Análise de clusters: tranforme dados em insights estratégicos!

Maria Luísa Andrade
Análise de clusters: tranforme dados em insights estratégicos!

Na era da informação, organizar grandes conjuntos de dados é essencial para revelar insights estratégicos. Porém, fazer isso nem sempre é fácil e é preciso seguir métodos estatísticos para descobrir informações importantes. 

A análise de cluster é uma dessas técnicas, por permitir agrupar dados semelhantes, a clusterização te ajuda a descobrir padrões ocultos. Neste post, vamos te contar o que é análise de cluster, como ela funciona na prática e como pode transformar dados complexos em insights úteis.

O que é análise de cluster?

A análise de cluster, também conhecida como clustering, é um método de mineração de dados que agrupa pontos de dados semelhantes em clusters. Uma análise de cluster busca identificar padrões em um conjunto de dados sem conhecimento prévio sobre os grupos.

Ao contrário de outros métodos estatísticos, a análise de cluster é usada quando não se sabe quais relações podem existir nos dados. Isso porque ela mostra onde há associações e padrões, mas não explica o que eles são ou o que significam.

A principal ideia é agrupar pontos que têm características em comum, destacando o que torna esses grupos diferentes do restante. Dessa forma, grupos bem diferentes aparecem como clusters separados, enquanto um único cluster mostra que os dados são muito parecidos entre si.

Num contexto de investigação de mercado, a análise de cluster pode ser utilizada para identificar categorias como grupos etários, faixas de rendimentos, localização urbana, rural ou suburbana.

Em marketing, a análise de cluster pode ser usada para segmentação de audiência, para que diferentes grupos de clientes possam ser direcionados com as mensagens mais relevantes.

Métodos de classificação

Existem diferentes métodos de análise de cluster e vamos te contar um pouco mais sobre cada um deles. 

Métodos de partição

Neste caso os dados são divididos em áreas onde há uma alta concentração de observações e áreas com poucas observações. A ideia é encontrar regiões densas no conjunto de dados onde há muitos pontos, ou observações, juntos. Esses pontos densos formam clusters, enquanto as áreas com menos pontos são separadas. Um exemplo comum é o algoritmo K-means, que tenta dividir os dados em um número fixo de clusters.

Métodos com origem arbitrária

No método com origem arbitrária são classificadas observações em “k” grupos pré-definidos. Eles começam com “k” pontos iniciais arbitrários chamados centróides. As observações são então agrupadas em torno desses centróides com base na similaridade.

Em métodos com origem arbitrária as análises começam com pontos iniciais aleatórios, que são chamados de centróides. A partir daí as observações são então agrupadas ao redor desses centróides com base na similaridade. 

À medida que o processo continua, os centróides se ajustam para melhor representar o centro de seus respectivos clusters. Por exemplo, no algoritmo K-means, “k” representa o número de clusters desejados e os centróides são ajustados até que as observações estejam agrupadas.

Métodos por similaridade mútua

Em um caso de análise por similaridade agrupa dados que são semelhantes entre si. Esse método procura observações que têm características comuns e as agrupam. Um exemplo é o algoritmo de clustering hierárquico. 

Nesse caso, é construída uma hierarquia de clusters, começando com cada observação em seu próprio cluster. Em seguida, os clusters mais semelhantes são juntados até que todos os dados estejam em um único cluster ou em um número desejado de clusters.

Métodos análise de clusters mais comuns

Bom, agora que você já sabe um pouco mais sobre como é a lógica por trás de cada um dos métodos de classificação de clusters, vamos dar um passo adiante. Nos próximos tópicos vamos aprofundar nas maneiras de organizar o processo de análise de cluster. 

Na hora de escolher o método para realizar a clusterização é preciso entender a natureza dos dados e os recursos disponíveis. 

Conectividade

O modelo de conectividade mede a similaridade entre clusters com base nas distâncias entre todos os pontos dos clusters. Um exemplo é a média das distâncias de todos os pontos de um cluster para todos os pontos de outro cluster.

Distribuição

Este modelo olha para como os dados são distribuídos em diferentes formas. Por exemplo, pode separar os dados baseando-se em como eles se espalham como uma forma de sino (distribuição gaussiana) ou em outras formas.

Centróide

Já no modelo centróide, a medida de similaridade entre dois clusters é definida pela distância entre os pontos médios do primeiro e do segundo clusters. Ou seja, cada cluster tem um ponto central, e a similaridade é medida pela distância entre esses pontos centrais.

Densidade

Aqui, o foco é em encontrar áreas onde há muitos dados agrupados juntos em comparação com áreas onde há menos dados. Isso nos permite identificar grupos densos de pontos, onde há uma alta concentração de dados, em contraste com áreas menos densas, onde os pontos estão mais dispersos.

Aplicações da análise de clusters

Chega de teoria e vamos à prática!  A análise de cluster é uma técnica essencial na ciência de dados que permite identificar padrões e agrupamentos naturais em conjuntos de dados complexos. 

Ao agrupar dados semelhantes, podemos descobrir insights que podem ser aplicados em diversas áreas para melhorar decisões estratégicas e operacionais.

Segmentações de marketing

A análise de cluster pode ser utilizada por times de marketing para segmentar leads e clientes. Com a clusterização, é possível criar campanhas de marketing mais personalizadas e atraentes para cada um dos grupos. 

Assim, analisando esses clusters, você entende as necessidades específicas de cada grupo e pode oferecer pacotes de serviços personalizados e promoções específicas para aumentar a satisfação e retenção dos clientes. Sendo possível aumentar a taxa de conversão.

Mídia paga e redes sociais 

Por falar em personalização, a análise de cluster também pode ser uma aliada nas estratégias de mídia paga e até nas redes sociais. Por permitir segmentar audiências com base em características semelhantes, possibilita uma segmentação mais precisa dos anúncios, garantindo que sejam direcionados aos usuários mais propensos a se engajar e converter.

Dessa forma, você não apenas aumenta a relevância das campanhas, mas também melhora a experiência do usuário, resultando em maiores taxas de conversão.

Desenvolvimento de Produtos

Para criar e desenvolver um produto que se destaque no mercado é fundamental entender o que os consumidores desejam. Uma boa alternativa, para fazer isso é através da coleta feedbacks dos próprios clientes sobre o produto. 

E uma boa forma de extrair informações relevantes dessas respostas é através da clusterização. Analisando os clusters, você identifica características ou funcionalidades valorizadas por diferentes grupos de usuários e direciona melhorias no produto conforme as necessidades e preferências dos clientes.

Pesquisa de Mercado

Ao fazer uma pesquisa de mercado, você coleta dados sobre preferências e comportamentos de consumo, como hábitos alimentares e frequência de consumo de certos produtos. Com a análise de cluster, é possível identificar grupos de consumidores com preferências alimentares semelhantes. Esses dados não só ajudam a desenvolver novos produtos que atendam às necessidades de cada grupo, mas também a personalizar campanhas de vendas e estratégias de marketing.

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