Caso Práctico: Segmentación de Clientes - Modelo de Clusterización (K-Means)

Cuando se nos plantea una necesidad, una de las cosas que hacemos a menudo es dividirla en partes más simples. Esta estrategia suele ser buena por varias razones: una es que las partes suelen ser más fáciles de resolver que el problema entero y la otra, que a veces resolviendo tan solo alguna de ellas llegamos a una solución satisfactoria para el total.

En la empresa, segmentar es una manera de dividir un problema en partes más sencillas que ayuda a priorizar esfuerzos y a localizar oportunidades de negocio. No todos los clientes son iguales ni tienen las mismas necesidades. Por tanto, las compañías deben entenderlo y adaptar sus propuestas de valor a cada grupo objetivo. Segmentar es dividir una población en grupos homogéneos en función de necesidades, comportamientos, características o actitudes y caracterizar a los grupos resultantes para saber qué les distingue entre sí.

Una manera muy útil de segmentar y entender a qué tipo de población estamos estudiando es ver cómo se organizan sus individuos de forma natural. Para eso se utiliza el algoritmo k-means, uno de los más famosos de la Ciencia de Datos en general y para hacer clustering en particular.

Entonces suponga que trabaja para una empresa con actividades comerciales, la cual tiene una gran cartera de clientes y tiene la necesidad de agruparlos según características similares. Además, en muchas ocasiones es difícil determinar cuál es ese comportamiento de los clientes que los caracteriza y nos permitirá ofrecerle nuestros productos o servicios de manera diferenciada.

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