Por Pere Munar, publicado en 4 mayo 2023
¿Quieres conocer a tus clientes y darles lo que realmente necesitan? El clustering es una técnica muy utilizada para conseguirlo en la que, además, está implicado el data science. Y en este artículo vamos a explicarte cómo implementarla en tu negocio.
¿Qué es el clustering?
El clustering es una técnica que consiste en diferenciar e identificar grupos de clientes en una base de datos. El procedimiento consiste en, a través del data science, aplicar algoritmos que identifiquen patrones en la base de datos para poder crear grupos diferenciados de clientes que compartan similitudes.
Diferencias entre el clustering y la segmentación de audiencia o de clientes
La principal diferencia que encontramos entre estas dos técnicas es la precisión. A diferencia de la segmentación de audiencia, en el clustering se utilizan criterios matemáticos y de data science o machine learning, que permiten mantener a los grupos constantemente actualizados para que la información que proporcionan sea mucho más útil para la marca.
Además, el clustering también permite agrupar a nuestra audiencia según variables más complejas como los intereses, las motivaciones o los comportamientos de compra.
Un ejemplo de compañía que lleva a cabo con gran éxito la técnica del clustering es Netflix. Gracias a sus alrededor de 2.000 clústeres o grupos con gustos similares creados a través de este método, la plataforma dispone de un sistema de recomendación muy exitoso que sugiere a los espectadores qué ver en cada momento. Y no solo eso, también permite a la compañía saber por qué series originales debe apostar.
Dicho esto, habitualmente la clusterización se utiliza también como complemento a la segmentación de ausencia o de clientes, viéndose como un paso más que permite refinar los perfiles de consumidores ya establecidos. Y es que, el clustering permite identificar datos importantes que no se hubieran podido reconocer sin este método.
Utilidad del clustering
Los diferentes grupos obtenidos a través del método clustering sirven para que una marca sepa qué tipo o tipos de audiencia tiene y, a partir de ahí, pueda diseñar estrategias de marketing digital y tradicional exitosas para cada una de ellas.
Imagina que una empresa que vende sus productos tanto a través de su ecommerce, como a través de su tienda física, decide realizar un clustering e identifica que su marca tiene tres grupos diferentes de clientes principales, uno de los cuales desconocía. Este, según los datos, además de comprar generalmente online, es muy relevante para la empresa, pues genera muchos ingresos y tiene una alta tasa de fidelización.
Gracias a la clusterización, la marca pudo crear una estrategia de marketing digital y de ventas adaptada específicamente a este grupo, mejorando así significativamente sus resultados a corto y largo plazo.
Beneficios del clustering
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Conocer más en profundidad los diferentes tipos de audiencia que tiene tu marca.
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Identificar los patrones de comportamiento de cada una de las audiencias.
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Diseñar estrategias más exitosas, pudiendo mejorar las existentes o complementarlas.
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Priorizar clientes y focalizar la atención en aquellas acciones con más posibilidades de fidelizar o de aumentar la tasa de ventas.
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Captar nuevos clientes.
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Aumentar la retención de clientes.
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Poder darle a los clientes lo que verdaderamente necesitan.
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Conseguir hacer análisis con más rapidez, exactitud y precisión.
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Potenciar la relación con tus clientes
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Mejorar la experiencia que los clientes tienen al interactuar con tu marca.
Características de los grupos generados por clustering
Cada grupo que se obtiene a partir de esta técnica está formado por clientes lo más parecidos posible. A la vez, los grupos son lo más diferentes posible entre sí. Es decir, se busca conseguir que los grupos sean homogéneos internamente y heterogéneos entre ellos.
Netflix, un ejemplo de clustering con éxito
Ya te hemos hablado antes un poco de Netflix y su clusterización. Y es que, hace más o menos cuatro años, esta plataforma de streaming se dio de bruces con un problema: los usuarios se perdían entre tanto contenido. Para arreglarlo recurrieron al clustering, pero no les interesó agrupar a su público según su edad, género o localización, sino según sus gustos y preferencias, agrupando los títulos siguiendo también este criterio.
Gracias a este método, lograron mostrar a cada usuario únicamente 40 o 50 títulos de su interés en la pantalla de inicio, consiguiendo no solo que no se abrumaran, sino también que se sintieran atraídos por las recomendaciones, aumentando así las posibilidades de que se quedasen en la plataforma.
La clusterización fue clave en esta empresa, ya que cuenta con pocos segundos para convencer a un usuario de que se quede o abandone el servicio, por lo que la personalización que consiguió con este método fue clave en su camino hacia el éxito.
Aunque tu empresa esté en un sector muy distinto, también cuenta con poco tiempo para convencer al público y que no se vaya a la competencia. Y en este objetivo, la clusterización es un gran aliado.
Cómo llevar a cabo el clustering
El primer paso para comenzar la clusterización es tener una base de datos potente, es decir, con un gran volumen de información detallada sobre los usuarios y su interacción con la marca, como por ejemplo: veces que visita la web, cantidad de compras, tipos de productos o servicios comprados, fecha de compra, etcétera. Cuánta más información tenga la base de datos, más exactos y útiles serán los grupos que extraiga el algoritmo del proceso de clusterización. ¡Pero ojo! Es fundamental asegurarse que esta información es de calidad, pues de lo contrario los grupos y la información que extraigas de ellos serán erróneos y no solo no te ayudarán, sino que pueden perjudicarte.
Para asegurar la calidad de tus datos, te recomendamos que lleves a cabo una normalización de los datos, es decir, que los organices.
Pero no te preocupes, si necesitas llevar a cabo un clustering en tu empresa, en Cyberclick contamos con un equipo de data science que puede ayudarte a identificar oportunidades y potenciar tus resultados.
