Los algoritmos de clustering se utilizan para resolver “problemas de aprendizaje automático no supervisado”, es decir, aquellos en los que los datos no están clasificados bajo ninguna etiqueta. Los analistas no pueden saber si en estos datos existen patrones ocultos, así que dejan que el algoritmo sea el que los analice para hallar todas las conexiones posibles.

Este tipo de algoritmos tienen un amplio abanico de usos en múltiples sectores de actividad: descubrir cuáles son las zonas de una ciudad o de un país con las tasas de criminalidad más altas, agrupar noticias por temas, encontrar patrones de consumo por región… En el ámbito del marketing digital, es muy importante realizar segmentaciones de mercado.

Las compañías necesitan conocer la máxima información posible sobre sus clientes para clasificarlos en distintos grupos en función de sus necesidades e intereses. Todo con el objetivo de crear productos y/o servicios que satisfagan sus necesidades y ofrecerles una experiencia personalizada.

La segmentación de mercado es una estrategia de marketing mediante la cual se agrupan los clientes, tanto actuales como potenciales, en una serie de grupos con características similares. En la actualidad, tratar de venderle a todo el mundo lo mismo y de la misma forma es una técnica muy poco eficiente. Con la segmentación, las compañías tienen una gran ventaja competitiva que pueden aprovechar no sólo para satisfacer, sino también para anticiparse a las necesidades de su público objetivo.

La principal ventaja de hacer una segmentación de mercado es que esta estrategia permite conocer de manera precisa al target y, partiendo de esta base, las organizaciones pueden ofrecerles productos y servicios que se ajusten a lo que los consumidores necesitan y están buscando.

Otra de las grandes ventajas es que la imagen de marca mejora de forma notable. Si los clientes reciben un producto y/o servicio que satisface de manera precisa sus necesidades y disfrutan de una gran experiencia durante el proceso de compra, se van a sentir identificados con la marca y, en consecuencia, su fidelidad crece con el paso del tiempo.

Los algoritmos de clustering pueden ser muy diferentes en función de los objetivos de la empresa. Unos de los más comunes son los basados en densidad. Los datos se clasifican en función de zonas con altas concentraciones de datos, las cuales están rodeadas por zonas con bajas concentraciones de datos. El algoritmo localiza las áreas con una alta densidad de datos y las bautiza bajo el nombre de grupos.

Los algoritmos de clustering basados en jerarquía consiste en la creación de un árbol de grupos, en el que los datos se organizan de arriba a abajo. Aunque presenta una serie de restricciones con respecto a otros tipos de algoritmos de clustering, es muy útil para la clasificación de datos jerarquizados.

Por su parte, los algoritmos de clustering basados en centroides separan los puntos de datos según cuál sea la distancia de los mismos a los centroides, que representan el centro de cada grupo. Esta es la agrupación más empleada en Big Data y Machine Learning.

Y, por último, los basados en distribución. En primer lugar, se identifica un punto central y, a medida que un punto de datos se aleja del centro, la probabilidad de que forme parte del mismo grupo, se reduce. Por lo tanto, se considera que todos los puntos de datos forman parte del grupo según cuál sea la probabilidad de que un punto pertenezca a un determinado grupo.

El Big Data ofrece muchas herramientas para hallar información de valor e interés para mejorar la toma de decisiones en el ámbito corporativo. Gracias al método de segmentación de clientes con los algoritmos de clustering, éstos se pueden diferenciar a través de sus datos. De esta manera, las organizaciones pueden saber qué clientes son valiosos para su negocio y centrar sus esfuerzos en ellos.

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