El clustering es una técnica de data science que consiste en diferenciar y agrupar a clientes o prospectos de una base de datos según sus similitudes. En este procedimiento se utilizan algoritmos matemáticos para identificar patrones ocultos en los datos y agrupar a las diferentes personas de forma automática.
¿Quieres conocer a tus clientes y darles lo que realmente necesitan? Entonces el clustering es lo que necesitas. En este artículo te contamos cómo implementarlo en tu negocio y todos los beneficios que tiene.
Antes de entrar en materia, es importante que tengas claros dos conceptos. Quizás al leer la definición de clustering te haya resultado familiar y recordado a otra técnica conocida en marketing como segmentación de audiencias. Y es algo normal, pues ambas consisten en agrupar a los clientes o potenciales clientes según sus características. Sin embargo, el enfoque es un tanto diferente.
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. Pero no solo eso, también permite hacer agrupaciones menos intuitivas y según criterios no predefinidos, lo que permite que salgan a la luz elementos comunes que el ojo humano no puede llegar a detectar.
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.
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¡Entremos en materia! ¿Por qué deberías implementar el clustering en tu empresa? Primero de todo, es una técnica que, si la combinas con la segmentación, te va a permitir realizar agrupaciones más precisas de tu audiencia. Esto va a facilitar que puedas crear un mensaje más adecuado y efectivo para cada buyer persona y conocer mejor a tu público, así como orientar mejor tus campañas de marketing para generar mejores resultados.
Por otro lado, la clusterización va a poner ante tus ojos nuevos segmentos de clientes que desconocías, desvelando así nuevos nichos de mercado y oportunidades que posiblemente no conocías. Esto, a su vez, va a facilitar que puedas crear nuevos productos y servicios para estos segmentos o que perfecciones los ya existentes.
El clustering también es muy útil para los equipos de atención al cliente, los cuales van a conocer mejor a los clientes y leads y ofrecerles una mejor experiencia.
Por último, el clustering es una técnica interesante para conocer tendencias en tu nicho de mercado y adelantarte a ellas, obteniendo así un margen competitivo.
Conocer más en profundidad los diferentes tipos de audiencia que tiene tu marca.
Identificar los patrones de comportamiento de cada una de las audiencias.
Diseñar estrategias más exitosas, pudiendo mejorar las existentes o complementarlas.
Priorizar clientes y focalizar la atención en aquellas acciones con más posibilidades de fidelizar o de aumentar la tasa de ventas.
Captar nuevos clientes.
Aumentar la retención de clientes.
Poder darle a los clientes lo que verdaderamente necesitan.
Conseguir hacer análisis con más rapidez, exactitud y precisión.
Potenciar la relación con tus clientes
Mejorar la experiencia que los clientes tienen al interactuar con tu marca.
La existencia de diferentes tipos de clustering se debe a la variedad de algoritmos que existen. En este sentido, cada conjunto de datos tiene unas características propias que provocan que un algoritmo sea más apropiado que otros para realizar la clusterización.
A continuación compartimos contigo los modelos de clustering más comunes y utilizados en marketing digital
Este es el método de clustering más común por su sencillez y eficiencia. Se utiliza principalmente para agrupar a los clientes según sus comportamientos con el objetivo de personalizar mejor las campañas de marketing.
Es perfecto para analizar grandes conjuntos de datos por su velocidad, pues es uno de los clustering más rápidos. Eso sí, para que K-means sea realmente útil tus datos se deben de ajustar a las suposiciones de su algoritmo.
Es muy útil para detectar segmentos poco habituales y clientes con comportamientos atípicos. DBSCAN, a diferencia de K-means, es más flexible y puede localizar grupos de cualquier forma y tamaño.
Se utiliza para complementar modelos de segmentación de clientes más complejos en los cuales los segmentos pueden solaparse porque los clientes pertenecen a más de un segmento.
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.
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.
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.
El caso de Amazon es muy parecido al de Netflix, pero aplicado al sector del marketplace. En este caso, la empresa de comercio electrónico más utilizada en el mundo ha utilizado el clustering para personalizar la experiencia de usuario en la plataforma y recomendar productos diferentes a cada usuario según sus intereses.
Según afirmó Amazon en su día, alrededor del 35% de sus ventas son generadas por estas recomendaciones personalizadas, las cuales son posibles gracias al aprendizaje profundo (deep learning), una rama del aprendizaje automático y la Inteligencia Artificial. Y este aprendizaje profundo se basa, ni más ni menos, que en el comportamiento de los usuarios en la plataforma.
Otra cosa muy interesante de Amazon es que sus recomendaciones se actualizan en tiempo real y siempre van a recomendar productos según las búsquedas más recientes del usuario. Por eso, la página de inicio nunca va a ser igual.
La conocidísima plataforma de música Spotify utiliza una gran variedad de algoritmos para recomendar a sus usuarios música nueva según sus preferencias musicales. Incluso, la plataforma es capaz de recomendar canciones según el estado de ánimo del usuario. Increíble, ¿verdad? Pero eso no es todo, Spotify siempre suele acertar en sus recomendaciones. Y todo, gracias a su algoritmo llamado BART.
Lo que hace BART es recomendar canciones similares en idioma, letra y estado de ánimo a las que ya ha escuchado el usuario.
Pero eso no es todo, si a un usuario le gusta mucho una canción, esta tendrá más posibilidades de ser sugerida a usuarios que pertenezcan al mismo segmento o grupo de dicho usuario.