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Cluster

Definizione di Cluster

cluster definizione I Cluster sono gruppi di individui o oggetti con caratteristiche omogenee e organizzati in base a criteri specifici. Nell'ambito del business con questo termine si indicano generalmente gruppi di utenti, consumatori o clienti oppure prodotti, aziende o brand che vengono raggruppati in base a determinati parametri.

Significato di cluster e come crearli

Il termine inglese “cluster” (che tradotto significa “grappolo”) viene generalmente utilizzato per indicare un gruppo di item simili tra loro. Questo viene ormai comunemente adoperato anche nel linguaggio italiano come termine tecnico in differenti ambiti. Nel settore delle ricerche di mercato i cluster possono rappresentare gruppi di consumatori o utenti che presentano un livello di correlazione: per esempio potrebbe trattarsi di individui all’interno di una determinata fascia d’età e di sesso maschile oppure clienti che abitano in una determinata area geografica e che acquistano una determina tipologia di prodotti.

Sul sito di Deloitte è possibile leggere che la creazione di cluster (anche nota come “clustering“) permette l’analisi di dati relativi alle caratteristiche dei consumatori tramite la «creazione di segmenti con il massimo di omogeneità interna e eterogeneità esterna».

La creazione di questi gruppi avviene attraverso la cluster analysis, un metodo statistico per l’elaborazione di dati che consente di raggruppare individui o oggetti con caratteristiche simili, sulla base di parametri specifici prestabiliti (come quelli appena citati). Si tratta quindi di un modo per organizzare o classificare i dati all’interno di strutture omogenee così da facilitarne la comprensione. Vengono a questo scopo utilizzati i cosiddetti “algoritmi di clustering” che possono variare in base ai parametri stabiliti per l’identificazione dei differenti gruppi all’interno di una data popolazione.

A cosa serve la cluster analysis e utilità nel campo del marketing

La creazione di cluster consente di organizzare e di classificare dati in maniera efficiente e mirata. Se il riferimento è a dati relativi al proprio target , l’attività di clustering consente di trovare delle relazioni tra differenti individui e di segmentare così il proprio target.

In effetti, analizzando il proprio portafoglio clienti i brand possono identificare in maniera più chiara differenti tipologie di comportamento di consumo, di utilizzo e di acquisto di prodotti e di servizi, ma possono anche scoprire che differenti individui hanno differenti preferenze per quanto riguarda il modo in cui vogliono essere contattati dall’azienda o le modalità di pagamento o di assistenza al cliente, per menzionare alcuni esempi.

È possibile così sostenere che la cluster analysis è funzionale all’identificazione delle buyer personas , perché ciò consente alle imprese di avere un’idea più concreta dei vari clienti tipo che acquistano i prodotti: infatti, come evidenziato in precedenza, questi possono essere raggruppati in base a caratteristiche demografiche grazie all’analisi di dati provenienti per esempio dalle ricerche di mercato.

Come fa notare l’esperta di data analysis e machine learning Kadri Lenk in un articolo pubblicato su Medium, è possibile anche creare dei cluster in base alle interazioni dei clienti con i prodotti1 e con tutti i touchpoint aziendali, grazie all’analisi di dati raccolti in particolare da software di CRM.

Insight di questo tipo, frutto dalla segmentazione del proprio target, permettono alle imprese di conoscere meglio i propri clienti e di gestire nel modo più efficiente possibile le relazioni con i differenti gruppi di persone, rispondendo così alle diverse esigenze in maniera personalizzata.

In questo modo, in particolare nel settore del marketing, il clustering favorisce lo sviluppo di strategie di comunicazione mirate, identificando il tipo di messaggio più adatto a ciascun cliente. Inoltre, la creazione di cluster è funzionale alle attività di brand positioning e di posizionamento di prodotti, perché permette capire quali sono i tipi di clienti maggiormente attratti da una determinata marca o più interessati a un certo tipo di prodotto.

Note
  1. Medium

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