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-Silva Anduaga Paulina 173229

-Rodriguez Alonso Adriana Guadalupe 175169

-Ivana Zúñiga Gutiérrez. 176796

-Alejandro González Briones 172762

-Candia Reyna Jonathan Guadalupe 176664

-Solis Aguiñaga Sarahi Guadalupe 175075

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El análisis clúster es un conjunto de técnicas estadísticas multivariantes que tienen como objetivo agrupar a un conjunto de casos o individuos en conglomerados o clústers (grupos homogéneos)

Esta técnica permite:

·       Identificar patrones

·       Agrupar datos

·       Segmentar clientes

·       Realizar análisis de sentimiento

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De acuerdo con Cuadras una clasificación puede ser :

A) Aglomerativa o divisiva.

Será aglomerativa o ascendente si se parte inicialmente de los individuos que se van , progresivamente fusionando, formando grupos que constituyen las sucesivas particiones. Por el contrario, ser divisiva o descendente si se parte de todo el conjunto de individuos como un conglomerado y se va sucesivamente subdividiendo en grupos más pequeños.

B)Jerárquica o no jerárquica.

En una clasificación no jerárquica se forman grupos homogéneos sin establecer relaciones entre ellos. En una clasificación jerárquica, en cambio, los grupos se van fusionando (o subdividiendo) sucesivamente, siguiendo una prelación o jerarquía, decreciendo la homogeneidad conforme se van haciendo más amplios.

C)Monotética o politética.

Una clasificación monotética está basada en una única característica muy relevante. Se procede de forma divisiva, separando entre individuos que la tienen e individuos que no la tienen.

Una clasificación politética está basada en un gran número de características y no se exige que todos los miembros de un conglomerado posean todas las características, (aunque sí que tengan cierta homogeneidad en ellas). Usualmente se procede en estos casos de forma aglomerativa.

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El caso de análisis clúster aplicado al marketing de Zara es un excelente ejemplo real de cómo se puede utilizar esta técnica para mejorar la segmentación de clientes y personalizar estrategias de marketing.

Análisis Clúster en Zara

Zara, la popular marca de moda, ha implementado un sistema de análisis clúster para segmentar a sus clientes de manera efectiva. Este sistema permite identificar grupos de clientes con características y comportamientos de compra similares, facilitando la personalización de las ofertas y la comunicación de marketing.

¿Por qué es un caso de clúster?

El análisis clúster en Zara implica el uso de algoritmos matemáticos, como el k-means, para agrupar a los clientes en diferentes segmentos basados en datos de compra, preferencias de productos y comportamiento de navegación. Los grupos resultantes, o clústeres, son homogéneos internamente pero diferentes entre sí, lo que permite a Zara:

1. Personalización del Marketing: Adaptar sus campañas de marketing a las necesidades y preferencias específicas de cada clúster, mejorando la relevancia y efectividad de sus comunicaciones.

2. Optimización del Inventario: Ajustar el inventario y la distribución de productos según la demanda y las preferencias de cada segmento, lo que reduce costos y mejora la satisfacción del cliente.

Resultados del Análisis Clúster

El uso de análisis clúster permite a Zara identificar y entender diferentes perfiles de clientes, como aquellos que buscan moda rápida a precios accesibles versus aquellos que prefieren estilos más exclusivos. Este conocimiento detallado ayuda a Zara a diseñar y ofrecer productos que se alineen con las expectativas de cada grupo específico, manteniendo su posición competitiva en el mercado global de la moda.

Referencias

1. Optimove. "Customer Clustering: Cluster Segmentation Analysis". [Optimove](https://www.optimove.com/).

2. EdrawMind. "Zara Segmentation, Targeting, and Positioning". [EdrawMind](https://www.edrawmind.com/).

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Las 2 técnicas de clusterización mas habituales

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Las 2 técnicas de clusterización mas habituales

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#1. Análisis de cluster de K-medias.

Este método ayuda a un mejor modelado de clientes, un mayor análisis predictivo y también se utiliza para orientar a tus consumidores con ofertas e incentivos personalizados según sus deseos, necesidades y preferencias.

#2. Análisis de k-vecinos.

Permite una mayor exactitud, al incluir varios parámetros de importancia para la lógica del negocio, como lo son la calificación promedio de los usuarios, contador de visitas y compras, se utiliza por ejemplo para crear los motores de recomendación específicos para cada cliente.

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Este modelo es de gran ayuda para la mercadotecnia, debido a que permite segmentar a clientes en grupos homogéneos en función de sus características y comportamientos, para despues poder aplicar las estrategias de marketing correspondiente de a cuerdo a las necesidades y caracteristicas de cada grupo, brindando un mayor oportunidad de que la estrategia tenga mejores resultados, por su adaptaciòn para cada segmento o grupo.

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Clúster por método de Ward representación

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Clúster por método de Ward representación