Soy Celia Tutor, del equipo de Marketing de Keyrus, y me encantaría contarte mi historia para que entiendas a la primera cómo funciona el clustering. Cuando era pequeña, siempre iba a recoger fresas con mi padre al huerto de mis abuelos. Cada principio de febrero, que es la temporada de cosecha, su campo estaba lleno y había de todos los tipos: unas más verdes, otras más maduras, algunas que no habían terminado de crecer, grandes, pequeñas, medianas… Para recoger las mejores, había que saber cuándo estaban en su punto: las fresas inmaduras eran duras, agrias y de color verde claro, mientras que las maduras eran suaves, dulces y de un rojo brillante.
A mi padre siempre le han gustado las fresas menos maduras, con un toque un poco ácido, así que siempre apartaba algunas para él. ¿Cómo las identificaba? Observaba las fresas más rositas, con un tono menos rojo y las tocaba, siempre solían estar algo más duras.
En el fondo y “a mi manera”, estaba funcionando igual que un algoritmo de clustering sin saberlo. ¿Por qué? Primero, porque observaba las fresas a partir de dos características: su color y su textura. Estos eran mis dos factores para segmentar. Una vez mi cerebro había recogido esos datos, ya podía diferenciarlas y separarlas. Ponía las fresas que le gustaban a él en una pequeña cajita y el resto, ya maduras, en otra.
En el caso de las fresas, es sencillo pensar qué grupos iba a obtener: las maduras y las que le gustaban a mi padre. Cuando hablamos de los datos de las empresas la cosa se complica ya que hay una cantidad ingente de información en la que existen muchas características distintas a tener en cuenta y, a priori, no se sabe qué grupos existen entre todos esos datos. Aquí es donde las técnicas de clustering juegan un importante papel y se vuelven imprescindibles para entender y diferenciar todos esos datos. ¿Te animas a descubrir cómo funcionan?
Primero de todo, ¿qué son? Vayámonos al diccionario…
Antes de definirlo, es preciso saber lo que es un “clúster”. Se trata de un conjunto de elementos (datos), que son similares entre ellos y distintos de los elementos de otros clústeres. Los algoritmos de Machine Learning, permiten descifrar estructuras y patrones dentro entre todos esos datos, no aparentes para el ser humano y agruparlos en clústeres diferenciados.
Por lo tanto, el Clustering, es el proceso que se utiliza para encontrar similitudes entre los datos y dividirlos en esos grupos diferenciados (clústeres), a través de la identificación de patrones. Como hemos visto, cuando encuentra similitudes entre ellos, los junta en el mismo clúster. Así, es posible agrupar datos semejantes sin necesidad de supervisión.
Es una de las formas de aprendizaje no supervisado más utilizada y su principal ventaja es que no requiere etiquetas o categorías previas, a diferencia de otras técnicas de aprendizaje, lo que lo hace especialmente útil para analizar grandes conjuntos de datos no estructurados. Al agrupar los datos en clústeres, se pueden obtener conocimientos valiosos sobre la estructura de los datos así como sobre las relaciones que existen entre ellos.
¿Qué aplicaciones tiene en la vida real?
En el ámbito empresarial, la aplicación por excelencia del clustering es la segmentación. Los algoritmos de clustering se utilizan para agrupar una base de datos de clientes en distintos segmentos con características, intereses o comportamientos similares, de manera que se les pueda ofrecer productos y servicios personalizados según sus necesidades e intereses. Esto es especialmente útil para diseñar estrategias de marketing más efectivas, aumentar la satisfacción y lealtad de los clientes y, por tanto, maximizar los ingresos.
Además de la segmentación, el clustering tiene muchas otras aplicaciones en diversas áreas. Vamos a ver algunas de ellas:
Análisis de sentimiento: permite agrupar los comentarios de los usuarios en diferentes grupos según el sentimiento que han expresado para poder entender mejor la opinión de los clientes sobre un producto o servicio (reseñas web, redes sociales, chatbots, etc.)
Detección de fraude: muy utilizado en el sector seguros o en banca. Los algoritmos permiten segmentar siniestros, reclamaciones, facturaciones o transacciones financieras en diferentes grupos en función de su similitud para detectar patrones sospechosos de actividad fraudulenta y poder luchar frente a ellos.
Optimización de la cadena de suministro: agrupa los productos en diferentes grupos en función de sus características para poder optimizar su producción, su almacenamiento, su distribución y finalmente, su venta.
Segmentación de imágenes: se utiliza para clasificar píxeles de imágenes similares en un grupo, lo que facilita la identificación de objetos y la comprensión de su contenido.
Pero ¿cómo funcionan?
Actualmente existen diferentes algoritmos de clustering, cada uno con sus fortalezas y debilidades. Como hemos visto en el apartado anterior, la segmentación de clientes es una de las aplicaciones más utilizadas y para este caso de uso los algoritmos más empleados son el K-Means y la agrupación jerárquica:
K-means: es el método más clásico que se emplea para el clustering. Divide los datos en K grupos, donde K es un número previamente determinado de los grupos que se quieren crear. Cada grupo se define por un centroide, que es el promedio de todos los objetos del grupo. El algoritmo buscará los mejores centroides para realizar la segmentación de forma que los miembros de cada grupo estén lo más cerca posible de sus centroides. Como el algoritmo funciona iterativamente, va actualizando el centro de los clústeres para ir reduciendo las distancias entre los elementos de cada clúster y el centro.
Clustering jerárquico: en este caso, el algoritmo crea una jerarquía de grupos donde los clústeres se asignan en función de las relaciones jerárquicas entre los puntos de datos, desde los más grandes hasta los más pequeños. Puede ser aglomerativo (comenzando con grupos individuales y fusionándolos) o divisivo (comenzando con un grupo grande y dividiéndolo en grupos más pequeños).
Ventajas del clustering
A modo de resumen, vamos a hacer un repaso por todos los beneficios que puede ofrecer el clustering a empresas como la tuya:
Identificar patrones y relaciones entre los datos: estos algoritmos son capaces identificar patrones y relaciones entre datos que de otra manera podrían pasar desapercibidos. Esto te va a permitir obtener una mejor comprensión de tu público y descubrir nuevas oportunidades de negocio.
Personalización: al analizar el comportamiento y las preferencias de tus clientes, el clustering te permite agrupar a tus usuarios en diferentes segmentos y ofrecerles productos o servicios personalizados según sus necesidades e intereses y diseñar estrategias de marketing más efectivas.
Mejora de la eficiencia: el clustering puede ayudarte a mejorar la eficiencia en tu toma de decisiones. Al agrupar y analizar datos de manera eficiente, serás capaz de tomar decisiones mucho más informadas y estratégicas de manera rápida y precisa, con mucho menos margen de error.
En conclusión, el clustering es fundamental para extraer el verdadero potencial de tus datos. Es una técnica muy valiosa si quieres mantenerte a la vanguardia en un mundo empresarial cada vez más competitivo. Y como hemos podido comprobar a lo largo del artículo, puede que segmentar no sea algo tan sencillo como ir a recoger fresas… pero si hay algo en lo que se asemeja es que los resultados pueden ser gratificantes y deliciosos.