O que é a Clusterização da base de clientes?
‍

A análise de cluster, também conhecida como clusterização, é uma técnica de aprendizado de máquina não supervisionada que envolve o agrupamento de dados. Essa abordagem consiste em examinar uma base de dados com o objetivo de identificar grupos que possuem características semelhantes, como, por exemplo, grupos de clientes que apresentam os mesmos comportamentos de compra para um determinado produto.

Os grupos ou também chamados de clusters, resultados da aplicação do método de clusterização, podem ser “construídos” a partir de diferentes atributos (ou colunas da base de dados), tais como localização geográfica, faixa etária, nível de renda, preferências por certos produtos, comportamento de compra, histórico de interação com a marca, entre outros. 

Um dos principais benefícios desta técnica é auxiliar as empresas que desejam conhecer melhor o seu público-alvo (“Know Your Customer”) e desenvolver estratégias de marketing que trazem mais resultados para a empresa (ex:. aumento de vendas). Ao identificar os perfis e as características de cada cluster de clientes é possível estabelecer uma comunicação mais precisa e direcionada para maximizar o impacto e os resultados das ações de marketing e, consequentemente, aumentando significativamente as chances de sucesso das campanhas.

No mercado existem diversas técnicas de clusterização disponíveis, cada uma com vantagens e desvantagens próprias. A escolha do método mais adequado deve ser baseada nos objetivos específicos da empresa e nas características dos dados disponíveis. Aqui estão três técnicas populares de clusterização que são amplamente utilizadas no mercado:

• K-means;
• Hierarchical Clustering;
• DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise).‍

Independente da técnica selecionada, a clusterização da base de clientes demanda uma preparação minuciosa dos dados, que engloba limpeza, transformação e seleção criteriosa das variáveis relevantes. Além disso, é crucial avaliar a qualidade dos clusters obtidos, verificando a consistência dos grupos e a distinção adequada entre eles, a fim de que estejam alinhados com o negócio da empresa.

‍

Aplicações da clusterização
‍

A clusterização da base de clientes possui uma ampla aplicabilidade no campo do marketing, abrangendo áreas como segmentação de mercado, definição de personas, personalização de ofertas e campanhas de retenção de clientes. Algumas das principais vantagens incluem:

• Compreensão aprofundada do perfil e comportamento dos clientes: através da clusterização, é possível agrupar os clientes com base em características semelhantes, permitindo uma análise mais detalhada do seu perfil demográfico, preferências de compra, comportamentos de consumo e padrões de interação, por exemplo.
• Identificação de oportunidades de negócio e nichos de mercado: ao analisar os diferentes clusters de clientes, é possível identificar oportunidades de mercado e nichos específicos que podem estar sendo sub-atendidos. Isso auxilia na tomada de decisões estratégicas, direcionando recursos para áreas de maior potencial e permitindo a criação de produtos ou serviços direcionados.
• Customização de ofertas e mensagens: com base nos clusters identificados é possível personalizar as ofertas e mensagens de marketing para atender as necessidades e preferências específicas de cada grupo de clientes. Isso aumenta a relevância e a efetividade das comunicações, melhorando a resposta dos clientes e impulsionando as taxas de conversão.
• Aumento da eficácia das campanhas de marketing: a segmentação dos clientes em clusters permite uma segmentação mais precisa e direcionada das campanhas de marketing. Ao adaptar as estratégias e canais de comunicação para cada grupo de clientes, é possível otimizar os esforços do setor, direcionando recursos para os segmentos mais lucrativos e obtendo melhores resultados em termos de alcance, engajamento e conversão.
• Redução dos custos de aquisição e retenção de clientes: ao compreender melhor os diferentes clusters de clientes, é possível adotar abordagens mais eficientes para aquisição e retenção. Isso permite direcionar os esforços para os segmentos mais propensos a se engajarem com a empresa, reduzindo custos desnecessários e maximizando o retorno sobre o investimento em marketing.
• Melhoria da satisfação e fidelização dos clientes: a clusterização dos clientes permite identificar e entender suas necessidades específicas. Ao personalizar as ofertas e proporcionar experiências relevantes, a empresa pode melhorar a satisfação de quem a contratou, fortalecer o relacionamento e aumentar a fidelização, promovendo um maior valor vitalício do cliente.

‍
Portanto, a clusterização da base de clientes é uma ferramenta poderosa para o marketing, oferecendo insights valiosos, permitindo ações direcionadas e contribuindo para o sucesso a longo prazo da empresa no mercado altamente competitivo.

‍

Exemplo

‍

Imagine uma situação em que uma empresa de comércio eletrônico quer conquistar a atenção dos seus clientes de forma personalizada, oferecendo exatamente o que cada grupo precisa. Para alcançar esse objetivo, a empresa coleta uma variedade de informações sobre seus clientes como: faixa etária, localização geográfica, comportamento de compra e interações anteriores com a marca.

‍Aqui entra a poderosa técnica da clusterização, que permite segmentar a base de clientes de maneira inteligente. Vamos usar como exemplo uma empresa fictícia: após realizar um minucioso trabalho de preparação dos dados, ela aplicou a análise de cluster hierárquico e identificou quatro grupos distintos.

• No Cluster 1, encontramos os jovens, solteiros, que adoram moda e estão sempre em busca das últimas tendências. Eles costumam comprar roupas e acessórios com frequência, embora o valor gasto por compra seja relativamente baixo.
• No Cluster 2, temos os clientes mais velhos e casados, que têm um interesse especial por eletrônicos e produtos para a casa. Eles investem mais em cada compra, resultando em um ticket médio alto, e realizam compras moderadamente frequentes.
• No Cluster 3, vemos uma diversidade de idades, porém todos têm em comum a preferência por alimentos e produtos de higiene pessoal. Aqui, a frequência de compra é alta, mas o ticket médio é mais baixo.
• Por fim, no Cluster 4, encontramos clientes de todas as idades que priorizam produtos relacionados à saúde e ao bem-estar. Embora gastem mais em cada compra, eles não compram com tanta frequência.

Com base nessa análise detalhada, a empresa consegue personalizar suas ofertas e campanhas de marketing para cada cluster, resultando em uma comunicação mais relevante e impactante. Esse processo não apenas aumenta o engajamento e a fidelidade dos clientes, mas também melhora a eficiência e a competitividade da empresa no mercado. Ao adotar essa abordagem inteligente, as empresas conseguem se destacar, capturando a atenção dos usuários e garantindo uma experiência única e personalizada para cada cliente.

‍

Mas, como a clusterização pode ser aplicada em outras áreas de negócio?

‍

A clusterização é amplamente utilizada em diversas áreas, incluindo finanças, e traz consigo uma série de benefícios. No setor bancário e nas fintechs, onde lidam com grandes volumes de dados dos clientes, como, transações bancárias, histórico de crédito e informações demográficas, a clusterização torna-se uma ferramenta essencial. Através dessa técnica, é possível agrupar os clientes em segmentos com base em seu risco de crédito, comportamentos de compra e outras características relevantes. Essa abordagem auxilia os bancos na avaliação de riscos e na tomada de decisões de crédito mais informadas, impulsionando a eficiência e melhorando a experiência do cliente.

Além disso, a clusterização encontra aplicações valiosas na área da saúde e ciências biológicas. Por exemplo, é possível utilizar essa técnica para agrupar pacientes com base em seus perfis genéticos e fatores de risco, permitindo um tratamento mais personalizado e eficaz. Também auxilia na categorização de células em amostras de tecido, o que possibilita aos pesquisadores identificar padrões e relações entre células e genes, acelerando a descoberta de novos avanços na medicina.

Diante desses exemplos, fica evidente que a clusterização é uma ferramenta poderosa para segmentar e analisar conjuntos de dados complexos. Na área de modelos preditivos, ela desempenha um papel fundamental ao aprimorar a precisão das previsões, revelando padrões e tendências que poderiam passar despercebidos em uma análise mais ampla. Com a escolha cuidadosa da técnica de clusterização e a validação rigorosa dos resultados, é possível aproveitar ao máximo essa abordagem, transformando-a em uma ferramenta valiosa para aprimorar os modelos preditivos e aumentar a eficácia das decisões baseadas em dados.

A clusterização é uma aliada indispensável nos avanços tecnológicos e científicos, oferecendo insights valiosos e impulsionando o progresso em diversas áreas. Com seu potencial inovador, ela está abrindo portas para novas descobertas e oportunidades, trazendo uma abordagem mais inteligente e eficiente para o processamento e análise de dados. Ao utilizar a clusterização de forma estratégica e precisa, podemos alcançar resultados notáveis e construir um futuro mais promissor.

A Datarisk é uma empresa de tecnologia comprometida em oferecer soluções inovadoras para empresas que desejam tomar decisões precisas e escaláveis. Desde 2017, nosso foco tem sido desenvolver inteligência de dados através da combinação ideal de tecnologia e informações, sempre com o objetivo de causar um impacto positivo na sociedade. Além disso, a Datarisk auxilia empresas e empreendedores a criar aplicações de Inteligência Artificial (IA) por meio do nosso serviço ‘Model as a Service’. Esse serviço consiste na construção de aplicações personalizadas de IA, gerenciadas por nossa equipe de especialistas e disponibilizadas através de APIs. Todos os projetos da Datarisk nesse serviço utilizam o Ops, nosso software proprietário de Machine Learning.

Nosso blog é um canal para você acessar uma variedade de conteúdos de alta qualidade sobre temas como ciência de dados, machine learning, tendências e inovações de mercado. E se você deseja ficar atualizado com os melhores conteúdos sobre Inteligência Artificial, basta clicar no link e assinar nossa Newsletter. Junte-se a nós nessa jornada rumo ao futuro tecnológico com impacto positivo!

‍