Clustering: Análisis de segmentos de clientes

Fundada en 1920, Mazda es un fabricante de automóviles japonés, con sede principal en Hiroshima, y con plantas en las localidades de Hiroshima (factoría de Ujina), Nishinoura, Nakanoseki (Hofu) y Miyoshi, Japón. En 1960 inició su expansión comercial, primero en Europa y más tarde en EEUU. En 2020 creó su primer vehículo eléctrico a base de materiales sostenibles, al tiempo que de calidad.

Resumen ejecutivo

La segmentación de clientes busca encontrar grupos homogéneos de clientes que respondan de modo similar a determinadas estrategias de marketing. Tradicionalmente la forma de crear estos segmentos se basa en seleccionar atributos del perfil del cliente (geográficas, demográficas y socioeconómicas habitualmente) para establecer los parámetros de similitud. Esta forma de ver los segmentos en las organizaciones forma parte de la propia cultura de la empresa y es percibida como algo estático e inamovible. La Inteligencia Artificial ha propiciado un cambio de paradigma en la forma de aproximarse a un tema como el de la segmentación. Los algoritmos de Clustering permiten analizar cientos de variables de cualquier dimensión de la buyer persona, de perfil o de comportamiento, estructurados o no estructurados e incluirlos como atributos válidos para encontrar agrupaciones naturales de clientes.

En este caso se analizaron decenas de atributos para confeccionar los segmentos resultantes.
Los grupos resultantes del análisis son homogéneos entre sí y diferenciados claramente de otros clústeres.

Retos

Mazda viene utilizando la Analítica Avanzada desde hace años, y como experto tenía muy claro que su estrategia debía estar basada en una plataforma colaborativa que cubriera todas sus necesidades.

Ahora, gracias al uso de BigML, toda la organización tiene acceso a los modelos y puede gestionarlos sin temor a perder la inversión realizada en el know-how.

Segmentos de clientes

Los segmentos encontrados diferenciaban claramente a los clientes en función de varios atributos.

Así en un segmento se ubicaban compradores jóvenes con poder adquisitivo medio con preferencias por el segmento sub medio.

Los clientes más exigentes y con preferencia por la gama alta de la marca mostraban más interacción con el servicio de Posventa siendo más exigentes en sus interacciones.

Un tercer grupo de clientes incluía clientes más jóvenes con coches del segmento más accesible de los vehículos de la marca.

En el cuarto figuraban un grupo de clientes de un poder adquisitivo menor y con vehículos más antiguos de precio más asequible.

En un último segmento menos numeroso figuraban unos clientes jóvenes de poder adquisitivo medio, pero con gran compromiso con la marca.

Esta información disponible por parte del departamento de Marketing permitió orientar las campañas futuras de lanzamiento adaptando las actividades de Marketing a cada uno de los segmentos.

Resultados obtenidos

Una vez aplicados los más de 30 atributos para obtener la segmentación de los clientes de Mazda el algoritmo identificó claramente 5 segmentos de clientes bien diferenciados.

"Gracias a las técnicas de segmentación entendemos mejor qué tipo de clientes tenemos y cuáles son sus preferencias“.

José Manuel Loscos, Director de Marketing Mazda España.