Mediante la aplicación de las técnicas más actuales de extracción de conocimiento a través de los datos, las agencias especialistas en Big Data están proporcionando la capacidad de hipersegmentar las campañas de marketing de las empresas. Las entidades que están optando por utilizar estas herramientas están logrando incrementar de manera abismal la precisión a la hora de captar consumidores o extraer conocimiento de valor sobre el comportamiento y características de los propios clientes. 

Asimismo, en estos tiempos en continuo cambio, más que nunca el conocimiento es poder. En efecto, el conocimiento extraído del dato se ha vuelto el recurso principal que proporciona a las empresas que lo utilizan, por un lado, la agilidad necesaria para responder a los cambios en el mercado lo más rápido posible y, por otro lado, la capacidad de entender y predecir el comportamiento de los clientes y consumidores de forma precisa y efectiva.

¿Qué técnicas de Big Data pueden utilizarse a la hora de segmentar clientes y consumidores en el ámbito del data marketing?

Clustering

La técnica del clustering, basada en la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial, consigue segmentar los clientes según sus características en diferentes agrupaciones llamadas clústers. De manera que, se obtienen grupos lo más diferentes posibles entre ellos y que internamente recogen entidades lo más parecidas posibles. 

Esta segmentación permite simplificar las características de los consumidores permitiendo extraer diferentes perfiles de comportamiento. Por lo tanto, esto proporciona la capacidad de conocer los principales perfiles de consumidores y adaptar las comunicaciones y campañas a las características particulares del segmento en cuestión.

R.F.M.

La segmentación RFM, es una técnica poderosa para clasificar grupos de clientes en función de su valor para la empresa y permitir a los especialistas en marketing tomar decisiones tácticas diferenciadas según su clasificación. Este sistema ayuda a segmentar el cliente de forma simple e intuitiva a través de 3 características principales:

• Recencia: Última vez que ha comprado
• Frecuencia: Cuantas veces ha comprado
• Monto: Cuanto se ha gastado en cada compra

Social Network Analysis

 El uso de técnicas basadas en grafos proporciona la capacidad de descubrir las relaciones principales entre los diferentes consumidores y clientes. Esto posibilita la detección de comunidades objetivo para el negocio y sus ‘influencers’. Asimismo, también es posible su utilización para acelerar la detección de anomalías de comportamiento y fraude.

Por consiguiente, esta herramienta proporciona conocimiento acerca de las principales comunidades y relaciones en las que impactar de forma eficaz.

Autor: Julen Montes. Data Scientist en Smartup.