Segmentación
de clientes
Jefferson Pariona
DMC Online

● ¿Qué es una segmentación?
● ¿Qué es un segmento o cluster?
● Tipos de segmentación
● Proceso de segmentación
● ¿Cuándo aplicar una segmentación
o análisis de cluster?
● Ejemplos de uso de segmentación
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¿Qué es una Segmentación?
● Es una técnica descriptiva.
● Su objetivo es descubrir agrupaciones
naturales que puedan estar presentes en
los datos.
● Se agrupa en base a características que
poseen en común cada segmento o
cluster.
Importante: no se crean ni se inventan
segmentos, se descubren las agrupaciones
naturales.
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¿Qué es una Segmentación?
● Las técnicas de clasificación como la
Regresión Logística, Análisis Discriminante,
entre otras (en las que sí conocemos las
etiquetas), busca clasificar a un nuevo
cliente y/o individuo. Por otro lado, en el
Análisis de Segmentación o Clustering se
busca descubrir esas etiquetas, dado que
no las conocemos.
• Es una técnica de aprendizaje no
supervisada.
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¿Qué es una Segmentación?
Es el proceso de agrupación de un conjunto de elementos o individuos (clientes) en segmentos (grupos o
clusters), basados en similitudes o cercanía entre sus características (edad, ingresos, número de hijos, etc.).
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Análisis
Cluster

¿Qué es un Segmento o Cluster?
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Es un conjunto de observaciones y/o individuos que comparten características en común,
siendo homogéneos entre ellos; sin embargo, heterogéneos entre grupos.
Input Model Output
1010101010
1011100011
1001011010

¿Qué es un Segmento o Cluster?
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Ingresos
($/)
Edad
Ingresos
($/)
Edad
Segmento 1:
Edad promedio: 25 años.
Ingreso promedio: S/.1,500.
Segmento 2:
Edad promedio: 50 años.
Ingreso promedio: S/.3,200.
Segmento 3:
Edad promedio: 65 años
Ingreso promedio: S./900.

Tipos de Segmentación
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MÉTODOS
NO
JERÁRQUICO
JERÁRQUICO

Proceso de Segmentación
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PLANTEAMIENTO GENERAL
Preparación
de Data
Cálculo de
Distancias
Escoger y
aplicar
algoritmo de
clasificación
Visualización y
Determinación
de número de
clusters

¿Cuándo aplicar una segmentación
o análisis de cluster?
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• Tener claro el objetivo de análisis, para poder saber qué herramienta utilizar.
• No confundir segmentar con predecir y/o pronosticar.
• Recordar que la técnica de segmentación o cluster es una técnica descriptiva - no
supervisada, la cual ayuda a identificar los distintos grupos naturales que se forman.
• Los modelos de regresión y técnicas supervisadas en su mayoría tienen que cumplir
supuestos estadísticos para poder realizar inferencias y/o predicciones mientras que
una segmentación no lo requiere.

Ejemplos
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• Se necesita determinar si un cliente es propenso o no a la
compra de cierto producto
Usar técnicas de modelamiento probabilístico
(Técnica Supervisada)
• Se desea agrupar la red de agencias de un banco a nivel
nacional para tener una eficiente supervisión de éstas.
Usar análisis de segmentación (Técnica No
Supervisada)
• Identificar qué tipo de clientes son los que están
adquiriendo mis productos en el último año.
Usar análisis de segmentación (Técnica No
Supervisada)

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• Se necesita encontrar qué tipo de clientes y/o perfiles han ingresado en el último año a nuestra
cartera de clientes.
Usar análisis de segmentación (Técnica No Supervisada)
• Se necesita proyectar las ventas del próximo año en base a la data histórica de ventas.
Usar técnicas de modelamiento probabilístico (Técnica Supervisada)
Ejemplos