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Descubre procedimientos para realizar agrupamiento de clientes para triunfar con tu estrategia comercial.
En este episodio, aprende los diferentes tipos de clúster y su importancia dentro de la formulación de una estrategia comercial. Descubre la necesidad de homogeneizar las diferentes características de los clientes y cómo determinar las variables que describen a cada grupo.
¿Cómo puedes agrupar los datos de los clientes para ejecutar estrategias efectivas? ¡Vamos con toda! Si agrupas por afinidad, ¡éxito en tu realidad!
En este episodio exploramos
- Agrupamiento: Esta herramienta se basa en el concepto de algoritmo de aprendizaje automático, que busca relaciones entre tus clientes y descubre cuál es su grupo principal. El secreto radica en encontrar las variables más próximas entre sí, que describen los grupos y a su vez lo diferencian de los otros.
- Métodos: Los métodos de agrupamiento (clustering) son una parte esencial de las técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje no supervisado. En el caso de análisis entre variables escalares, lo más apropiado es el clúster de K-medias y en el caso de variables categóricas, lo indicado es el clúster jerárquico.
- Jerarquía: Este tipo de clúster encaja perfectamente cuando deseas agrupar datos basándote en las características de variables escalares o categóricas. Este método utiliza el agrupamiento de Ward, mide las distancias a través de las longitudes euclidianas al cuadrado y estima los factores de los grupos por medio de la reducción de dimensiones.
En el próximo episodio. Normalidad de los clientes; aprende a determinar cuándo los datos tienen estadísticamente una distribución normal, basados en la campana de Gauss; ya que nuestro objetivo es que los resultados puedan ser aplicados a la mayoría de los clientes y no a unos pocos.
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