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Ciencia de datos: Segmentación VS bucketing

Ciencia de datos: Segmentación VS bucketing

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Dentro de todas las empresas se manejan distintos tipos de información que pueden ser útiles para brindar parámetros sobre el cumplimiento de los objetivos. Sin embargo, una de las principales dudas es cuál es la forma adecuada para categorizar todo lo que obtuvimos de nuestras distintas fuentes como una base de datos, mediciones de redes sociales, entre otras.

 

Para lograrlo podemos apoyarnos en la ciencia de datos que es el estudio de la data con el fin de extraer información significativa para tu empresa. Además, combina principios y prácticas del campo de las matemáticas, la estadística, la inteligencia artificial y la ingeniería de computación para analizar grandes cantidades de ellos.

 

Dentro de esta ciencia nos basamos en dos formas comunes para agrupar y categorizar la data que recibimos: la segmentación y la generalización o bucketing. Pero ¿cuándo es ideal utilizar cada una?, ¿para qué tipo de datos es útil? Te presentamos las respuestas a continuación.

 

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Primero: Qué es segmentación

La segmentación es una forma de dividir a los clientes en grupos tomando en cuenta ciertas características que comparten. Es decir, sabemos que todos tienen el interés por un producto o servicio y esto los impulsa a realizar un acercamiento a tu negocio. 

 

Pero más allá de eso, existen diferencias demográficas como la edad o el género, además de otros factores como variantes socioeconómicas, de estilo de vida y de comportamiento que son útiles para categorizarlos correctamente.

 

Las marcas que están enfocadas al consumidor tienen una clara ventaja al hablar de cómo obtener datos, ya que pueden recabar información sobre los usuarios por distintos canales. Entre ellos están: al efectuar una compra o contratar un servicio, también de otros medios como landing pages, campañas de email marketing, entre otras. 

 

Para un negocio, la data que adquieren sobre cada persona es útil para crear una segmentación de clientes, dependiendo de las preguntas que deseen resolver. 

 

Segundo: Qué es Bucketing

El Bucketing o generalización es el proceso de tomar ciertos valores distintivos para agruparlos en una manera más generalizada. Usualmente utilizamos este manejo de información numérica como porcentajes, resultados financieros, entre otros.

 

El objetivo es conseguir categorías con métricas más significativas para emplearlas dentro de nuestros análisis, anidando los datos homogéneos de un ítem específico.  Esto será útil para generar un rango con data más robusta que nos sea óptimo para generar reportes y estadísticas.

 

Se aplica la generalización a datos estructurados y no estructurados, siempre que el valor se pueda clasificar con una categoría. Es decir, podemos agrupar fechas en rangos de años o nombres de acuerdo a las letras del abecedario, por ejemplo.

 

¿Cuándo es recomendable utilizar cada una?

Si bien ambas formas de organización de datos puedes utilizarlos dentro de tus procesos de ordenamiento de información, existen ciertas categorías en las que funciona según la segmentación. Te presentamos algunos criterios a continuación:

 

  • Criterio geográfico: este es el país o la ciudad en donde se encuentran los clientes. Afecta a tu negocio no solo en aspectos objetivos como la logística y la distribución, sino que se refleja en la cultura de la empresa y sus consumidores.

 

  • Criterio demográfico: permite clasificar a los clientes potenciales atendiendo a sus dimensiones y tipología específica. Algunos de estos son su lugar de trabajo, hobbies, entre otros.

 

  • Criterio de beneficios: se consideran así a aquellos aspectos a los que el usuario da más importancia al efectuar una compra. Pueden ser las características mejoradas de un producto, los atributos como color y tamaño, entre otros. 

 

  • Criterio de enfoque de compras: este toma en consideración las políticas de compra de los clientes. También responde preguntas como: ¿quiénes son los principales tomadores de decisión o los influenciadores en el proceso de compra?, ¿cuáles son los aspectos más importantes que se toman en cuenta para llegar a una decisión final?

 

  • Criterio del uso del producto: es crucial conocer la forma en que se emplea tu producto. ¿Es de uso cotidiano o es únicamente para situaciones emergentes?, ¿cuáles son las características distintivas del cliente que consume estos tipos de productos? 


En el caso de los datos numéricos, la generalización es la mejor forma de agrupar esta data para hacerla más representativa al generar reportes que nos sirvan para averiguar patrones de comportamiento y efectividad de nuestros esfuerzos.

 

Consideremos este ejemplo: en la industria financiera o de retail tenemos una base que almacena las puntuaciones de satisfacción de los usuarios y estas van de 1 a 10. Cuando analizas los datos, te das cuenta de que los usuarios rara vez usan algunos valores. De hecho, hay algunas puntuaciones que se asignan a una sola persona. 

 

Esto podría verse como que la mayoría de los usuarios eligen 5, 8 o 10, pero cinco eligieron 2 y solo uno eligió 7. En lugar de mantener los datos en medidas muy bajas, puedes generalizar estos valores en grupos para no tener conjuntos con muy pocos participantes. 

 

Aportes de la buena categorización de los datos para tu negocio

La segmentación y la generalización van de la mano para apoyarte a obtener datos robustos y bien categorizados, lo cual se proyecta positivamente en distintas áreas de tu negocio. En el caso del marketing es ideal aprovechar ambas tanto para la planificación estratégica como para el desarrollo de actividades puntuales, más operativas.

 

En el área de atención al cliente, los datos pueden brindar especificaciones sobre las necesidades del usuario. Entre ellas, establecer prioridades sobre aspectos como los canales de comunicación más idóneos para cada segmento y esta información mejora la experiencia del cliente.

 

Otro aspecto es la oportunidad de conocer el segmento específico al que va dirigido tu producto. Esto con el objetivo de invertir en suministros adecuados y realizar los ajustes necesarios para alcanzar así la satisfacción de los usuarios.

 

El objetivo final es que toda la información que se maneje dentro de la empresa sea concisa y que represente de manera significativa los aspectos importantes que debes analizar. Lo anterior ayudará a generar estimaciones, mejorar tus procesos y lograr los objetivos de todas las áreas de tu negocio.

 

¡Que el manejo de los datos de tu empresa no sea un reto complejo! En NIU Solutions te apoyamos con un equipo de expertos para aplicar la tecnología que necesitas para mejorar tus procesos de captación, organización y categorización. ¡Contáctanos! Estamos seguros de que podremos llevar tu negocio al siguiente nivel.

 

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