Autor - Ing. Juan Carlos Leautaud Ortiz
PostGraduate in Data Science and Busisness Analitycs
McCombs School of Busisness; UTexas
¿Alguna vez te has preguntado cómo las empresas saben exactamente qué tipo de productos ofrecerte o qué anuncios mostrarte? La respuesta está en el uso de analítica de datos y machine learning, específicamente en una técnica llamada clustering. Esta herramienta ayuda a las empresas a identificar y comprender diferentes segmentos de mercado de una manera que cualquier persona puede entender, sin necesidad de ser un experto en datos. Hoy, te explicaré de manera sencilla qué es el clustering y cómo puede ayudarte a encontrar patrones en el mercado.
Imagina que tienes un cajón lleno de botones de diferentes tamaños y colores. Si quisieras organizarlos, probablemente los agruparías por colores y luego por tamaños. Eso es esencialmente lo que hace el clustering, pero con datos. En lugar de botones, podrías tener datos sobre clientes, como su edad, hábitos de compra y preferencias. El clustering agrupa estos datos en segmentos que tienen características similares.
Piensa en una tienda de ropa. Cada cliente que entra tiene gustos diferentes: algunos prefieren ropa deportiva, otros buscan trajes formales, y otros más están interesados en ropa casual. Si la tienda pudiera agrupar a sus clientes en estos segmentos, podría ofrecer productos específicos a cada grupo, mejorando su experiencia de compra y aumentando las ventas.
El clustering usa algoritmos de machine learning para analizar datos y agruparlos en "clusters" o segmentos. Uno
de los algoritmos más conocidos es el K-means, que funciona de la siguiente manera:
1.-Selección de K clusters: Decides cuántos grupos quieres (por ejemplo, 3 para nuestra tienda de ropa:
deportivo, formal, casual).
2.-Asignación de datos: Cada cliente se asigna provisionalmente a un grupo basado en sus características.
3.-Ajuste: El algoritmo ajusta repetidamente las asignaciones hasta que los grupos sean lo más diferentes
posible entre sí.
Supongamos que una empresa de cosméticos quiere lanzar una nueva línea de productos. Utilizando técnicas de
clustering, analizan datos de sus clientes: edad, frecuencia de compra, tipos de productos comprados, y sus
comentarios en redes sociales. Descubren tres segmentos claros:
El clustering no solo ayuda a personalizar campañas de marketing, sino que también permite a las empresas:
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El uso de técnicas de clustering en la analítica de datos y machine learning puede transformar la manera en que las empresas entienden y se relacionan con sus clientes. Al agrupar datos en segmentos de mercado específicos, las empresas pueden ofrecer experiencias más personalizadas y efectivas, mejorando tanto la satisfacción del cliente como sus propios resultados. ¿Estás listo para descubrir los secretos ocultos en tus datos? ¡Atrévete a explorar el mundo del clustering y lleva tu negocio al siguiente nivel!