Você sabe o que é clusterização? Essa prática tem sido difundida e cada vez mais sendo aplicada nas empresas, proporcionando muitos benefícios.
Saber o que é uma clusterização é de fundamental importância para elevar o nível de uma organização ao entender e implementar o conceito.
Basicamente, a clusterização visa criar uma experiência de serviço significativa para seus clientes, resultando em mais vendas para sua empresa. Afinal, construir relacionamentos genuínos com os consumidores é o que coloca as empresas à frente dos concorrentes.
Seja para uma empresa que vende graxa de silicone ou qualquer outro tipo de produto ou serviço, esse termo tem tido grande importância nas organizações como um todo.
De acordo com o Zendesk Customer Experience Trends Report, 68% dos clientes esperam atendimento personalizado.
Além disso, 61% dos clientes mudariam para um concorrente após uma experiência ruim com uma empresa e 76% deixariam a marca após várias experiências negativas.
É aí que a clusterização pode evitar que essa questão negativa ocorra nos atendimento e nas experiências de compra.
Então, a seguir, explicaremos o que é clusterização na prática, os tipos de clusters, como essa estratégia pode impulsionar suas vendas e quais ferramentas usar para começar a organizar seus clusters. Confira lendo adiante!
O que é clusterização?
Clusterização é um termo que se refere à capacidade de definir recursos em um ou mais sistemas interconectados, inseridos em um conjunto específico de dados acoplados a uma certificação de rede local que define um grupo de pessoas com o mesmo perfil e interesse.
Parece complicado, não é? Mas a explicação desse conceito pode ser ainda mais simplificada, e iremos abordar todos os detalhes ao longo do artigo.
Por exemplo, trata-se de agrupar dados de pessoas que sejam mais semelhantes entre si, e as empresas de data center são as que realizam esse tipo de ação de clusterização dos dados.
Com isso, as informações mais importantes sobre um determinado cliente podem se agrupar e facilitar medidas e ações ou mesmo produtos e serviços personalizados que agradam o cliente em específico.
Nesse sentido, a classificação do cluster é feita usando critérios como:
- Atribuições;
- Densidade de pontos de dados;
- Gráficos;
- Várias distribuições estatísticas.
Resumindo, dizemos que uma empresa realiza clusterização quando agrupa grandes quantidades de dados e os separa por similaridade.
Dessa forma, ela pode armazená-los, processá-los e analisá-los de maneira inteligente para oferecer o melhor produto ou serviço ao consumidor.
Cluster x persona
É muito comum confundir o conceito de cluster com persona, já que ambos têm um objetivo semelhante: desenvolver uma estratégia mais precisa para a empresa.
No entanto, os clusters são grupos específicos de consumidores, enquanto as personas são personagens fictícios criados para imitar os clientes de uma empresa. É como se as personas englobassem todos os clusters.
Por exemplo, digamos que uma empresa de assessoria contábil em SP queira fazer uma campanha para promover o escritório e fazer mais pessoas conhecerem ele.
É possível criar um grupo, ou seja, um cluster com pessoas entre 30 e 35 anos que sejam empresários e desejam o serviço do escritório.
O agrupamento ajudará a criar uma campanha apenas para esse público. Por exemplo, não faz sentido apresentar crianças nessa campanha porque o público-alvo são adultos.
Agora vamos imaginar a personagem criada especificamente para esta campanha: Ricardo, homem de 35 anos, casado e com um filho, empresário do ramo jurídico, formado em Direito e vai ao shopping a com a família a cada 15 dias.
Isso sim é uma persona, e não um cluster, pois o cluster é um grupo de pessoas que se assemelha a persona. Compreendido isso?
Quais são os principais métodos de clusterização?
Os temas ficam mais claros à medida que aprendemos mais sobre os principais métodos empregados.
Podemos fazer isso observando os métodos por trás dos algoritmos de aprendizado de máquina usados para processar ativos de informações exponenciais. Confira no tópico abaixo!
Clusterização hierárquico (conectividade)
Essa é uma abordagem não supervisionada para aprendizado de máquina que começa com uma hierarquia de cima para baixo de clusters predefinidos. Em seguida, os dados são decompostos de acordo com essa classificação, resultando em clusters.
Essa abordagem pode ser aplicada em dados de empresas de fornecedores de furadeira magnética, por exemplo, bem como em qualquer outro tipo de empresa e organização.
Agrupamento de partição (centralidade)
Este é considerado um dos métodos de agrupamento mais simples. A intuição por trás disso é que é um cluster caracterizado e representado por um vetor central e os pontos de dados próximos a ele são atribuídos a clusters individuais.
O principal revés aqui é ter que definir o número de clusters intuitivamente ou cientificamente para iniciar a iteração de qualquer algoritmo de aprendizado de máquina e começar a atribuir pontos de dados.
Apesar de suas falhas, o agrupamento baseado em centralidade prova que de fato supera o agrupamento hierárquico ao lidar com grandes conjuntos de dados.
Além disso, devido à sua simplicidade de implementação e interpretação, estes algoritmos têm uma vasta gama de áreas de aplicação (segmentação de mercado, segmentação de clientes, etc).
Agrupamento baseado em densidade
Se olharmos para as duas abordagens anteriores, veremos que os algoritmos hierárquicos e baseados em centralidade dependem de medidas de distância (semelhança/proximidade). A própria definição de cluster é baseada nessa métrica.
Métodos baseados em densidade não levam em consideração a distância. Neste caso, os clusters são considerados as regiões mais densas do espaço de dados, separados por regiões de menor densidade de objetos e definidos como o maior conjunto de pontos de conexão.
Na prática, algoritmos baseados em densidade podem fornecer agrupamento de várias formas, como:
- Sem restrições de tamanho;
- Com maior grau de homogeneidade;
- Garantindo o mesmo nível de densidade.
Ou seja, é um tipo de agrupamento que, apesar das diferenças visuais, os pontos de densidade aproximam e fazem chegar a um grupo de forte interesse em determinado serviço.
Clusterização baseado em distribuição
Este é um método de agrupamento que agrupa pontos de dados com base na distribuição de probabilidade a que provavelmente pertencem.
Também é correto dizer que os modelos de agrupamento distributivo estão mais relacionados às estatísticas porque eles lidam facilmente com a forma como os conjuntos de ativos de informação são gerados e organizados.
Por exemplo, empresas com mesmo interesse em software para mercadinho podem ter perfis muito aleatórios, mas as estatísticas podem ajudar a agrupá-los de alguma forma.
Ou seja, este método apresenta vantagens em termos de flexibilidade, precisão e forma dos aglomerados formados.
Onde as políticas de cluster são aplicadas?
As estratégias de cluster vão além do departamento de marketing e atuam nas mais diversas áreas do negócio.
Vamos imaginar como uma empresa de conserto de balanças se beneficia com a criação do cluster. Através do Google Analytics, por exemplo, é possível identificar quais são as pessoas que mais buscam esse termo.
Com base nisso, a empresa também pode subdividir seções de seu site ou blog a partir de conteúdos que de fato sejam lidos por suas personas.
Além disso, os clientes podem ser agrupados e categorizados por região geográfica, tipo de produtos e serviços consumidos, tamanho da fatura, etc.
Saber o que são clusters também é fundamental para o sucesso no marketing digital. Afinal, é possível ter mais confiança e falar diretamente com a persona desejada.
Como a clusterização pode ser aplicada?
Como dissemos, todos os dados quantificáveis podem ser agrupados, e os clusters representam bem esses agrupamentos. Os clusters de agrupamentos mais usados e importantes são:
Clientes
A ideia é criar grupos de clientes com características comuns para orientar as estratégias de marketing de forma mais assertiva, coesa e dinâmica, dessa forma, os resultados serão bem mais escaláveis e lucrativos para as empresas.
Mas é importante destacar que, para que esse resultado ocorra, é preciso entender os prospects e consumidores para que as campanhas possam produzir os resultados desejados.
Produtos
O agrupamento de produtos segue os mesmos princípios do agrupamento de clientes, mas eles podem ter subagrupamentos, como:
Categorias
Algumas pessoas se interessam por determinados produtos, outras não. Tais como produtos para cuidados com a pele oleosa, produtos para cuidados pessoais masculinos, etc.
Ou seja, são produtos que por si só já se agrupam por serem categorizados de forma bem específica.
Preço
Como cliente, é muito importante focar no produto pelo preço que está disposto a pagar. Os sites das lojas são um bom exemplo, pois permitem escolher o preço do produto que aparecerá na tela.
Público-alvo
Segmentar os produtos por público-alvo ajuda a fortalecer o processo de vendas.
Dados
Agrupar os dados de uma empresa com base na semelhança das informações com ela auxilia na organização operacional, facilitando o acesso e o entendimento desses elementos.
Assim, a criação do cluster facilita futuras consultas da equipe de software, além de uma análise mais dinâmica do banco de dados.
A importância de clusterizar
Para ilustrar a importância da clusterização, usaremos um grupo de empresas como exemplo. Imagine que um grupo de empresas de usinagem deseja encontrar clientes em potencial, que são empresas que precisam desse serviço.
Se essas empresas não agruparem seus dados de potenciais clientes, não será possível encontrá-los tão rapidamente.
De certa forma, essas empresas também trabalham com clusters. Por exemplo, o cliente ideal estaria em várias empresas que usam esse serviço para fornecerem produtos ao consumidor final.
Esta referência esclarece a importância dos clusters: organização. Quando você organiza as informações, fica muito mais fácil encontrar clientes, promover os negócios da melhor forma, fazer campanhas assertivas, etc.
Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.
