между кластеризацией и аудиторией или сегментацией клиентов

Основное различие между кластеризацией и сегментацией аудитории или клиентов заключается в их точности. В то время как сегментация аудитории опирается на традиционные методы, кластеризация использует математические критерии, науку о данных или алгоритмы машинного обучения . Этот продвинутый подход позволяет постоянно уточнять и обновлять группы, предоставляя более ценную информацию для бренда.

Кроме того, кластеризация позволяет группировать аудиторию на основе сложных переменных, таких как интересы, мотивы или покупательское поведение.

Netflix — яркий пример компании, которая успешно использует кластеризацию для улучшения своей системы рекомендаций и выявления многообещающих оригинальных сериалов. Создав около 2000 кластеров или групп со схожими вкусами, платформа имеет очень успешную систему рекомендаций, которая эффективно предлагает зрителям, что смотреть в любой момент. Кроме того, этот подход позволяет компании решать, в какую оригинальную серию инвестировать.

Стоит отметить, что кластеризация не ограничивается только рекомендательными системами, но также служит ценным инструментом для дополнения сегментации клиентов и уточнения существующих профилей клиентов. Благодаря кластеризации можно идентифицировать и распознавать важные данные, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными без применения этого метода.

Использование кластеризации

Кластеризация оказывается очень полезной для брендов, поскольку позволяет им идентифицировать различные типы аудитории, которые у них есть . Обладая этими знаниями, бренды могут разрабатывать эффективные цифровые и традиционные маркетинговые стратегии , адаптированные к каждой конкретной группе аудитории.

Представьте себе компанию, которая продает свою продукцию через электронную коммерцию и физический магазин. Эта компания решает внедрить кластеризацию и обнаруживает, что у ее бренда есть три отдельные группы клиентов, одна из которых ранее была неизвестна. Согласно данным, именно эта группа занимается онлайн-покупками, приносит значительный доход и демонстрирует высокую лояльность.

С помощью кластеризации бренд может разработать стратегию цифрового маркетинга и продаж, специально адаптированную для этой вновь выявленной группы. В результате компания испытывает значительный рост.

Преимущества кластеризации

• Узнайте больше о различных сегментах аудитории, связанных с вашим брендом.
• Определите уникальные модели поведения в каждой группе аудитории.
• Разрабатывайте более эффективные стратегии, улучшая существующие подходы или дополняя их.
• Определите приоритеты клиентов и сосредоточьтесь на действиях, которые могут повысить лояльность клиентов или продажи.
• Привлечь новых клиентов к бренду.
• Повысить уровень удержания клиентов .
• Более точно реагируйте на фактические потребности клиентов.
• Получите более быстрый, точный и более точный анализ.
• Улучшите отношения с вашими клиентами.

Характеристики кластерных групп

Каждая группа создается с помощью методов кластеризации, согласующихся с клиентами, которые демонстрируют максимально возможное сходство внутри самой группы. В то же время группы спроектированы так, чтобы быть как можно более разными. Другими словами, цель состоит в том, чтобы достичь однородности внутри каждой группы, одновременно способствуя неоднородности среди различных групп .

Netflix: успешный пример кластеризации

Как отмечалось выше , Netflix — отличный пример успеха, которого можно добиться с помощью кластеризации . Около четырех лет назад потоковый гигант столкнулся с серьезной проблемой: пользователи были перегружены огромным количеством доступного контента. Чтобы решить эту проблему, Netflix обратился к кластеризации в качестве решения и группированию своей аудитории на основе индивидуальных вкусов и предпочтений, а не демографических факторов, таких как возраст, пол или местоположение. Этот критерий также применялся для группировки доступных заголовков.

Внедрив этот метод кластеризации, Netflix смог продемонстрировать на главном экране каждого пользователя только от 40 до 50 заголовков, соответствующих его конкретным интересам . Это не позволяло людям чувствовать себя перегруженными и привлекало их персональными рекомендациями, что значительно увеличивало вероятность того, что они останутся на платформе.

Кластеризация сыграла ключевую роль для Netflix, поскольку у компании было всего несколько секунд, чтобы убедить пользователей оставаться на подписке, а не переключаться на конкурентов. Персонализированный опыт, достигнутый за счет кластеризации, стал решающим фактором на пути к успеху Netflix.

Даже если ваша компания работает в другом секторе, вы также можете столкнуться с проблемой привлечения внимания вашей целевой аудитории в ограниченные сроки, убедив их не выбирать ваших конкурентов. В этом контексте кластеризация может оказаться ценным союзником.

Как выполнить кластеризацию

На начальном этапе процесса кластеризации важно иметь надежную базу данных, содержащую большой объем подробной информации о взаимодействии пользователей с вашим брендом. Эти данные могут включать в себя такие показатели, как посещения веб-сайтов, частота покупок, типы продуктов или услуг и даты покупки. Полнота вашей базы данных напрямую влияет на точность и ценность кластеров, извлеченных алгоритмом.

Чем больше и полнее ваша база данных, тем более точными и информативными будут итоговые кластеры .   Но будь осторожен! Крайне важно обеспечить качество информации в вашей базе данных. Неточные или ненадежные данные могут привести к неправильному группированию, что будет не только неэффективно, но и потенциально может навредить вашим целям.

Чтобы обеспечить качество ваших данных, мы рекомендуем выполнять нормализацию данных, которая включает организацию и стандартизацию ваших данных в структурированном виде. Этот процесс устраняет несоответствия и гарантирует, что ваши данные надежны и готовы к кластерному анализу.

Если вам нужна помощь в выполнении кластеризации в вашей компании, у Cyberclick есть команда по анализу данных, готовая помочь вам определить возможности, усовершенствовать процесс кластеризации и улучшить ваши результаты. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы получить дополнительную информацию!