Con las nuevas tecnologías y herramientas de minería de datos, la segmentación predictiva ha evolucionado en el tiempo. Es una técnica que permite a una compañía adaptar sus propuestas o estrategias comerciales de manera eficiente. Su principio no ha cambiado: la segmentación divide el mercado en varios grupos de clientes, características entendibles y patrones exactos. Todo esto según la información recolectada en un periodo de tiempo determinado por parte de la organización.

Es, además, una metodología de mucho valor en el data mining, pues detecta y analiza los nichos de mercado hacia dónde dirigirse. Gracias a los datos -por ejemplo- sobre los deseos, gustos y prioridades de los consumidores, orienta a la empresa a utilizar correctamente sus inversiones y estrategias.

Esto no sería posible sin el uso del llamado clustering. Al segmentar los datos, se parte de objetivos de negocio que ayuden a delimitar la segmentación. Uno de ellos será fijar grupos o clústeres medibles y cuantificables como los volúmenes de compra, la asistencia de los clientes a determinada tienda, el ticket promedio, etc. En el área de finanzas, se pueden crear clústeres agrupando datos como las transacciones de los consumidores, su historial crediticio y otras cifras que ayuden a realizar predicciones de su comportamiento futuro.

La segmentación parte de un análisis predictivo de datos. Y esto va mucho más allá de presentar un informe de estadísticas, información y actividades en un determinado sector. Esto es debido a que, al mostrar dicho informe a distintas personas, cada una puede interpretarlo de distinta manera.

Así, la segmentación predictiva elimina el uso de la intuición y la interpretación humana. Se trata de construir una base sólida de predicciones, gracias a los patrones encontrados en los datos, acerca de lo que un grupo de clientes, empresas o rubros harán. Solo así se tomarán decisiones empresariales más informadas y acertadas.

Claro está, para que esta técnica se emplee se necesitan programas y herramientas que impliquen algoritmos, vectores, clústeres de distintos tipos, redes neutrales y más. Todo dependerá de la situación de la compañía y de sus objetivos primordiales.

La rentabilidad de una empresa no puede mejorar si no se utilizan técnicas cuantitativas, estratégicas y de ingeniería de datos para mejorar las decisiones financieras, de marketing o de ventas. La segmentación, el targeting, el knowledge discovery in databases, positioning, entre otros métodos, ayudarán a cualquier tipo de organización a alcanzar el éxito.

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Fuentes:

IBM. "Integrar el análisis predictivo de la segmentación del cliente a las aplicaciones de la empresa".

Universidad Carlos III. Minería de Datos: Aplicaciones en el sector de las telecomunicaciones.

Dataprix. "Tipos de problemas de minería de datos".

Customer Target Consulting. "Segmentación de mis clientes, una estrategia clave para el Marketing".