LA CLUSTERIZACIÓN: SACA EL MÁXIMO PARTIDO A LOS DATOS DE TUS CLIENTES

clusterización con Power Bi

El proceso de clusterización nos permite agrupar y clasificar a nuestros clientes en base a una serie de características que tengan en común. Esta categorización se realiza en base a diferentes atributos como pueden ser la edad, el sexo, los ingresos, etc.

¿Qué nos va a permitir este proceso? Uno de los grandes beneficios para las empresas es que va a favorecer nuestras campañas de publicidad, ya que nos va a permitir dirigirlas de forma más directa y eficiente. Podremos saber qué ofrecer según el tipo de cliente, mostrándole exactamente aquello que busca o que quiere ver, y mejorando así los resultados.

El objetivo es que las empresas logren sacar el máximo partido a los datos que obtienen del comportamiento de los consumidores durante todo el proceso de compra. Esto les permitirá detectar patrones y establecer estrategias en base a ellos.

La clusterización nos sirve de gran ayuda para comprender mejor a nuestros clientes y así, ofrecerles lo que realmente necesitan logrando un mayor éxito para nuestro negocio.

¿Cómo funciona?

La clusterización por particiones es un método no supervisado en el que se utiliza un algoritmo de agrupamiento por k particiones del total de observaciones. Se denomina no supervisado porque las observaciones aún no están etiquetadas al momento de realizarlo.

El objetivo es que cada clúster esté compuesto por un conjunto de observaciones muy parecidas al centro o centroide (media) de dicho clúster; es decir, cada observación se asigna al clúster que tenga el centroide más cercano.

El número k es a priori proporcionado por el usuario; existen métodos estadísticos para asegurar un número de particiones óptimo (el Índice de Davis-Boulding y el de Dunn son los que más se utilizan), pero también puede establecerse un k óptimo basado en una inspección visual de la gráfica y un poco de sentido común.

Para facilitar este proceso, desde Altim Analytics proponemos la integración de R y Power BI. Con R se programa el gráfico y el algoritmo de k-medias, mientras que con Power BI se tratan los datos y se incorpora un slider para modificar la selección de manera inmediata.

 

 

La determinación de k es crucial para hacer un buen análisis: un número demasiado pequeño puede dar lugar a grupos muy heterogéneos con características similares; uno demasiado alto perjudicará la interpretabilidad del modelo.

Una vez se ha optimizado el número de clústers, puede haber clientes con características que pertenezcan a dos o más. Para determinar manualmente a qué grupo se les debe asignar, se puede crear un mapa de calor por cada variable, que, acompañado de sus correspondientes filtros, ayudarán a encontrar el perfil tipo del cliente que sea de interés.

 

Cuatro ventajas de la clusterización

Los principales beneficios que ofrece la clusterización a nivel empresarial son:

  • Identificar patrones de comportamiento. Qué compra el cliente, cuándo compra, cómo compra, etc.
  • Analizar el perfil de cada cliente. Localización, hábitos de compra, edad, datos socio demográficos, etc.
  • Acciones personalizadas. Crear y desarrollar campañas adaptadas a las necesidades de cada tipo de cliente.
  • Anticiparse a las necesidades del mercado.

El caso de Netflix

Netflix es un claro ejemplo de empresa que destaca por la clusterización de sus clientes. Utiliza algoritmos muy potentes que ayudan a agrupar a los distintos tipos de clientes en base a los gustos que comparten y así, ofrecerles en su perfil aquello que realmente es de su interés. También favorece a la hora de crear nuevas películas y series, ya que se basan en esa categorización de los distintos intereses de los clientes. Esto hace que su oferta sea mucho más eficiente y atractiva.

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