Clase digital 7. Clusterización

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Clusterización

1. Fundamentación del tema

El presente tema corresponde a la UDA Administración Contemporánea impartida en primer semestre de la Licenciatura en Contador Público. El cual es un tema bastante particular, ya que el clusterizar lo aplicamos constantemente en nuestra vida diaria, no solo en cuestiones personales, sino, también en cuestiones de administración, por lo que, el clasificar implica analizar cierta información que los objetivos nos brindan.

2. Objetivo didáctico

El objetivo es analizar el clúster pues segmenta con precisión a los clientes para lograr una clusterización de datos más eficaz a través de la personalización.

3. Contenido didáctico

Introducción

¡Hola!

¡Vaya qué momento más grato el poder saludarte! Es un orgullo que continúes como estudiante de este curso. Espero que sigas perseverando hasta el final, por lo pronto te invito a revisar esta séptima sesión.

En esta clase conoceremos cuáles son las características y principios de la clusterización que actualmente conocemos.

La clusterización es la categorización de la información del consumidor para generar segmentaciones relevantes para la campaña. Son grupos de personas con características similares. Una comparación para ser más claro, antes en marketing, era común que las empresas delimitaran el público objetivo, que podrían ser mujeres, de 40 a 50 años, que tenían hijos. Esta segmentación es amplia e incluso puede funcionar para el marketing offline, pero online ciertamente tendrá pocos resultados.

En el contexto de la segmentación de clientes, el clustering es el uso de un modelo matemático para descubrir grupos de clientes similares en función de encontrar las variaciones más pequeñas entre los clientes dentro de cada grupo. Estos grupos homogéneos se conocen como «arquetipos de clientes» o «personas». (Alexandra C., (2021).)

En relación con lo anterior, te invito a comenzar la clase.

Desarrollo del tema

Funcionamiento de la clusterización 

La clusterización es una herramienta esencial en las empresas cuando el enfoque en el cliente se convierte en tu estrategia líder. De esta manera, se encarga de construir una organización alrededor de las necesidades y los deseos de los clientes.

Una vez que se ha recopilado información sobre los clientes puedes implementar el clustering para crear perfiles de compradores que puedan entenderse y dirigirse de manera eficaz. (Alexandra C. 2021).

Clasificar objetos en categorías es una de las actividades más comunes, básicas y primitivas del hombre a lo largo de la historia. En un día nos podemos encontrar con multitud de personas, sucesos u objetos que son demasiado numerosas como para procesarlas mentalmente como elementos aislados. La identificación o clasificación es el acto o proceso de asignar un objeto en el lugar que corresponda dentro de un conjunto de categorías establecido.

Los atributos básicos de cada categoría son conocidos, aunque haya algunas incertidumbres a la hora de asignar alguna observación dada. Por ejemplo, para el desarrollo del lenguaje es necesario la clasificación, mediante el lenguaje nos ayudamos a través de las palabras a distinguir y reconocer los diferentes tipos de sucesos, objetos y personas que nos encontramos. (Lara Albín. 2014)

Cada palabra es una etiqueta que usamos para describir una clase de objeto que posee ciertas características comunes, con lo cual podemos decir que nombrar es clasificar. Como vemos, la clasificación es una actividad humana conceptual básica, pero no lo es solo en este ámbito, la clasificación puede ser algo fundamental también en la mayoría de las ramas científicas. Por ejemplo, en Biología, una de las principales preocupaciones desde las primeras investigaciones biológicas era la clasificación de los organismos. (Lara Albín. 2014)

Análisis Clúster

Es el término genérico usado para una amplia variedad de procedimientos mediante los cuales se pueden crear clasificaciones. Concretamente, un método clúster es un procedimiento estadístico multivariante que comienza con una serie de datos que contienen información sobre una muestra de objetos e intenta reorganizarlas en grupos relativamente homogéneos llamados clústeres. 

Unas de las características que diferencia al análisis clúster de otros métodos multivariantes es que no se conoce información sobre la estructura de las categorías que finalmente resultaran del análisis, disponemos de una serie de observaciones, siendo nuestro objetivo operacional descubrir las categorías en la que encajan nuestros objetos.

Es decir, el objetivo es ordenar las observaciones en grupos o clústeres tales que su grado de asociación natural sea alto entre los miembros del mismo grupo y bajo entre los miembros de grupos diferentes. Aunque como dijimos a priori no conocemos la estructura de las distintas categorías, podemos tener algunas nociones sobre algunas características deseables o inaceptables a la hora de establecer un determinado esquema de clasificación. De esto es informado el analista previamente de tal forma que pueda distinguir entre estructuras buenas y malas cuando se encuentra con ellas a lo largo del procedimiento. (Juan de Dios Lara Albín.2014)

Los beneficios obtenidos al clasificar o tener clústeres son los siguientes:

  • Practicidad: Puedes segmentar con precisión a los clientes, personal, o departamentos en grupos más pequeños. El clustering facilita todo ese proceso.
  • Homogeneidad: Las variaciones dentro de cada grupo son muy pequeñas en el análisis clúster, lo que significa que la mayoría de clientes tienen muchas similitudes, y es más fácil llegar a ellos.
  • Agrupación dinámica: La clusterización cambia cada vez que se ejecuta el algoritmo de agrupación, garantizando que los grupos siempre reflejen con precisión el estado actual de los datos.

Técnicas de clusterización 

En la actualidad existen multitud de técnicas clúster diferentes, aunque todas ellas persiguen el mismo objetivo, podemos distinguir dos categorías principales en el análisis de técnicas clúster: métodos jerárquicos y métodos no jerárquicos.

  • Los métodos jerárquicos tienen por objetivo agrupar todos los clústeres para formar un clúster nuevo o separar alguno existente para crear otros dos clústeres distintos, de manera que se minimice alguna función distancia o se maximice alguna medida de similitud. Estos métodos a su vez los podemos subdividir en aglomerativos y disociativos. 
  • Los métodos aglomerativos comienzan el análisis con tantos grupos como individuos hay en el estudio. A partir de los individuos del estudio, vamos formando grupos de forma ascendente de forma que cuando finalicemos el proceso, todos los individuos se encuentran en un mismo grupo o clúster. 

Por otro lado, los métodos disociativos o divisivos realizan el proceso inverso al anterior, es decir, empiezan con un grupo que contiene todos los individuos de la muestra y a partir de este conglomerado se van formando a través de sucesivas divisiones grupos cada vez más pequeños. (Lara Albín, 2014)

Al final del proceso tenemos tantos grupos como individuos, teniendo en cada grupo un solo individuo. Independientemente del proceso de agrupamientos, existen distintos criterios para ir formando los conglomerados, estos criterios se basan en una matriz de similitudes o de distancias. De estos métodos podemos destacar: 

  1. Método del amalgamamiento simple. 
  2. Método del amalgamamiento completo. 
  3. Método del promedio entre grupos. 
  4. Método del centroide. 
  5. Método de la mediana.
  6. Método de Ward.

En cuanto a los métodos no jerárquicos, también conocidos como partitivos o de optimización, su objetivo es realizar una partición de los individuos en K grupos, siendo este número de grupos especificado a priori, es decir, el investigador debe especificar antes de aplicar la técnica clúster el número de grupos que se forman, siendo esta la principal diferencia con respecto a los métodos jerárquicos. 

Teniendo en cuenta que la clusterización es una aplicación de machine learning, es indispensable que para realizar un análisis clúster debas seleccionar un algoritmo de conglomerado adecuado. Y esto lo puedes hacer con las técnicas de clusterización.
Si quieres conocer las técnicas de clusterización para aplicarlas en tu empresa, aquí te compartimos algunas que puedes sacar el máximo provecho.

Una técnica común del clustering es un algoritmo matemático conocido como análisis de conglomerados de k-medias. Este método ayuda a un mejor modelado de clientes, análisis predictivo y también se utiliza para orientar a tus consumidores con ofertas e incentivos personalizados según sus deseos, necesidades y preferencias. (Lara Albín, 2014)

Así, los datos revelan los prototipos de consumidores que existen de forma inherente dentro de la clusterización de clientes.

Podemos visualizar la forma de clusterizar un grupo de elementos, cosas o en caso de las empresas los clientes, según sus características.

Figura 1. Clusterización. Tomado de Superdatascience, https://www.crehana.com/mx/blog/negocios/clusterizacion/

Una vez que se tiene una visión clara de las distintas aristas del cliente, puedes relacionarte de manera diferente con cada uno, a través de las interacciones de marketing más relevantes para las preferencias de producto del cliente. (Alexandra C, 2021)

Es decir, al encontrar las diferentes variables de los clientes, podemos lograr personalizar el producto o la estrategia de publicidad para atraer a nuestros clientes y tener mejor efectividad en la rentabilidad.

Otra técnica muy efectiva es el análisis de agrupación de comportamientos, que se utiliza para agrupar tiendas o categorías de productos según las similitudes en el comportamiento de los compradores. Los datos de POS (pagos del cliente), lealtad y la cesta de compradores se pueden utilizar para agrupar a los consumidores y crear modelos predictivos que actualicen automáticamente los segmentos de comportamiento de forma regular. (Alexandra C, 2021)

Esto asegura que el clúster se actualice junto con los cambios en el comportamiento del consumidor y las tendencias de la industria.

¿Qué se necesita para armar un clúster de clientes?

Se debe tener acceso a los datos de los consumidores, esto para tener una segmentación de clientes limitada, sin embargo, se puede ampliar este nivel de segmentación, teniendo en cuenta ciertas características a recopilar:

  • Investigación de mercado: Se puede configurar encuestas y cuestionarios para responder preguntas específicas sobre el comportamiento y las preferencias de los compradores.
  • Investigación de palabras clave: la investigación de palabras clave utiliza técnicas de optimización de motores de búsqueda (SEO) para comprender a tus consumidores. Esto proporcionará información sobre lo que les interesa a tus clientes y lo que les gustaría saber.
  • Herramientas de analítica web: puedes utilizar la herramienta Google Analytics para analizar tu tráfico en línea. Aunque es muy limitada, te dará información sobre la ubicación, los intereses, las preferencias de productos y la demografía de tu consumidor.

Puesto que, en la actualidad, la tecnología es una herramienta muy avanzada para cualquier situación, dentro de las organizaciones es un factor importante para el crecimiento de este, es por eso que es necesario tenerlo en mente cada vez que hablamos acerca de estrategias de ventas. En este caso, el análisis de mercado.

Al igual que se puede utilizar para comprender qué productos se están volviendo más populares y analizar los grupos de comportamiento para determinar qué productos deben ofrecer.

  • Redes sociales: lo más probable es que los clientes usen las redes sociales con regularidad. Con las herramientas adecuadas, pueden utilizar el clustering para descubrir información sobre cómo los clientes identifican, seleccionan, usan y evalúan tus productos en estas plataformas y, así comprender mejor sus comportamientos de compra. (Alexandra C, 2021)

También se deben cumplir con los siguientes criterios para la clusterización de clientes:

  • Medible: El tamaño de tu mercado objetivo debe ser cuantificable para que puedas tomar una decisión informada sobre la necesidad de segmentación. Puedes identificar segmentos de mercado más pequeños, sin embargo, tendrás que determinar si vale la pena definirlos y apuntarlos.
  • Distinguible: Deben existir claras diferencias entre los segmentos del mercado para poder definirlos.
  • Rentable: Los segmentos del mercado deben tener una rentabilidad identificable para justificar los esfuerzos de marketing.
  • Accesible: Cada segmento del mercado debe ser lo suficientemente sensible a los esfuerzos de marketing de tu empresa.
  • Tamaño: tu mercado objetivo debe ser lo suficientemente grande como para requerir una segmentación de comportamiento donde cada segmento sea lo suficientemente rentable como…

Estos son algunos elementos y características que como organización se deben tomar en cuenta para clasificar tanto a los clientes potenciales que queremos atender, como los productos o incluso las categorías de tiendas. Algunos se escuchan y son sencillas de realizar, y otras no tanto, sin embargo, toda esta recopilación de información ayudará a mejorar la empresa y el crecimiento rentable de la misma.

El enfoque de clusterización concentra en grupos todo lo que tenemos, pero a la vez nos permite observar las variaciones de demanda que cada categoría tiene, esto para pensar en una mejor estrategia de incremento.

Resumen e ideas relevantes

  • l análisis Cluster o también llamado análisis de conglomerados, es una técnica estadística multivariante cuya finalidad es dividir un conjunto de objetos en grupos de forma que los perfiles de los objetos de un mismo grupo sean muy similares entre sí, y los de los objetos de clústeres diferentes sean distintos. Para llevar a cabo dicho análisis hemos seguido los siguientes pasos:
  1. Plantear el problema a resolver.
  2. Establecer medidas de semejanza y de distancia entre los objetos a clasificar en función del tipo de datos que estamos analizando.
  3. Analizar algunos de los métodos de clasificación propuestos.
  4. Interpretar los datos obtenidos.
  5. Analizar la validez de la clasificación obtenida.
  • Es una técnica exploratoria cuya finalidad es sugerir ideas al analista a la hora de elaborar hipótesis y modelos que expliquen el comportamiento de las variables analizadas.
  • Los resultados del análisis deberían tomarse como punto de partida en la elaboración de teorías que expliquen dicho comportamiento.
  • Los distintos métodos vistos en el caso práctico nos confirman que el método de la distancia mínima conduce a clústeres encadenados, el de la distancia máxima a clústeres compactos, siendo este menos sensible a valores atípicos que el de distancia mínima, y el método del promedio es el menos sensible a valores atípicos y tiende a formar clústeres más compactos y de igual tamaño.
  • La agrupación exacta de un clúster no es una tarea sencilla y es difícil hacer recomendaciones generales. Siempre es aconsejable intentar más de un método. Si varios métodos dan resultados semejantes, entonces se puede suponer que en realidad existen agrupaciones naturales.

Hemos llegado al final de esta interesante clase, espero que su contenido haya sido de tu completo agrado y sobre todo que hayas aprendido más acerca del tema. No olvides el formulario. Te espero en la siguiente clase.

Fuentes de consulta