¿Qué es un clúster?
Quienes saben qué es un clúster tienen claro que se trata de una unidad de algo que, a su vez, está compuesto por elementos de menor rango y con identidad propia. El significado de clúster es bastante sencillo y tiene mucho que ver con identificar rasgos comunes y categorizar.
Cuando hablamos de clusterizar, nos referimos a separar o categorizar a un grupo de empresas o de personas de acuerdo con una serie de características compartidas. Esto permite la creación de subcategorías de personas a las que poder direccionar mejor un mensaje, una campaña o un producto.
De igual manera, el clúster también puede hacer referencia a una agrupación empresarial o de organizaciones que juntan sus estrategias para hacer frente a sus competidores. La unión hace la fuerza, también en el entorno empresarial, cuando las empresas interconectadas encuentran una agrupación de especialidades o la misma estrategia pueden lograr un mayor impacto actuando como un clúster que por separado.
Para qué sirve el clúster
Los clústeres sirven para formar alianzas en las que cada parte aporta su granito de arena en relación con la meta propuesta, sobre todo, en lo que respecta a que aumentan la productividad y rentabilidad. Conseguir la segmentación de una campaña es esencial para su eficacia. Si se entrega a las personas indicadas, generaremos más conversiones, menos costes y mayor retorno.
Anteriormente, en el 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, no ofrecerá grandes resultados.
Por otro lado, un cluster empresarial es una muy buena forma de conseguir alcanzar nuevas metas y mejorar en puntos donde se flaqueaba gracias al aporte de los demás integrantes del clúster. Para los consumidores, es una situación que aporta mayor beneficio al mejorar las posibilidades de un negocio.
Objetivos de la clusterización
Según el ámbito en el que apliquemos el clustering, sea en marketing o en el ámbito empresarial, se perseguirán unos objetivos específicos u otros. Pero, en cualquier caso, su razón de ser tiene que ver con aumentar la productividad de las empresas, una meta que puede lograrse sin necesidad de una inversión en alta tecnología.
En el ámbito empresarial, el clúster significa una oportunidad de crecimiento y de mejora en los aspectos donde la empresa no estaba en su mejor momento. En cuanto a los clientes, esta unión le aportará mayores beneficios, por lo que su experiencia con las empresas ahora será más satisfactoria.
Los especialistas en marketing suelen utilizar el análisis de clústeres para desarrollar segmentos de mercado, lo que permite un mejor posicionamiento de productos y mensajes. Esto sirve a la empresa para posicionarse mejor, explorar nuevos mercados y diseñar productos que grupos específicos consideren relevantes y valiosos.
Ventajas de un clúster: 3 beneficios del clustering para tu empresa
La ventaja fundamental de un clúster es unir fuerzas para alcanzar un objetivo en conjunto. La agrupación en clústeres permite identificar y definir patrones comunes entre elementos de datos. De esta forma, se pueden determinar nuevas estructuras que convierten en una tarea más sencilla la toma de decisiones.
Como puedes imaginar, las ventajas de apoyarse en el clúster tienen que ver con:
1. Análisis más completos
La clusterización permite trabajar de una forma más rápida y exacta. Aplicando esta metodología será más fácil analizar y tener resultados precisos cobre el comportamiento de los clientes, pudiendo así dirigir de forma más correcta los productos. Es por esto que el análisis en clústeres se suele emplear para poner en marcha el producto mínimo viable.
2. Aumento de la precisión de las campañas
Al poder llevar a cabo análisis más completos y de forma más sencilla, podremos conseguir un menor coste de adquisición y un mayor retorno de la inversión. En definitiva, alcanzamos dos objetivos relevantes: alto rendimiento y aumento de la productividad.
3. Fortalecimiento de la fidelización
Al conocer a tus clientes, podrás crear productos y servicios más adecuados para sus necesidades. Los estudios continuos basados en clústeres pueden ser fundamentales para que los clientes se sientan comprendidos, adquieran mayor confianza en tu marca y aumente su lealtad.
Casos de uso del clustering en marketing
La agrupación en clústeres de los clientes es uno de los dominios más conocidos donde aplicar esta metodología en marketing digital, ya que ayuda a agrupar historias de perfiles similares. Pero no es la única oportunidad de aprovechar las ventajas del clúster. De hecho, se pueden aplicar en más campos:
Caso de uso en clientes
Es sin duda la aplicación fundamental, ya que podemos configurar diferentes clústeres basándonos en características o comportamientos. Así, ejemplos de clústeres podrían ser: actividad de navegación del cliente, datos demográficos, valor monetario, artículos comprados o comportamiento offline.
Caso de uso en productos
Otro caso de uso interesante es la agrupación de productos, que puede basarse en atributos de productos como los relacionados con el momento en que se compró el producto, quién lo compró o dónde se compró, por ejemplo.
Caso de uso en SEO
La agrupación también se puede aplicar en la metodología SEO, concretamente en las palabras clave. El análisis de clústeres se puede aplicar en función de la clasificación de las palabras clave, puntuación de dificultad o puntuación de autoridad, intención de búsqueda. Es una estrategia fundamental, por ejemplo, para el posicionamiento por términos de long tail, ya que permite el refuerzo semántico de contenidos web.
Los diferentes tipos de análisis de clústeres
Existen multitud de métodos para realizar el análisis de clústeres, pero hay tres que se utilizan en marketing muy a menudo. Se trata de los siguientes:
Clúster jerárquico
Una primera clasificación sería en métodos jerárquicos o no jerárquicos. Es decir, se agrupa a los individuos en fases jerárquicas. Este método de data mining para clasificar datos se basa en la distancia entre cada individuo y busca que los datos que están dentro de un clúster sean los más similares entre sí.
Podemos entenderlo mejor con estas dos imágenes: en la primera, vemos como los datos están distribuidos, sin más, y en la segunda se comienzan a agrupar en función de la distancia. De esta forma se crea un árbol de grupo.
Clúster de k-means
Este método se utiliza para agrupar rápidamente grandes conjuntos de datos. Este enfoque puede ayudarte a resolver algunas preguntas como: ¿qué tipo de clientes tengo?, ¿cuáles son los que menos productos contratan?, ¿qué tiendas venden más (o menos) de lo que deberían?, ¿están bien ubicadas? o ¿cuáles son los clientes más sensibles al precio?
Comenzamos seleccionando algunos individuos, que serán los representantes de cada clúster, los “centros”. Una vez hecho esto, el algoritmo permite que podamos asignar al resto de los individuos junto al que ocupa una posición central y que se encuentra más cerca. Si algún individuo destaca por encima del “centro”, habrá que actualizarlo. Estos pasos se repiten hasta que los grupos se mantienen iguales, sin nuevas reasignaciones.
En la imagen de debajo, se descubre a cuatro tipos de cliente en base a tres dimensiones de clusterización.
Grupo de dos pasos
Este método utiliza un algoritmo de clúster para identificar agrupaciones realizando primero una agrupación previa y luego realizando métodos jerárquicos. La agrupación en clústeres de dos pasos es mejor para trabajar con conjuntos de datos más grandes que, de lo contrario, tomaría mucho tiempo calcular con métodos estrictamente jerárquicos.
Esencialmente, el análisis de clústeres de dos pasos es una combinación de análisis de clústeres jerárquicos y de k-medias. Puede manejar datos de escala y ordinales, y selecciona automáticamente el número de grupos. Es como unir dos centros de investigación trabajando a pleno rendimiento.
¿Cómo es el proceso de agrupamiento en el clustering?
El proceso de agrupamiento (clustering, propiamente dicho) consiste en dividir toda la información en grupos, también conocidos como clústeres, basándonos en patrones de datos. Esta metodología es una de las formas de aprendizaje no supervisado más utilizadas.
Se trata de un método no supervisado, ya que, al principio, no se conoce la variable respuesta, que indicaría a que grupo pertenece realmente cada observación.
El clustering es una herramienta muy eficaz para dar sentido a los datos y para agruparlos en grupos similares. Su aportación ayuda a descifrar estructuras y patrones en un conjunto de datos que no serían fáciles de identificar para el ojo humano.
Antes de organizar los clústeres
Comenzar un proceso de clusterización puede llegar a ser muy similar a recoger tomates de un huerto, los hay más verdes, más maduros, otros ni verdes ni maduros, etc. El agricultor va seleccionando los tomates, los que están más duros los deja y los más blandos y de mejor color, los mete en la caja. Esta operación no deja de ser un proceso en clústeres.
Primero observa toda la muestra a partir de dos características (color y textura); después, comienza a segmentar en dos grupos: los verdes y los duros. Dos grupos. La diferencia existente entre este ejemplo de clúster y la realidad es que aquí es sencillo saber qué grupos nos íbamos a encontrar, pero en muestras más complejas es imposible saber con antelación qué características similares vamos a encontrar para conformar los clústeres. Por esto, se conoce el clustering como una técnica de aprendizaje no supervisado.
Las claves de esta fase de preparación son:
- Organizar los datos a nivel granular (separando la información que tenemos de cada producto, o cada cliente o cada canal).
- Recoger toda esa información en un almacén de datos.
- Aplicar técnicas de normalización para unificar la escala numérica en que se recoge cada pieza de información.
Pasos para una agrupación efectiva
Estos son los pasos que puedes seguir cuando vayas a aplicar segmentación de datos:
- Estandarización: para calcular buenos clústeres es necesario estandarizar los datos.
- Dibujar la correlación entre características: es importante hacerte una idea de las variables que están más relacionadas entre sí para saber qué variables pueden dominar los clústeres.
- Calcular el número óptimo de clústeres: este es un buen momento para emplear k-means, un método que nos ofrece estrategias para calcular el número óptimo de clústeres. Fundamental para realizar una buena segmentación.
- Calcular los clústeres con diferentes técnicas: calcula los clústeres con diferentes técnicas (k-means, grupo de dos pasos, jerárquico). Dibuja los clústeres que has calculado y mira cuál de las técnicas produce clústeres con más sentido real para ti.
- Compara los clústeres que has calculado: el último paso es comparar las características de los grupos que has creado con la técnica seleccionada. Es crucial ver si encuentras diferencias significativas entre grupos según las características y en qué variables se ven esas diferencias. De esta forma, aportarás una interpretación real a los clústeres que has encontrado.
Ejemplos: análisis de clústeres en la práctica
No es su única aplicación, como demuestran estos ejemplos:
Netflix
Netflix sabe cómo aprovechar las posibilidades del clustering. Sin duda alguna, es uno de los ejemplos más utilizados para observar la clusterización de clientes. Sus complejos algoritmos se encargan de dividir en diferentes grupos a los suscriptores que tienen gustos comunes y particulares, teniendo así más eficacia a la hora de crear series o películas originales.
Fuente: Growth Bay
Spotify
Spotify utiliza el clustering para recomendar las canciones a los usuarios, aunque lo hace de manera más general que la plataforma de streaming.
Silicon Valley
Silicon Valley sería el caso más paradigmático de clúster de empresas. Todas las grandes compañías de internet están allí. Puede decirse que, si quieres ser alguien en el mundillo de la red, tienes que haber estado en San Francisco. A pesar de que las empresas que lo componen compiten entre sí, el hecho de estar concentradas en un mismo lugar da pie a multitud de sinergias, desde trabajadores que cambian fácilmente una por otra hasta charlas, conferencias y, sobre todo, una misma imagen de innovación. Y es ese el gran valor de un clúster empresarial, que parte de esa concentración geográfica.
Conclusiones sobre el clúster
En marketing, el clustering constituye un excelente soporte para la exploración de datos, ya que facilita la visualización y permite acelerar el análisis. La segmentación de clientes es una de las aplicaciones más comunes de la agrupación en clúster.
Esta estrategia abarca todas las funciones, incluidas las telecomunicaciones, el comercio electrónico, los deportes, la publicidad, las ventas, etc.
Conocer a los usuarios, clientes y potenciales clientes, y contar con la máxima información de cada uno de ellos, nos hará afinar mucho más y ser más eficaces en las acciones y campañas. Las bases de datos en marketing digital se pueden emplear en todas las acciones de una estrategia:
- En redes sociales, conociendo los fans y sus gustos y preferencias, permitirán lanzar acciones que impacten al público objetivo.
- A través del email marketing permitirá dirigir y enviar emails cada vez más personalizados.
- Con SEO o SEM permitirá generar mayores conversiones.
Para decidir dónde empezar a crear un clúster detrás de otro y ganar en visibilidad, puedes evaluar las áreas donde no estás generando los resultados esperados, y empezar por ahí; quizás haya algo que has pasado por alto y gracias al clustering no tardarás en averiguar.
¿Te ha quedado alguna duda al respecto? ¡Compártela en la sección de comentarios!
Publicado y actualizado el 18 de octubre de 2022.
Revisado y validado por Susana Meijomil, Inbound Content Manager en InboundCycle.
