Você já ouviu falar em clusterização de dados, mas não sabe exatamente como essa técnica pode ser útil para a sua empresa? Não se preocupe, neste artigo vamos explicar de forma simples o que é a clusterização de dados, seus principais benefícios e como ela pode ser aplicada de maneira prática no seu negócio. Vamos também falar sobre os algoritmos mais usados para realizar essa tarefa; vamos conferir?
O que é clusterização de dados?
A clusterização de dados é uma técnica de machine learning não supervisionado que tem como objetivo agrupar dados semelhantes em clusters (ou “grupos”). Em outras palavras, ela permite organizar um conjunto de dados em grupos distintos, onde os itens dentro de cada grupo são mais semelhantes entre si do que com os itens de outros grupos.
Essa técnica é muito útil quando se tem grandes volumes de dados e precisa extrair informações relevantes, identificando padrões ou segmentações que não são facilmente perceptíveis a olho nu. A clusterização é frequentemente usada em áreas como marketing, finanças, saúde, e outras.
O que é clusterização de clientes?
A clusterização de clientes é a aplicação da técnica de clusterização ao comportamento de compra, características demográficas e psicográficas dos consumidores. Em outras palavras, ao invés de tratar todos os consumidores como um único grupo, a clusterização de clientes permite que a empresa os divida em grupos, com base em comportamentos ou necessidades semelhantes.
Por exemplo, uma loja de e-commerce pode usar a clusterização de clientes para identificar grupos de consumidores que compram os mesmos tipos de produtos, ou que têm comportamentos de compra parecidos, como frequência de compras, faixa de preço ou preferências de marca. Com isso, a empresa pode criar campanhas de marketing personalizadas para cada grupo, otimizando suas ações e aumentando as taxas de conversão.
O que é cluster em marketing?
No contexto de marketing, um cluster refere-se a um grupo de consumidores ou clientes que compartilham características semelhantes. Esses clusters são identificados através de técnicas de clusterização de dados, com base em comportamentos como hábitos de compra, interesse por certos produtos, faixa etária, localização geográfica, entre outros.
A clusterização de marketing permite identificar grupos de consumidores que talvez não estivessem tão visíveis anteriormente, como clientes que compram apenas em determinados períodos do ano, ou que têm uma relação mais intensa com a marca em determinadas plataformas (como o WhatsApp ou redes sociais).
O que é cluster no mercado financeiro?
No mercado financeiro, a clusterização de dados é amplamente utilizada para analisar e segmentar grandes volumes de informações relacionadas a clientes, transações e comportamentos. Essa técnica permite, por exemplo, identificar grupos de investidores com perfis financeiros semelhantes, ou clientes com comportamentos de risco parecidos, facilitando a tomada de decisões estratégicas e de negócios.
Por exemplo, em um banco, a clusterização pode ser usada para identificar diferentes grupos de clientes com base em seus comportamentos financeiros, como o uso de crédito, o volume de transações, a frequência de investimentos ou a adesão a produtos bancários. A partir disso, a instituição pode oferecer produtos financeiros mais adequados para cada grupo, como cartões, ofertas de investimentos e soluções personalizadas de empréstimos.
Além disso, no mercado financeiro, a clusterização pode ajudar a identificar fraudes, pois comportamentos atípicos que não se encaixam bem em nenhum dos clusters podem ser indicativos de atividades fraudulentas.
Como funciona a clusterização?
Fonte: Google Developers
O processo de clusterização funciona por meio de algumas etapas principais, como:
Coleta de dados: O primeiro passo é reunir dados relevantes, que podem ser de diferentes fontes, como comportamentos de clientes, transações financeiras, informações de vendas, e outros.
Escolha do algoritmo de clusterização: Existem diferentes algoritmos para realizar a clusterização, como K-Means, DBSCAN, Hierarchical Clustering, entre outros. O algoritmo escolhido vai determinar como os dados serão agrupados.
Agrupamento dos dados: O algoritmo começa a agrupar os dados com base nas semelhanças ou proximidade entre os elementos. Cada grupo formado é um cluster.
Análise e interpretação: Após a clusterização, é possível analisar os grupos formados para entender padrões, comportamentos ou características em comum.
Benefícios da clusterização de dados para empresas
Agora que você já sabe o que é a clusterização de dados, conheça os benefícios do método para sua empresa:
Segmentação de mercado eficiente
Com a clusterização de dados, é possível segmentar clientes de maneira mais precisa. Ao agrupar clientes com comportamentos ou características semelhantes, você consegue criar campanhas personalizadas. Isso resulta em uma maior conversão e maior satisfação do cliente, pois você está oferecendo exatamente o que ele deseja.
Melhora na tomada de decisão
A análise de dados agrupados pode fornecer insights valiosos para a tomada de decisão. Por exemplo, ao agrupar produtos por características similares, é possível identificar quais itens estão mais próximos do perfil do cliente e, com isso, ajustar estratégias de vendas e estoques de forma mais inteligente.
Otimização de processos internos
Empresas que utilizam clusterização de dados podem otimizar seus processos internos, como a organização de equipes ou a distribuição de recursos. Com base nos dados agrupados, é possível entender como cada grupo de dados impacta no desempenho da empresa e tomar ações para melhorar a eficiência operacional.
Previsão de tendências
A clusterização também pode ajudar a identificar tendências de mercado antes que elas se tornem evidentes. Por exemplo, se você tem um grande volume de dados sobre o comportamento de compra de seus clientes, pode usar a clusterização para identificar novos padrões e tendências, antecipando-se à concorrência.
Detecção de anomalias
A técnica de clusterização também é útil para detectar comportamentos atípicos ou fraudulentos. Ao identificar grupos normais de dados, você pode facilmente detectar outliers ou anomalias, como transações fraudulentas ou erros em sistemas de produção.
Aplicações práticas da clusterização de dados
A clusterização de dados não é apenas uma teoria. Além do marketing e do segmento financeiro, ela tem várias aplicações práticas que podem transformar várias áreas:
- Clusterização na saúde. No setor de saúde, a clusterização de dados pode ser usada para agrupar pacientes com doenças ou sintomas semelhantes, o que ajuda médicos a entenderem melhor padrões de saúde e a desenvolver tratamentos mais eficazes. Ela também é útil para a análise de grandes volumes de dados de exames e diagnósticos.
- Clusterização na indústria e logística Empresas de logística e manufatura utilizam a clusterização para otimizar rotas de entrega, identificar padrões na cadeia de suprimentos e melhorar a distribuição de recursos. Isso resulta em processos mais eficientes e redução de custos operacionais.
- Clusterização na análise de redes sociais. Empresas que trabalham com dados de redes sociais podem usar a clusterização de dados para agrupar usuários com interesses ou comportamentos semelhantes, facilitando a criação de campanhas direcionadas e aumentando a eficiência na interação com o público.
Principais algoritmos de clusterização de dados
Agora que você já sabe como a clusterização de dados pode ser aplicada em diferentes áreas, é importante conhecer os principais algoritmos para realizar essa tarefa.
K-Means: O K-Means é um dos algoritmos de clusterização mais conhecidos e utilizados. Ele funciona dividindo os dados em k clusters (daí o nome K-Means). O algoritmo escolhe k pontos iniciais (os centros dos clusters) e, em seguida, redistribui os dados entre esses pontos de forma que os itens dentro de cada cluster sejam os mais semelhantes possíveis.
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): O DBSCAN é um algoritmo de clusterização baseado em densidade, que é muito eficaz para detectar clusters de formas arbitrárias. Ele é especialmente útil quando você tem dados com “ruído”, ou seja, dados que não se encaixam bem em qualquer grupo, como em casos de detecção de anomalias.
Hierarchical Clustering: O Hierarchical Clustering cria uma árvore de clusters, chamada dendrograma, onde é possível visualizar como os dados são agrupados em diferentes níveis de hierarquia. Esse algoritmo é útil quando se deseja uma análise mais detalhada de como os dados podem ser agrupados de diferentes formas.
Gaussian Mixture Models (GMM): O GMM é um modelo probabilístico que assume que os dados são gerados por uma combinação de distribuições gaussianas. Ele é particularmente útil quando os clusters podem ter diferentes formas e tamanhos, e quando se quer modelar a incerteza nos dados.
A clusterização de dados é uma técnica poderosa que permite às empresas tirar o máximo proveito de seus dados, identificando padrões e segmentando de forma inteligente. Seja no marketing, finanças, saúde ou logística, a clusterização tem o potencial de otimizar processos, melhorar a tomada de decisões e impulsionar o crescimento do seu negócio.
Se você está pronto para começar a usar a clusterização de dados em sua empresa, é fundamental contar com uma equipe especializada para implementar a melhor solução para suas necessidades. Por isso, conte a Poli Júnior para te ajudar a tratar seus dados com estratégia. Afinal, com o uso adequado da clusterização, você poderá transformar grandes volumes de dados em insights valiosos, levando sua empresa a novos patamares de sucesso
