La segmentación de clientes anteriormente era una tarea desafiante y que requería mucho tiempo, que requería horas de examinar manualmente diferentes tablas y consultar los datos con la esperanza de encontrar formas de agrupar a los clientes. Pero en los últimos años, se ha vuelto mucho más fácil gracias al aprendizaje automático, algoritmos de inteligencia artificial que encuentran regularidades estadísticas en los datos.
Los modelos de aprendizaje automático pueden procesar datos de clientes y descubrir patrones recurrentes en varias funciones. En muchos casos, los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a los analistas de marketing a encontrar segmentos de clientes que serían muy difíciles de detectar mediante la intuición y el examen manual de los datos.
La segmentación de clientes es un ejemplo perfecto de cómo la combinación de inteligencia artificial e intuición humana puede crear algo que es mayor que la suma de sus partes.
Aplicaciones del aprendizaje automático
Una vez entrenado, su modelo de aprendizaje automático puede determinar el segmento al que pertenecen los nuevos clientes midiendo su distancia a cada uno de los centroides del clúster. Hay muchas formas en las que se puede poner esto en práctica.
Por ejemplo, cuando obtenga un nuevo cliente, querrá brindarle recomendaciones de productos. Su modelo de aprendizaje automático lo ayudará a determinar el segmento de su cliente y los productos más comunes asociados con ese segmento.
En el marketing de productos, su algoritmo de agrupación ayudará a reajustar sus campañas. Por ejemplo, puede iniciar una campaña publicitaria con una muestra aleatoria de clientes que pertenecen a diferentes segmentos. Después de ejecutar la campaña durante un tiempo, puede examinar qué segmentos son más receptivos y refinar su campaña para mostrar anuncios solo para los miembros de esos segmentos. Alternativamente, puede ejecutar varias versiones de su campaña y utilizar el aprendizaje automático para segmentar a sus clientes en función de sus respuestas a las diferentes campañas. En general, tendrá muchas más herramientas para probar y optimizar sus campañas publicitarias.
