Anteriormente la clasificación de un consumidor bastaba con datos sociodemográficos; sin embargo, ya no es suficiente. Entre más conozcas a tu consumidor, mejores resultados tendrás. Una de las formas de lograrlo es utilizando la clusterización en los estudios de mercado enfocados al perfil y hábitos de consumo.
Utilizar clusters: ¿beneficios o riesgo?
Uno de los principales beneficios de analizar por clusters permite identificar consumidores homogéneos, agruparlos y, una vez en el grupo, llevarlos a un análisis por separado para entender patrones de conducta o detonantes de acciones.
Algunos podrán pensar que el riesgo de utilizarlo es centrar la atención en un único grupo de consumidores descuidando a los demás o perdiendo oportunidades de venta; en realidad esto no es así. Inclusive, sonará contradictorio, pero es necesaria esa particularización para poder llegar a una generalidad y definir perfiles de consumidores o crear uno o varios buyer personas para una misma marca.
Al hablar de la clusterización, nunca debe pensarse en que el resultado será un solo cluster y que todas las acciones de una empresa se basarán en él. Por el contrario, un proceso de clusterización en un estudio de mercado permitirá conocer los diferentes grupos de consumidores que tiene una marca, identificar a los que mayor potencial tienen para concretar el consumo, identificar si las barreras de compra son generalizadas o diferentes por cada cluster.
En consecuencia y, a manera de resumen, el análisis de conglomerados facilitará la toma de decisiones para la resolución oportuna de las áreas de oportunidad detectadas y el impulso de las estrategias que están funcionando.
Qué implica la clusterización y qué significa
La clusterización, análisis de conglomerados o “clustering” en inglés, se refiere a las metodologías que buscan obtener los mejores resultados derivados del análisis de un cluster, a través de identificar variables de estudio y similitudes en un grupo de individuos que puedan determinar o generar probabilidades de comportamiento. ¿Quedaste igual? Bueno, expliquemos el término con las diferencias entre cluster y clusterización
- Cluster
Es la unidad/ grupo clasificado resultante de las relaciones y similitudes que se analizan en la clustierizacion. El hecho de haber resultado de un análisis de conglomerados, no lo exime de ser objeto de un segundo estudio (o más) en el que se puedan analizar otras variables. Los elementos que pertenecen a ese conglomerado son similares entre sí, tanto que pueden otorgar características de comportamiento y reacción ante determinadas variables, que en investigación de mercados se utilizan para identificar oportunidades para nuevos productos o seleccionar mercados de prueba.
- Clusterizacion
Si lo anterior es el resultado, ¿entonces en qué consiste y cómo funciona la clusterización? En la investigación de mercados suele derivarse de un estudio de perfil y hábitos del consumidor y es entendida como un método de análisis con el objetivo de detectar diferentes perfiles de consumidores cada vez más específicos para que las empresas puedan construir mensajes con mayores posibilidades de conexión con ellos y el diseño de productos que realmente cubran sus necesidades.
Pasos para el análisis de conglomerados o clusterización
Obtención de la información: La información debe ser reciente para que pueda aportar valor. Es recomendable aplicar la clusterización inmediatamente después del levantamiento de ella.
- Formulación del problema: En esta etapa se designan las variables que determinarán la homogeneidad del cluster. Estas se seleccionan con base a conocimientos previos.
- -Selección de la medida de similitud: esto se refiere a la correspondencia o semejanza entre los individuos . Existen tres métodos: medidas de correlación, medidas de distancia y medidas de asociación.
- Establecimiento del algoritmo de clasificación: este paso determinará la estructura de la agrupación de los individuos que cubran con los criterios anteriores, para que su registro sea conforme a las prioridades o conjunto de ellas que resulten de las variables a evaluar.
- Procesamiento de los datos: La tecnología, auxiliada de la inteligencia artificial permite agrupar los clusters y las variables/homogeneidad que resultó preponderante por cada uno de ellos.
¿Necesitas más información sobre cómo funciona la clusterización, su costo y las ventajas que puede darle a tu empresa?
Nos leemos pronto.
Fuente: Atlantia Search, 2019.
