Clustering aplicado a la inteligencia de negocios<\/h2>\n
En el \u00e1rea del Business Intelligence, la t\u00e9cnica de clustering puede ser utilizada para organizar diferentes tipos de datos tales como productos, clientes o tiendas:<\/p>\n
1.Segmentaci\u00f3n de clientes<\/h3>\n
Departamentos como el de ventas o el de marketing se valen de este tipo de t\u00e9cnicas para conocer mejor a los clientes. Un claro ejemplo es la segmentaci\u00f3n de clientes en base a su comportamiento a la hora de realizar una compra.<\/p>\n
2.Segmentaci\u00f3n de productos<\/h3>\n
De forma similar a la segmentaci\u00f3n de clientes, la segmentaci\u00f3n de productos distingue entre productos que tenga caracter\u00edsticas similares, por ejemplo, la marca o el uso.<\/p>\n
3.Segmentaci\u00f3n de tiendas<\/h3>\n
Al igual que las dos anteriores, la segmentaci\u00f3n de tiendas pretende realizar discriminaciones entre ellas en base a, ingresos o tama\u00f1os.<\/p>\n
![\"clustering](\"https:\/\/www.conectasoftware.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/segmentacion-y-marketing-con-clustering-data-mining-650x433.jpg\")
El clustering para la segmentaci\u00f3n de clientes: un ejemplo<\/h2>\n
Para llevar a cabo la segmentaci\u00f3n de clientes en inteligencia de negocio, se dividen y clasifican los mismos a trav\u00e9s de grupos y subgrupos de forma que, dichos grupos se generan de la forma m\u00e1s diferenciada posible. Informaci\u00f3n como su educaci\u00f3n o su empleo son datos que, analizados y cruzados, nos proporcionan valor.<\/p>\n
Optimizar la segmentaci\u00f3n para mejorar la conversi\u00f3n<\/h3>\n
C\u00f3mo caso aplicado al marketing, se utiliza para segmentar la base de datos y enviar una promoci\u00f3n al objetivo correcto para ese producto o servicio. Las combinaciones de variables son infinitas y hacen que el an\u00e1lisis de conglomerados sea m\u00e1s o menos selectivo de acuerdo con los requisitos de b\u00fasqueda.
\nUsando una herramienta de miner\u00eda de datos podemos extraer el perfil de un cliente valioso. As\u00ed, podemos crear campa\u00f1as de marketing online para el perfil de cliente m\u00e1s deseado.
\nLa miner\u00eda de datos optimiza la identificaci\u00f3n y segmentaci\u00f3n de aquellos atributos de un cliente que se pueden usar para crear y comenzar una nueva campa\u00f1a de marketing digital.
\nTambi\u00e9n descubrir\u00e1 a trav\u00e9s de cu\u00e1les de estos atributos obtendr\u00e1 m\u00e1s \u00e9xito y una mejor respuesta de su audiencia. El Clustering simple de K-Means por ejemplo, es un algoritmo de aprendizaje no supervisado que nos permite descubrir nuevas correlaciones de datos.
\nPor ejemplo, a trav\u00e9s del conjunto de datos elegido en este caso, se puede probar si una campa\u00f1a basada en el trabajo de los clientes es m\u00e1s eficiente que una dirigida a su edad.
\nComenzando con la informaci\u00f3n ofrecida por los clientes, se pueden crear campa\u00f1as personalizadas. La respuesta de los clientes hacia estos es probable que sea positiva y estar\u00e1n m\u00e1s interesados en estas comunicaciones que en una campa\u00f1a general no personalizada.<\/p>\n