La clusterización basada en preferencias reveladas y comportamientos reales va más allá de la segmentación tradicional, que se basa en datos demográficos como la edad o el nivel socioeconómico. A través de la segmentación por comportamientos, podemos identificar a los clientes de mayor valor, optimizar las campañas de marketing y ofrecer experiencias personalizadas para cada segmento. Además, el uso de Machine Learning permite ajustar y optimizar las estrategias a medida que se recopilan más datos, mejorando la precisión de las predicciones y maximizando los ingresos.
Ventajas adicionales:
Segmentación Dinámica: Los clusters se actualizan en tiempo real, ajustándose a los cambios en los comportamientos de los clientes.
Acciones Proactivas: Al identificar patrones de comportamiento, puedes tomar medidas antes de que ocurran problemas, como la pérdida de clientes.
