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21 de feb. de 2022 · Se llama análisis de cluster, lo cual se ha convertido en una de las formas más accesibles y aplicables de poder conocer a tus consumidores con todo lujo de detalles. En este post, te contaremos qué es clusterización, cuáles son los beneficios de la clusterización, las técnicas de clustering más usadas y qué se necesita para armar un cluster.
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9 de oct. de 2023 · El clustering es una técnica de aprendizaje automático que tiene como objetivo agrupar conjuntos de datos similares en categorías o clústeres. Es una herramienta muy útil para identificar patrones y estructuras en grandes volúmenes de información.
17 de mar. de 2023 · El análisis de clústers o clustering es la actividad descriptiva en los procesos de minería de datos en Big Data y encuentra aplicaciones en diversos campos, de las ciencias sociales al marketing, de la medicina a la biología, de la física a la economía.
Es la segmentación o clustering. ¡Si! Es algo similar a agrupar una tomates en: madurados, algo maduros… y verdes según el color y la “dureza” que observamos. Dicho de otro modo. Una técnica capaz de: Agrupar potenciales clientes en características parecidas según sus visitas y comportamiento en una web.
18 de oct. de 2022 · Cuando hablamos de clusterizar, nos referimos a separar o categorizar a un grupo de empresas o de personas de acuerdo con una serie de características compartidas. Esto permite la creación de subcategorías de personas a las que poder direccionar mejor un mensaje, una campaña o un producto.
11 de oct. de 2023 · En el medio empresarial, clusterizar quiere decir unir a dos o más empresas con el propósito de mejorar la actuación de cada una de ellas, aumentar su poder competitivo, permitir el acceso a innovaciones, entre otras funciones. ¿Qué significa clusterizar clientes en el marketing digital?
La clusterización se usa en proyectos para empresas que quieren encontrar aspectos en común dentro de sus clientes para encontrar grupos y enfocar productos o servicios, algo parecido a la segmentación de clientes o customer segmentation.
