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- Introducción
- Situación
- Complicación
- Pregunta
- ¿Qué entendemos por segmentación?
- Diferencia entre Segmentación y Clustering
La segmentación es el proceso de poner a los clientes en grupos basados en similitudes, y la clusterización es el proceso de encontrar similitudes en los clientes para que puedan agruparse y, por lo tanto, segmentarse.
https://blog.agilone.com/segmentation-vs-clustering
- Preguntas de negocio para los que la segmentación ayuda
- Telecom
- ¿Cómo incrementar el ARPU (promedio de ingreso por unidad)?
- ¿Cómo reducir el churn (abandono)?
- Servicios Financieros
- ¿Cómo incrementar el ARPU (promedio de ingreso por unidad)?
- ¿Cómo reducir el churn (abandono)?
- Bienes de Consumo
- ¿Cómo incrementar la facturación por punto de venta?
- ¿Cómo optimizar la inversión en trade marketing?
- Retail
- Brick and mortar
- ¿Cómo disminuir agotamientos--sin incrementar inventarios o viceversa?
- ¿Cómo incrementar y mejorar la red de sucursales?
- eCommerce
- ¿Cómo incrementar el ticket ?
- ¿Cómo incrementar la recompra?
- Técnicas aplicadas en la segmentación
- Modelos de propensión (clasificación)
- Redes neuronales
- Árboles de decisión
- Regresión logística
- Modelos de clustering
- K-medias
- Two step
- Kohen network/self organizing map
- Glosario
Segmentación es el proceso de dividir una base de clientes (o puntos de venta) en distintos e internamente homogéneos grupos para desarrollar distintas acciones estratégicas de mercadeo de acuerdo a sus características.
Tsiptis 2009
El análisis de grupos, agrupamiento o clustering es la tarea de agrupar un conjunto de objetos de tal manera que los objetos en el mismo grupo (llamado agrupamiento o cluster) sean más similares (en cierto sentido) entre sí que con los de otros grupos (agrupamientos o clusters).
https://en.wikipedia.org/wiki/Cluster_analysis
En aprendizaje automático (machine learning) y estadística, la clasificación es el problema de identificar a cuál de un conjunto de categorías (subpoblaciones) pertenece una nueva observación, sobre la base de un conjunto de entrenamiento de datos que contienen observaciones (o instancias) cuya pertenencia a la categoría es conocida. Como ejemplos estarían el asignar un correo electrónico determinado a la clase "spam" o "no spam", y asignar un diagnóstico a un paciente determinado según las características observadas del paciente (sexo, presión arterial, presencia o ausencia de ciertos síntomas) . La clasificación es un ejemplo de reconocimiento de patrones.
https://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_classification
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