Share:

Categories:

Tipos de clusterização: por que é tão importante para sua empresa?

Com o crescimento do volume de informações, técnicas utilizam variáveis a fim de unir indicadores comuns.


Pessoas buscam aproximação com base na semelhança. Nos identificamos justamente com quem ou o que se parece conosco, não é? Características em comum são atrativas, fazem os olhos brilharem. Com os dados, o processo é semelhante e nos coloca diante da clusterização.

Pense em um quebra cabeça. Para montá-lo mais rápido, normalmente, se separa as peças por cores, formatos e bordas. E assim, se cria uma estratégia consciente ou não de organização. Aí está outro elemento familiar da clusterização.

Para as empresas, estratégias de semelhança, organização e categorização são peças fundamentais para o sucesso do negócio. Por isso, clusterizar informações pode fazer toda a diferença.

Continue conosco e saiba o que é clusterização, sua importância para as empresas e os principais tipos de clusterização.

O que é clusterização?

Cluster, em inglês, significa grupo. Nesse sentido, o termo clusterização é utilizado para se referir ao ato de agrupar informações, que podem ser dados de clientes, produtos, de computadores e muitos outros.

Separar em grupos, categorizar e segmentar é uma forma de reunir informações ou dados a partir de características que possuem em comum.

A clusterização, nesse contexto, é a forma que profissionais de diferentes áreas encontram para agrupar diversos dados em categorias semelhantes.

Um exemplo são os desenvolvedores que, ao analisar a arquitetura dos dados de uma loja varejista, distribuem as informações do estoque por mercadorias, preços, tamanho, volume, entre outras referências.

Já analistas de marketing, ao criar uma campanha de anúncio digital, podem separar os dados por gênero, interesses, renda, locais que frequentam, afinidade de consumo. O universo de informações é amplo.

Acesse grátis

Data Science: a nova agenda para repensar modelos de negócios

Por que a clusterização é importante?

A clusterização é um processo que possui uma enorme aplicabilidade. Com ele, é possível abordar, de maneira eficiente, os mais diversos problemas e objetivos, desde os mais simples aos mais complexos de uma empresa.

Por exemplo, a análise aprofundada dos dados é fundamental para que segmentações sejam feitas da forma mais adequada ao seu negócio. Ao fazer esse levantamento com atenção e organizar todas as informações de acordo com os objetivos da empresa, maiores são as chances de vendas serem otimizadas por conta dos clusters.

Para isso, os clusters precisam de três etapas essenciais:

  1. Identificação: é necessário saber com o que está lidando. Identificar é como colocar na mesa todas as peças, mapear a situação e separá-las por algum padrão. 
  1. Análise: com a coleta e medição de dados desses agrupamentos, a análise é mais focada e precisa. 
  1. Estratégia: é essencial criar estratégias diferenciadas para cada um dos clusters, com objetivos, ações e metas específicas.

→ Veja também: Conheça 4 cases de Data Science da MJV

3 tipos de clusterização por aplicação

Clusterização de clientes

Clusterização de clientes é a técnica de organizar indivíduos em função de seu comportamento, hábitos, preferências, valores, classe social, informações geográficas, dados demográficos, entre outros.

De forma prática, essa técnica vai além da segmentação, por que considera variáveis mais intangíveis – como mindset, opiniões, contextos e demais camadas – no framework de organização de grupos.

É importante saber que as ferramentas de análise de dados são a base da clusterização de clientes. Dados disponibilizados em diversas plataformas digitais também permitem identificar padrões e agrupar o público a partir dos interesses comuns.

Pensando na clusterização de clientes com base na segmentação de características, o que é mais fácil: enviar um e-mail de ofertas para os clientes conhecendo apenas as suas características gerais ou sabendo informações personalizadas?

Por meio da clusterização, as empresas otimizam a qualidade da mensagem que envia ao público, como promoções de produtos com mais propensão de aquisição ou um serviço de pós-venda alinhado à compra anterior. Isso fortalece a relação e, consequentemente, incrementa as vendas.

→ Leia também: Big Data: conheça o seu cliente para gerar mais negócios

Clusterização de produtos

O produto é a alma do negócio quando se fala em redes varejistas e e-commerces. Um grande desafio para esse setor, sem dúvida, é a preocupação em ser mais assertivo na distribuição dos produtos.

Para que isso funcione, uma das técnicas mais importantes é o estabelecimento dos “clusters”.

Imagina o caos que seria se as mercadorias não fossem enviadas para a loja certa no momento certo?

Com base em dados clusterizados, sejam quantitativos ou qualitativos, que levam em consideração informações como: renda média da região, clima, hábitos de consumo, idade, perfil turístico, entre outros, é possível prevê o sortimento de cada loja para atender o público-alvo, que pode diferir de região para região.

Esses dados também são complementados com informações históricas das vendas nessas regiões, distribuição por categorias, cor, dados como tamanho de loja, estoque médio, entre outras.

No fim, a clusterização garante mais eficiência para redes de varejo e um melhor posicionamento de cada unidade a partir da sua contextualização.

Clusterização de dados

A clusterização de dados tem mais a ver com a sua operacionalização. É como os dados são organizados por clusters tendo em vista consultas futuras ou para facilitar o acesso por parte dos usuários dos softwares e sistemas de uma empresa.

Um analista de dados enfrenta diversos desafios, um deles é resumir a informação coletada. 

Um método muito útil é criar “clusters”, principalmente, quando existem um grande número de observações, e dentro de cada um desses grupos, os dados são semelhantes entre si e distintos dos elementos dentro dos outros grupos.

A partir dessa análise, podem ser aplicadas duas formas:

  1. Hierárquica: quando o cluster tem como principal característica um algoritmo capaz de fornecer mais de um tipo de partição dos dados. Ele gera vários agrupamentos possíveis, onde um cluster pode ser mesclado a outro em determinado passo do algoritmo.
  1. Não-hierárquica: os métodos não-hierárquicos da análise de cluster são caracterizados pela necessidade de definir uma partição inicial e pela flexibilidade, uma vez que os elementos podem ser trocados de grupo durante a execução do algoritmo.

→ Leia também: Visualização de dados: descubra o melhor tipo de gráfico para o seu objetivo

Um passo para a clusterização

Quando se entende melhor o que é cluster para as empresas, descobre-se uma lista de vantagens que engloba muitas atividades.

Esse tipo de relação ajuda, por exemplo, a aumentar a produtividade das organizações, potencializar o seu poder de inovação ao conhecer e segmentar o público e a gerar novas oportunidades de negócios.

Agora que você já sabe o que é e quais tipos de clusterização são possíveis de realizar no seu negócio, é hora de colocar essa estratégia em prática!


Back