Los datos son imprescindibles para que las marcas y organizaciones puedan derivar inferencias y sacar conclusiones sobre la mente de los clientes. El análisis de conglomerados es un componente crítico en el análisis de datos dentro de la investigación de mercados, que ayuda a las marcas a identificar tendencias, identificar grupos entre varias demografías de clientes, comportamientos de compra, gustos, disgustos y mucho más.
Este método de análisis en el proceso de investigación de mercados proporciona insights para agrupar información en segmentos más pequeños que ayudan a entender cómo diferentes grupos de individuos se comportan en circunstancias similares. Varias organizaciones e investigadores pueden clasificar los clusters en categorías variadas, dependiendo de criterios predefinidos que sean significativos para un cluster, pero el tema subyacente del análisis de datos es similar.
¿Qué es el análisis de conglomerados?
El análisis de conglomerados es un método estadístico en investigación que permite a los investigadores agrupar o agrupar un conjunto de objetos en clusters pequeños, pero distintos, que difieren en características de otros clusters igualmente diferentes. El tema subyacente en el análisis exploratorio de datos ayuda a las marcas, organizaciones e investigadores a obtener insights de datos visuales para identificar tendencias y validar hipótesis y suposiciones explícitas.
Este método de análisis en investigación se basa comúnmente en el análisis de datos estadísticos utilizados en varios campos, incluyendo el reconocimiento de patrones, el aprendizaje automático, la gestión de insights en investigación de mercados, la depuración de datos, la bioinformática y mucho más.
El objetivo del análisis de conglomerados es encontrar grupos de objetos con cambios comportamentales distintos, pero donde las características subyacentes y las cosas estén en el mismo grupo de control. Un excelente ejemplo de este método de investigación son los bancos que usan datos cualitativos y cuantitativos para trazar tendencias en el procesamiento de reclamaciones entre los clientes. El uso del análisis de conglomerados les ayuda a concluir reclamaciones fraudulentas y a entender mejor el comportamiento del consumidor.
Métodos de análisis de conglomerados
El análisis de conglomerados ayuda a los investigadores y estadísticos a obtener una comprensión más profunda de los datos y a tomar mejores decisiones. Aunque los datos pueden formar parte de investigaciones cualitativas o cuantitativas, el análisis de datos aún se realiza en una plataforma de investigación en la que los datos se representan en un gráfico. No obstante, como se mencionó anteriormente, se utilizan varios métodos de análisis de conglomerados para satisfacer las necesidades de investigación.
Sin embargo, es esencial observar que el método de agrupamiento necesita ser elegido experimentalmente, a menos que haya un razonamiento matemático para seguir una manera específica. Veamos los métodos de análisis de conglomerados más comúnmente usados.
Agrupamiento jerárquico o análisis de conglomerados basado en conectividad
El agrupamiento jerárquico o el análisis de agrupamiento basado en conectividad es el método más comúnmente usado en el análisis de conglomerados. En este método, los datos que presentan componentes similares se agrupan para formar un cluster.
Estos clusters se correlacionan luego con otros conjuntos que muestran propiedades idénticas para formar otros clusters. La premisa central de este método en la investigación de encuestas es que los objetos más cercanos están mucho más relacionados que los objetos más distantes.
El otro método en el agrupamiento jerárquico es el método divisivo, donde se empieza con un conjunto de datos y se divide en grupos más pequeños de información similar. En este método, los criterios de vinculación entre los clusters están mejor definidos para entender la distancia entre los clusters y su relación. Es importante notar que no hay un único particionamiento de datos en este modelo de análisis.
Agrupamiento basado en centroides
En este método de agrupamiento, los clusters se forman, pero se definen por un único punto central del vector. Usando el algoritmo de agrupamiento del método K-means, se encuentra un punto central en el eje con un objetivo definido. Luego, clusters más pequeños se conectan a esta central de modo que la distancia entre los clusters y este punto central sea minimizada.
Una desventaja de esta técnica de análisis de conglomerados es que el número de clusters, k-clusters, debe ser definido desde el principio, limitando el análisis y la representación de los datos.
Clustering basado en distribución
El método de análisis de agrupamiento basado en distribución agrupa datos en objetos de la misma distribución. Este método es el método de análisis estadístico más utilizado. La característica distintiva de este método es el muestreo aleatorio simple para recolectar objetos de muestra de una distribución.
Este modelo funciona mejor cuando hay necesidad de mostrar una correlación entre atributos y objetos. Sin embargo, la desventaja de este modelo es que, como los objetos se agrupan con base en atributos predefinidos, puede haber un elemento de sesgo en el agrupamiento, ya que cada objeto debe corresponder a una distribución.
Agrupamiento basado en densidad
El método de agrupamiento basado en densidad es la cuarta técnica de análisis de agrupamiento comúnmente usada, en la que los clusters se definen con base en la densidad en comparación con el conjunto de datos general. Los objetos en las áreas dispersas son ruido y puntos de borde, ya que normalmente separan clusters en la representación gráfica.
DBSCAN es el método de agrupamiento basado en densidad más comúnmente usado. Sin embargo, una desventaja de este método es que una caída en la densidad es necesaria para mostrar la diferencia entre dos clusters, lo que a menudo no parece natural.
Ejemplos de análisis de conglomerados
El análisis de conglomerados es un beneficio definitivo y es ampliamente usado en sectores, funcionalidades y en el campo de la investigación. Para describir mejor la utilidad del análisis de conglomerados en la investigación, veamos los dos ejemplos a continuación.
Análisis de conglomerados en el marketing de retail
Las marcas tradicionalmente usan el análisis de conglomerados para entender las encuestas y tendencias de comportamiento de compra usando la segmentación demográfica entre su base de clientes. Algunos factores generalmente considerados son la ubicación geográfica, sexo, edad, ingreso familiar anual, etc.
Estos parámetros destacan cómo diferentes grupos de consumidores toman otras decisiones de compra; por lo tanto, los gigantes del retail usan estos datos para trazar paralelos sobre cómo comercializar para estos públicos. Esto también ayuda a maximizar el ROI de los gastos, reduciendo la rotación de clientes.
Análisis de conglomerados en ciencias del deporte
Otro caso de uso diario del análisis de conglomerados es en el campo de los deportes. Científicos de datos, investigadores, médicos, gerentes de equipo, scouts, etc., analizan cómo jugadores similares se desempeñan en diferentes escenarios y cuán efectivos son en su deporte. Los jugadores se dividen en tipo de cuerpo, edad, posición y criterios similares para verificar su eficacia.
Análisis de conglomerados con QuestionPro
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