Parte 3 Clasificación de clientes o productos
Segmentación inteligente con datos en excel
La clasificación y segmentación de clientes o productos representa una de las aplicaciones más valiosas del Machine Learning en contextos empresariales.
Mediante estas técnicas, puedes descubrir patrones ocultos que te permiten tratar a cada segmento de manera personalizada, optimizando recursos y maximizando resultados. En esta sección aprenderás el proceso completo desde la recopilación de datos hasta la interpretación de resultados accionables.
¿Cómo clasificar clientes o productos con Machine Learning?
Recopilación de datos relevantes
El primer paso crucial es reunir información significativa sobre tus clientes o productos. Para clientes: historial de compras, frecuencia de transacciones, valor promedio del pedido, canales preferidos, datos demográficos, interacciones con servicio al cliente. Para productos: ventas históricas, estacionalidad, márgenes, categorías, características técnicas, reseñas. Clave: Más datos no siempre es mejor; enfócate en variables que realmente influyen en el comportamiento que quieres predecir.
Selección de variables predictoras
No todas las columnas de datos son igualmente útiles. Identifica las variables predictoras clave que tienen mayor impacto en tu objetivo de clasificación. Por ejemplo, para predecir abandono de clientes, el tiempo desde la última compra suele ser más relevante que el color favorito del cliente. Técnicas como el análisis de correlación en XLSTAT te ayudan a identificar qué variables tienen relaciones fuertes con tu objetivo
Aplicación de modelos de clasificación
Selecciona el algoritmo apropiado según tu problema:
Regresión logística: Simple y efectiva para problemas binarios (compra/no compra)
Árboles de decisión: Intuitivos y fáciles de interpretar, ideales para reglas de negocio claras
K-Nearest Neighbors: Clasifica basándose en similitud con casos conocidos
Random Forest: Combinación de múltiples árboles para mayor precisión
Interpretación y acción sobre resultados
Los modelos generan probabilidades o categorías para cada cliente o producto. Interpreta estos resultados en contexto de negocio: ¿Qué acciones tomarás con clientes de alto riesgo? ¿Cómo adaptarás tu inventario según la clasificación de productos?
Crea segmentos accionables y diseña estrategias diferenciadas para cada uno. El valor del ML no está solo en clasificar, sino en las decisiones que tomas basándote en esas clasificaciones.
Ejemplo práctico: Clasificación de riesgo de clientes
El problema de negocio
Una empresa de comercio electrónico necesita identificar que clientes tienen mayor probabilidad de incumplir pagos o generar devoluciones costosas. Clasificar el riesgo permite ofrecer condiciones de pago diferenciadas y asignar recursos de manera eficiente.
Variables consideradas
Edad del cliente: Los patrones de pago varían por grupo etario
Historial de compras: Número, frecuencia y valor de compras previas
Pagos atrasados históricos: ¿Han retrasado pagos anteriormente?
Ratio devoluciones: Porcentaje de productos devueltos
Tipo de productos comprados: Ciertas categorías correlacionan con mayor riesgo
Método de pago preferido: Pago contra entrega vs. adelantado
Implementación con XLSTAT
1.Organizar datos históricos de 1000 clientes en Excel con sus variables y resultado conocido (cumplió/incumplió)
2.Abrir XLSTAT y seleccionar «modelización de datos -> Regresión logística»
3.Definir variable objetivo (riesgo) y las variables explicativas
4.Ejecutar el modelo y revisar la precisión (idealmente > 80%)
5.Aplicar el modelo a nuevos clientes para obtener su clasificación de riesgo
Resultados adicionales
15% Riesgo alto
Requieren pago adelantado o garantías adicionales
30% Riesgo medio
Monitoreo regular y limites de crédito conservadores
55% Riesgo bajo
Condiciones favorables y programas de fidelización