En esta guía del usuario, explicamos qué es la segmentación, cómo puedes crear clústeres de audiencia dentro de tus informes de Insights y cuál elegir según tu caso de uso.
¿Qué es la segmentación de audiencias y porque es importante?
La segmentación de audiencia implica identificar grupos de personas (clústeres) dentro de una audiencia más amplia, lo que nos permite descubrir ideas únicas sobre lo que les interesa y qué tendencias los conectan. Es crucial entender la diferencia entre la segmentación y el filtrado, ya que a menudo se confunden:
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Segmentación (generar clústeres): Este es el resultado que ocurre cuando una audiencia se agrupa por características y conexiones únicas que son impulsadas por datos y sin prejuicios.
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Filtrado: A menudo se usa como un paso inicial para definir una audiencia o seleccionar una audiencia después de obtener información, proporcionando una audiencia predeterminada.
En Audiense, nuestra "unidad de trabajo" es la audiencia inicial definida por criterios específicos (filtros) que elijas ingresar, como personas encontradas en una geolocalización específica o aquellas que siguen cuentas. Una vez que se define tu audiencia, la formación de clústeres te permite profundizar en cada clúster dentro de la audiencia, proporcionando ideas de nicho sobre cada grupo. Esto ayuda a optimizar el tipo de contenido/alcanzar, aumentar el ROI de las campañas, mejorar la generación de leads o descubrir nuevas oportunidades de mercado.
¿Cómo creamos clústeres de audiencias en Audiense Insights?
Audiense ofrece dos tipos principales de segmentación:
- Interconexiones (clústeres conectados, quién sigue a quién, para descubrir qué los une como comunidad).
- Afinidades (clústeres basados en intereses, aquellos que siguen conjuntos similares de cuentas, por lo tanto, con intereses similares).
Los individuos solo pueden ser miembros de un clúster. Por lo tanto, una vez que se observa el patrón de múltiples clústeres, a cada individuo dentro de una audiencia se le asigna el clúster que mejor se ajuste. Estos métodos identifican clústeres que ocurren naturalmente dentro de tu audiencia sin prejuicios.
1. Clústeres de Interconexiones
La segmentación de Interconexiones agrupa a los individuos según "quién conoce a quién", es decir, cómo estos individuos están interconectados, utilizando el algoritmo de Louvain que se basa en relaciones (comunidades). Este método analiza quién interactúa con quién y los agrupa juntos como clústeres. Por ejemplo, si la persona 'A' sigue a la persona 'B', serán agrupadas juntas en un clúster. Esto ayuda a comprender las personas asociadas que están conectadas debido a relaciones mutuas.
Mejor para:
- Encontrar clústeres nichos dentro de tu audiencia
- Análisis específico de ubicación
- Descubrimiento de cohortes profesionales
- Visión general del mercado general
- Encontrar el potencial de grupo viral
- Contextos tanto B2C como B2B, ya que puede desglosar los mercados en clústeres manejables
Este método selecciona el número óptimo de clústeres según las relaciones descubiertas. Los resultados pueden proporcionar entre 4 y 10 clústeres de forma predeterminada, pero puedes solicitar clústeres adicionales, hasta 20.
2. Clusteres de Afinidad (Affinites)
La segmentación de afinidad, 'Affinities', proporciona agrupación no supervisada, que divide a los usuarios en clústeres basados en sus comportamientos de interés imparciales debido a sus patrones de seguimiento. Los usuarios individuales se agrupan en un único clúster basado en las cuentas con las que eligen conectarse.
Esta segmentación utiliza el algoritmo 'K-means'. Es útil para agrupar elementos basados en propiedades similares, en lugar de relaciones. El objetivo principal de este algoritmo es agrupar datos en varios grupos según la similitud.
Una vez que el algoritmo detecta un grupo de usuarios con un patrón de seguir a algunas de las mismas cuentas, ese grupo se convierte en la señal de un clúster particular.
Mejor para:
- Segmentación de marca
- Análisis de fandom
- Descubrimiento de asociaciones
- Análisis de audiencias más grandes para comprender estrategias de medios de consumo más amplias
Este método te permite seleccionar la granularidad deseada para descubrir clústeres ocultos. Puedes ajustar entre 2 y 20 clústeres. Selecciona menos clústeres para desglosar clústeres de alto nivel, o más clústeres para descubrir nichos. También puedes ir con la recomendación que te damos basado en el tamaño estimado de la audiencia.
Nota: Los usuarios con un plan gratuito o un plan de marketing en Twitter solo podrán seleccionar la segmentación de Interconexiones. Los usuarios con un plan de Audiense Insights tendrán ambos métodos de segmentación disponibles para su uso.
Cómo acceder y utilizar la Segmentación de Audiencia:
- Navega hasta el paso de selección de clústeres al crear un informe de insights.
- Selecciona Interconexiones o Afinidades.
- Si seleccionas Afinidades, elige el número deseado de clústeres entre 2 y 20 para adaptar el análisis según tus requisitos, u opta por el número predeterminado de clústeres, que se basa en el tamaño estimado de la audiencia.
- Para Interconexiones, no podrás elegir el número de clústeres, ya que entregaremos solo aquellos que están conectados dentro de la audiencia, lo que puede resultar en 4 a 10 de forma predeterminada, pero puedes solicitar clústeres adicionales, hasta 20.
Si quieres saber como nombramos a los clústeres con IA lee este artículo.