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O que é cluster, para que serve, vantagens, objetivos e exemplos

No mundo em constante evolução do marketing digital, as empresas enfrentam um desafio crucial: como alcançar o público certo de maneira eficaz e aumentar a conversão? A resposta a essa pergunta muitas vezes reside na arte da segmentação inteligente, e uma técnica que se destaca nesse campo é o clustering. Neste artigo, vamos explorar a estratégia de cluster e seu papel fundamental no marketing digital.

Cluster no marketing

Você sabia que, cada vez que faz um agrupamento de coisas, você está empregando uma estratégia de cluster? O marketing digital continua em constante evolução, obrigando as empresas a se adaptar às novas tendências e aplicar novos métodos de segmentação do cliente. O agrupamento ou clustering é um deles. Trata-se de algo muito comum em nosso dia a dia (com certeza você tem uma classificação dos livros na sua estante de acordo com o gênero literário e autor, ou organiza suas roupas em grupos de cores claras e escuras, para citar alguns exemplos).

Seu objetivo com estas ações é facilitar a rotina, tornar mais simples as decisões e agilizar processos. O clustering lhe permite algo similar, no plano empresarial, orientado para o desenvolvimento econômico. Seu objetivo é gerar e entregar valor que satisfaça as necessidades dos clientes, levando em conta a complexidade de conseguir isso num momento em que a competência tem aumentado.

É necessário implementar novas estratégias para enfrentar este desafio, e conhecer bem o que é cluster pode ajudar você. No marketing, para chegar às pessoas indicadas, um dos segredos para que as campanhas sejam bem-sucedidas e aumentem a conversão é a segmentação. Isto é, estudar o comportamento dos clientes e futuros clientes para separá-los em grupos que sejam relevantes para a campanha.

O significado de cluster é este: agrupar. E já que você faz isso no seu dia a dia, nas situações mais comuns, por que seria diferente no mundo dos negócios? Como as empresas e instituições deixariam de aproveitar o potencial desta técnica?

O que é cluster? Definição

Todos que sabem o que é cluster têm claro que se trata de uma unidade de algo que, por sua vez, é composta de elementos de menor escala com identidade própria. O significado de cluster é bastante simples e tem muito a ver com identificar traços e características comuns e categorizar.

Quando falamos em clusterizar, estamos nos referindo a separar ou categorizar um grupo de empresas ou de pessoas de acordo com uma série de características compartilhadas. Isto permite a criação de subcategorias de pessoas para as quais você pode direcionar melhor uma mensagem, uma campanha ou um produto.

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Da mesma forma, o cluster também pode fazer referência a um agrupamento empresarial ou de organizações que combinam suas estratégias para fazer frente a seus competidores. A união faz a força, também no meio empresarial: quando as empresas interconectadas encontram um agrupamento de especialidades ou a mesma estratégia, podem conseguir um impacto maior atuando como um cluster do que separadamente.

Para que serve o cluster

Os clusters servem para formar alianças nas quais cada parte coloca seu tijolo na construção de uma meta proposta, sobretudo no que diz respeito ao aumento da produtividade e rentabilidade. Realizar a segmentação de uma campanha é essencial para sua eficácia. Se a campanha chega às pessoas indicadas, ela gera mais conversões, menos custos e maior retorno.

Antigamente, no marketing, era comum que as empresas delimitassem o público-alvo, que poderiam ser mulheres de 40 a 50 anos que tinham filhos, por exemplo. Esta segmentação é ampla e pode até funcionar para o marketing offline, mas online, certamente, não oferecerá grandes resultados.

A nível empresarial, é uma boa forma de alcançar novas metas e melhorar pontos frágeis da estratégia graças ao aporte dos demais integrantes do cluster. Para os consumidores, é uma situação que traz mais benefícios ao melhorar as possibilidades de um negócio.

Objetivos da clusterização

De acordo com o âmbito no qual se aplica o clustering, seja no marketing ou no âmbito empresarial, diferentes objetivos específicos serão perseguidos. Mas, em qualquer caso, sua razão de ser deve se relacionar com o aumento da produtividade das empresas, uma meta que pode ser alcançada sem necessidade de investimento em alta tecnologia.

No meio empresarial, o cluster significa uma oportunidade de crescimento e de melhoria nos aspectos onde a empresa não estava em seu melhor momento. Quanto aos clientes, esta união lhes fornecerá maiores benefícios, e assim sua experiência com as empresas será mais satisfatória.

Os especialistas em marketing costumam utilizar a análise de clusters para desenvolver segmentos de mercado, o que permite um melhor posicionamento de produtos e mensagens. Isto ajuda a empresa a se posicionar melhor, explorar novos mercados e desenvolver produtos que alguns grupos específicos considerem relevantes e valiosos.

Vantagens de um cluster: três benefícios para sua empresa

A vantagem fundamental de um cluster é unir forças para alcançar um objetivo em comum. O agrupamento em clusters permite identificar e definir padrões comuns entre elementos de dados. Desta forma, é possível determinar novas estruturas que tornam a tomada de decisões uma tarefa mais simples.

Como você pode imaginar, as vantagens de se apoiar no cluster estão relacionadas a:

1. Análises mais completas

A clusterização permite trabalhar de uma forma mais rápida e exata. Aplicando esta metodologia será mais fácil analisar e ter resultados precisos sobre o comportamento dos clientes, podendo assim direcionar de forma mais correta os produtos. É por isso que a análise em clusters costuma ser empregada para lançar o produto mínimo viável (MVP).

2. Aumento da precisão das campanhas

Ao realizar análises mais completas e de forma mais simples, você pode conseguir um custo menor de aquisição e um maior retorno de investimento. Definitivamente, alcança-se assim dois objetivos relevantes: alto rendimento e aumento da produtividade.

3. Fortalecimento da fidelização

Conhecendo seus clientes, você poderá desenvolver produtos e serviços mais adequados para suas necessidades. Os estudos contínuos baseados em cluster podem ser fundamentais para que os clientes se sintam compreendidos, tenham maior confiança na sua marca e aumentem sua lealdade.

Casos de uso do clustering no marketing

O agrupamento dos clientes em clusters é uma das áreas mais conhecidas onde esta metodologia é aplicada no marketing digital, uma vez que ajuda a agrupar histórias de perfis similares. Contudo, não é a única oportunidade de aproveitar as vantagens do cluster. De fato esta estratégia pode ser aplicada em mais campos:

Caso de uso em clientes

É sem dúvida a aplicação fundamental, já que é possível configurar diferentes clusters baseando-se em características ou comportamentos. Assim, exemplos de cluster poderiam ser: atividade online do cliente, dados demográficos, valor monetário, artigos comprados ou comportamento offline.

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Caso de uso em produtos

Outro caso de uso interessante é o agrupamento de produtos, que pode estar baseado em atributos do produto, como dados do momento em que se comprou o produto, quem o comprou ou onde foi comprado, por exemplo.

Caso de uso em SEO

O agrupamento também pode ser aplicado na metodologia SEO, especificamente nas palavras-chave. A análise de clusters pode ser aplicada em função da classificação das palavras-chave, pontuação de dificuldade ou pontuação de autoridade, intenção de busca, etc. É uma estratégia fundamental, por exemplo, para o posicionamento por termos de cauda longa, já que permite o reforço semântico de conteúdos na internet.

Os diferentes tipos de análise de clusters

Existe uma grande variedade de métodos para realizar a análise de cluster, mas há três que são utilizados no marketing com muita frequência. São os seguintes:

Cluster hierárquico

Uma primeira classificação seria em métodos hierárquicos ou não hierárquicos. Ou seja, os indivíduos são agrupados em fases hierárquicas. Este método de data mining para classificar dados é baseado na distância entre cada indivíduo e procura que os dados dentro de um cluster sejam os mais similares entre si.

Podemos entendê-lo melhor com estas duas imagens: na primeira, vemos como os dados estão distribuídos apenas; e na segunda eles começam a ser agrupados em função da distância. Desta forma, se cria uma árvore de grupo.

Este é um infográfico que mostra o que é um cluster hierárquico

Fonte: InboundCycle

Cluster de k-means

Este método é utilizado para agrupar rapidamente grandes conjuntos de dados. Este foco pode ajudar a responder algumas perguntas como: “que tipo de clientes eu tenho?”, “quais são os que contratam menos serviços?”, “que lojas vendem mais (ou menos) do que deveriam?”, “as lojas estão bem localizadas?” ou “quais são os clientes mais sensíveis ao preço?”.

Comece selecionando alguns indivíduos, que serão os representantes de cada cluster, os “centros”. Uma vez feito isso, o algoritmo permite que você possa atribuir o resto dos indivíduos junto ao que ocupa a posição central mais próxima. Se algum indivíduo se destaca mais que o “centro”, este deverá ser atualizado. Estes passos se repetem até que os grupos se mantenham iguais, sem novas redistribuições.

Na imagem abaixo, são descobertos quatro tipos de clientes com base em três dimensões de clusterização.

Este é um infográfico mostrando o que é um cluster de k-means.

Fonte: InboundCycle

Grupo de dois passos

Este método utiliza um algoritmo de cluster para identificar agrupamentos realizando primeiro um agrupamento prévio e então usando métodos hierárquicos. O agrupamento em clusters de dois passos é melhor para trabalhar com conjuntos de dados maiores que, de outra maneira, levariam muito tempo para calcular com métodos estritamente hierárquicos.

Em essência, a análise de clusters de dois passos é uma combinação de análises de clusters hierárquicas e de k-means. Ela pode manejar dados de escala e ordinais, e seleciona automaticamente o número de grupos. É como unir dois centros de pesquisa trabalhando em pleno rendimento.

Como é o processo de agrupamento em clusters?

O processo de agrupamento (clustering, propriamente dito) consiste em dividir toda a informação em grupos, também conhecidos como clusters, baseando-se em padrões de dados. Esta metodologia é uma das formas de Aprendizagem não Supervisionada mais utilizada.

Trata-se de um método não supervisionado, já que, a princípio, não se conhece a variável resposta, que indicaria a que grupo pertence cada observação.

O clustering é uma ferramenta muito eficaz para dar sentido aos dados e agrupá-los em grupos similares. Sua contribuição ajuda a decifrar estruturas e padrões em um conjunto de dados que não seriam facilmente identificadas pelo olho humano.

Antes de organizar os clusters

Começar um processo de clusterização pode ser muito similar a colher tomates em uma horta; há tomates mais verdes, mais maduros, outros nem verdes nem maduros, etc. O agricultor vai selecionando os tomates, deixa os que estão mais duros, e os mais macios e de coloração melhor, ele coloca na caixa.

Esta operação não deixa de ser um processo em clusters. Primeiro ele observa toda a amostra a partir de duas características (cor  e textura); depois, começa a segmentar em dois grupos: os verdes e os duros - dois grupos. A diferença existente entre este exemplo de cluster e a realidade é que, neste caso, é simples saber que grupos seriam identificados, mas em amostras mais complexas, é impossível saber com antecedência quais características similares serão encontradas para definir os clusters. Por isso, o clustering é conhecido como uma técnica de aprendizagem não supervisionada.

As chaves desta fase de preparação são:

  1. Organizar os dados a nível granular (separando a informação que se tem de cada produto, cada cliente ou cada canal).
  2. Coletar toda esta informação em um armazenamento de dados.
  3. Aplicar técnicas de normalização para unificar a escala numérica em que se coleta cada peça de informação.

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Passos para um agrupamento efetivo

Estes são os passos que você pode seguir quando quiser aplicar a segmentação de dados em clusters:

  1. Padronização: para definir bons clusters é necessário padronizar os dados.
  2. Traçar a correlação entre características: é importante ter uma ideia das variáveis que estão mais relacionadas entre si para saber quais variáveis podem dominar os clusters.
  3. Calcular o número ótimo de clusters: Este é um bom momento para empregar k-means, um método que oferece estratégias para calcular o número ótimo de clusters. Fundamental para realizar uma boa segmentação.
  4. Calcular os clusters com diferentes técnicas: Calcule os clusters com diferentes técnicas (k-means, grupo de dois passes, hierárquico). Desenhe os clusters calculados e observe qual das técnicas produz clusters com mais sentido real para você.
  5. Compare os clusters que você calculou: O último passo é comparar as características dos grupos criados com a técnica selecionada. É crucial ver se existem diferenças significativas entre os grupos segundo as características e em quais variáveis se veem estas características. Desta forma, você agregará uma interpretação real aos clusters encontrados.

Exemplos: análises de clusters na prática

Sua aplicação não é única, como mostram os exemplos:

Netflix

A Netflix sabe como aproveitar as possibilidades do clustering. Sem dúvida alguma, é um dos exemplos mais utilizados para observar a clusterização de clientes. Seus complexos algoritmos se encarregam de dividir em diferentes grupos os assinantes que têm gostos comuns e particulares, tendo assim mais eficácia na hora de criar séries ou filmes originais.

Esta é uma imagem que mostra um exemplo de cluster da Netflix.

Fonte: Growth Bay

Spotify

O Spotify usa o clustering para recomendar músicas aos usuários, ainda que o faça de forma mais geral do que a plataforma de streaming.

Cluster-spotifyFonte: Web

Silicon Valley

O Vale do Silício é o caso mais emblemático de clusterização de empresas. Todas as grandes companhias da internet estão ali. Pode-se dizer que, se você quiser ser alguém no mundo das redes, tem que estar em São Francisco. Apesar de que as empresas que o compõem competem entre si, o fato de estarem concentradas em um mesmo lugar permite uma variedade de sinergias, desde trabalhadores que mudam facilmente de uma empresa para outra, até bate-papos, conferências, e sobretudo uma mesma imagem de inovação. E é este o grande valor de um cluster empresarial, que parte justamente dessa concentração geográfica.

clustering-vale-do-silicioFonte: Forgotten Lore

No marketing, o clustering constitui um excelente suporte para a exploração de dados, já que facilita a visualização e permite acelerar a análise. A segmentação de clientes é uma das aplicações mais comuns do agrupamento em clusters.
Esta estratégia abrange todas as funções, inclusive as telecomunicações, o e-commerce, os esportes, a publicidade, as vendas, etc.

Conhecer os usuários, clientes e potenciais clientes e contar com a máxima informação de cada um deles, lhe fará aprimorar muito mais sua empresa e ser mais eficaz nas ações e campanhas. As bases de dados podem ser empregadas em todas as ações de uma estratégia de marketing digital:

  1. Em redes sociais, conhecendo os fãs e seus gostos e preferências, permitirão lançar ações que impactem o público-alvo.
  2. Através do e-mail marketing, permitirá direcionar e enviar e-mails cada vez mais personalizados.
  3. Com SEO ou SEM, permitirá gerar maiores conversões.

Para decidir onde começar a criar um cluster após o outro e ganhar muita visibilidade, você pode avaliar as áreas onde não estão sendo gerados os resultados esperados, e começar por aí; talvez haja algo que lhe passou despercebido e que graças ao clustering você poderá averiguar.

Ainda ficou com alguma dúvida a respeito? Compartilhe na seção de comentários!

Nova call to action

Publicado em 01 de março de 2023.
Atualizado em 26 de setembro de 2023.


Revisado e validado por Jalusa Lopes, Country Manager da InboundCycle Brasil.

Fontes

  1. Growth Bay - Personalisation according to Netflix

FAQ sobre o que é cluster

  • O que é conceito de cluster?

    O significado de cluster é este: agrupar. Trata-se de uma unidade de algo que, por sua vez, é composta de elementos de menor escala com identidade própria. O significado de cluster é bastante simples e tem muito a ver com identificar traços e características comuns e categorizar.

  • O que é a clusterização?

    Quando falamos em clusterizar, estamos nos referindo a separar ou categorizar um grupo de empresas ou de pessoas de acordo com uma série de características compartilhadas. Isto permite a criação de subcategorias de pessoas para as quais você pode direcionar melhor uma mensagem, uma campanha ou um produto.

  • O que é um cluster de empresas?

    O cluster pode fazer referência a um agrupamento empresarial ou de organizações que combinam suas estratégias para fazer frente a seus competidores. A união faz a força, também no meio empresarial: quando as empresas interconectadas encontram um agrupamento de especialidades ou a mesma estratégia, podem conseguir um impacto maior atuando como um cluster do que separadamente.

    O Vale do Silício é o caso mais emblemático de clusterização de empresas. Todas as grandes companhias da internet estão ali. Pode-se dizer que, se você quiser ser alguém no mundo das redes, tem que estar em São Francisco. Apesar de que as empresas que o compõem competem entre si, o fato de estarem concentradas em um mesmo lugar permite uma variedade de sinergias, desde trabalhadores que mudam facilmente de uma empresa para outra, até bate-papos, conferências, e sobretudo uma mesma imagem de inovação. E é este o grande valor de um cluster empresarial, que parte justamente dessa concentração geográfica.

  • Por que utilizar cluster?

    No meio empresarial, o cluster significa uma oportunidade de crescimento e de melhora nos aspectos onde a empresa não estava em seu melhor momento. Quanto aos clientes, esta união lhes fornecerá maiores benefícios, e assim sua experiência com as empresas será mais satisfatória.

    Os especialistas em marketing costumam utilizar a análise de clusters para desenvolver segmentos de mercado, o que permite um melhor posicionamento de produtos e mensagens. Isto ajuda a empresa a se posicionar melhor, explorar novos mercados e desenvolver produtos que alguns grupos específicos considerem relevantes e valiosos.

    A vantagem fundamental de um cluster é unir forças para alcançar um objetivo em comum. O agrupamento em clusters permite identificar e definir padrões comuns entre elementos de dados. Desta forma, é possível determinar novas estruturas que tornam a tomada de decisões uma tarefa mais simples.

    Com a clusterização, sua empresa pode alcançar vantagens como:

    → Análises de dados mais completas com resultados mais precisos;
    → Aumento da precisão das campanhas, gerando um custo menor de aquisição com um retorno de investimento maior;
    → Fortalecimento da fidelização, por meio do conhecimento dos clientes, suas necessidades e gostos.

     

  • Como clusterizar clientes?

    O processo de agrupamento (clustering, propriamente dito) consiste em dividir toda a informação em grupos, também conhecidos como clusters, baseando-se em padrões de dados.

    As chaves desta fase de preparação são: 

    - Organizar os dados a nível granular (separando a informação que se tem de cada produto, cada cliente ou cada canal).

    - Coletar toda esta informação em um armazenamento de dados.

    - Aplicar técnicas de normalização para unificar a escala numérica em que se coleta cada peça de informação.

    Estes são os passos que você pode seguir quando quiser aplicar a segmentação de dados em clusters:

    - Padronização: para definir bons clusters é necessário padronizar os dados.

    - Traçar a correlação entre características: é importante ter uma ideia das variáveis que estão mais relacionadas entre si para saber quais variáveis podem dominar os clusters.

    - Calcular o número ótimo de clusters: Este é um bom momento para empregar k-means, um método que oferece estratégias para calcular o número ótimo de clusters. Fundamental para realizar uma boa segmentação.

    - Calcular os clusters com diferentes técnicas: Calcule os clusters com diferentes técnicas (k-means, grupo de dois passes, hierárquico). Desenhe os clusters calculados e observe qual das técnicas produz clusters com mais sentido real para você.

    - Compare os clusters que você calculou: O último passo é comparar as características dos grupos criados com a técnica selecionada. É crucial ver se existem diferenças significativas entre os grupos segundo as características e em quais variáveis se veem estas características. Desta forma, você agregará uma interpretação real aos clusters encontrados.

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