Los hallazgos no están limitados por una serie de clústeres predefinidos.
Puede que los clústeres aparezcan más pequeños, cuando hayas seleccionado la segmentación por interconectividad, identificando a quien se conoce, quien sigue a quién.
Como debe haber una conexión entre las afinidades, siempre hay clústeres muy pequeños que caen por debajo del umbral del 1%, por lo que no están representados en el grupo.
Nuestro equipo de datos descubrió que la agrupación en clústeres basada en este método crea los clústeres más consistentes y relevantes, así como la identificación de características más únicas para cada clúster.
Una vez que hayamos identificado los clústeres / grupos, podemos formular la pregunta "¿cómo se conocen unos a otros?", Es decir, cuáles son las tendencias ocultas que la plataforma ha revelado, incluidos los intereses, la psicografía y los influencers.
Los resultados no están sesgados por las afinidades hacia las cuentas principales que no forman parte de la audiencia (por ejemplo, un interés en el Love de Katy Perry no generará un clúster único grande que agrupe a todos los que están conectados a ella).
Si ves que te aparecen clústeres muy pequeños, prueba a crear una audiencia segmentada por afinidad, ya que esto segmentara a la audiencia por cuentas similares a las que siguen, donde aparecerán menos clústeres, pero más grandes.
Para más información sobre la segmentación de audiencias, visita este guía.