Segmentación: 1 de 4 modelos analíticos

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Dijimos antes que una de las herramientas que han permitido que el marketing evolucione dentro de los entornos digitales es el marketing analítico y que una de las herramientas de las que se vale son los modelos analíticos (ver primer artículo de la serie).

La promesa fue ir uno por uno entendiendo qué son y qué podríamos aprovechar de su proceso de construcción. En esta segunda entrega vamos a profundizar en los modelos de Segmentación.

Estos modelos nos ayudan a organizar poblaciones en grupos donde los elementos son similares a los otros que están en sus grupos y distintos a los que están en otros, según la definición de “similar” que utilicemos.

Existen muchos métodos para construir una segmentación, desde algo tan simple como una serie de reglas hasta algoritmos capaces de construir su propia definición de similar. Vamos a repasar los más populares de tres tipos.

Cuando hablamos de segmentación basada en reglas los modelos se conocen como de combinaciones finitas. La razón es que al aplicar una serie de reglas estamos construyendo un conjunto finito de combinaciones formado por los distintos casos que hayamos definido en cada regla. En otras palabras, los segmentos se construyen como los elementos que cumplen con una serie de características que nosotros definimos.

El producto secundario más visible de este tipo de segmentaciones es saber cuántos clientes tenemos que coincidan con una descripción dada. Esto es algo que comúnmente vemos.

Un producto normalmente desperdiciado es la variación de proporciones entre reglas. Es decir, cuando aplicamos ciertas reglas, las poblaciones que caen en cada uno de los casos puede ser de tamaños muy distintos, esto es indicativo de la composición de la base de clientes. Cuando algo así sucede, se busca entender qué combinación es la que genera la variación y si esto se puede aprovechar o si se deben buscar medios para eliminarlo.

El ejemplo más simple de esto es una población que se ve 50-50 en género y en 25-25-25-25 en generaciones de baby boomers a z-lenials, pero cuando vemos estos dos juntos vemos que no tenemos mujeres milennials… según el producto esto puede ser bueno o catastrófico.

Pasando a otro tipo de segmentación, podemos encontrar aquellas en las que nosotros definimos las características y dejamos que un algoritmo defina qué es similar. Un caso muy conocido de este tipo de ejecución es K-medias. Saltándonos muchos detalles, lo que este algoritmo hace es mapear las características que le damos y determinar cómo agrupar a los individuos de modo que se parezcan en términos de la información con la que cuenta, utilizando una lógica de distancias.

Lo usual en estos casos es ir directamente a utilizar la segmentación, que ya de por sí parece oscura; sin embargo, hay una pieza de información muy interesante que nos estamos perdiendo. La ponderación con que el algoritmo construye esas distancias nos permite entender qué elementos son los más distintivos y podría ayudarnos a entender mejor a nuestros consumidores.

Y pasando a la categoría aparentemente más compleja podemos hablar de métodos en los que no elegimos características ni definimos similar. A este tipo de métodos les entregaremos datos y les pediremos que pongan orden ellos mismos. El más común de estos es el algoritmo de mapas auto-organizados (SOM en inglés). Desarrollados por Kohonen, lo que hacen es construir mapas de elementos y características y acomodarlos según sus valores, después determinan cuantos grupos se pueden hacer basados en qué tanto varían las características en los individuos y los agrupan utilizando reglas y ponderaciones.

El simple hecho de utilizar una técnica así ya es raro y se tiende a etiquetar los grupos para facilitar su uso y mandar a los individuos etiquetados a ejecución. Sin embargo, estaríamos ignorando información muy útil como las características distintivas de cada grupo, qué tan distintos son los grupos entre sí y qué pasa si se busca hacer más o menos grupos.

En resumen, para los modelos de segmentación, lo que podríamos aprender y normalmente ignoramos es qué hace que los grupos sean distintos y qué significa eso para nuestra marca.

¿Tienes segmentos? ¿Entiendes en qué son distintos? ¿Qué dice esa diferencia de tu consumidor, tu producto y su relación?

 

 

 

 

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