La Nube también facilita el clustering y la segmentación de clientes

La agrupación de clientes es una técnica de Business Intelligence que nos puede ofrecer mucha información con la que mejorar nuestro negocio, obteniendo datos importantes con los que orientar acciones de marketing, campañas de publicidad, definición de planes y servicios, etc.

Básicamente se trata de reunir a nuestros clientes en grupos con características similares, encontrando patrones que puedan reconocerse a priori y en los que podamos situarlos. Para ello usamos nuestra base de datos de clientes, definimos los criterios que pensamos que puedan ser importantes para realizar esa clasificación y luego los agrupamos. Algunos criterios pueden ser el sector en el que se encuentran, la cantidad de facturación, el tipo de servicio que se les ha ofrecido, el momento en el que se tuvo una relación comercial, etc.

Clustering y Machine Learning

Dependiendo de la cantidad de clientes que tengamos en nuestra base de datos inicial la agrupación puede ser una tarea sencilla y rápida o extremadamente laboriosa y compleja. Si estamos ante este último caso, será de gran ayuda contar con la capacidad de procesamiento de un ordenador y las técnicas de Machine Learning.

Las técnicas de Clustering son uno de los casos de uso más destacados del Machine Learning y básicamente consisten en un procesamiento estadístico de las muestras para su agrupación en alguno de los criterios previamente establecidos. Para ello es importante nutrir al sistema de una cantidad de variables que permitan a los algoritmos de inteligencia artificial realizar el trabajo estadístico. Así se podrá realizar la correcta identificación de los grupos de clientes y la cuantificación de su peso en cada grupo.

Herramientas para Clustering de clientes con Machine Learning

Hoy, gracias al Cloud Computing, disponemos de una capacidad de cómputo y procesamiento prácticamente ilimitada, con servidores que podemos poner en funcionamiento para hacer una tarea y apagarlos una vez que se ha completado. Esto hace que la inversión sea extremadamente baja, ya que el coste de los servicios Cloud se realiza únicamente por el tiempo en el que permanecen los servidores en funcionamiento.

Dos de las herramientas que podemos utilizar para estos cálculos de una manera ágil y amistosa para el usuario son JupyterLab y RStudio. Ambas plataformas nos permiten trabajar con Python, que es uno de los lenguajes más indicados para procesamiento de grandes cantidades de información y para Machine Learning. Aunque, si lo preferimos, también es posible usar otros lenguajes de programación. En cualquier caso, ambas herramientas son muy usadas en entornos empresariales y científicos.

Instalar estas herramientas es extremadamente sencillo gracias al Cloud de Arsys. Usarlas también es sencillo, con lo que en pocos minutos podemos poner en marcha nuestros primeros programas, desarrollarlos, alimentar los sistemas con datos y ejecutar los programas, sin salir de la misma plataforma.

Para aprender fácilmente a instalar y manejar estas plataformas de Machine Learning y comenzar a realizar clustering de clientes puedes echar un vistazo a estos primeros pasos para usar JupyterLab o este otro post sobre RStudio.