Caso de Éxito
Segmentación avanzada de clientes
Cluster analysis
con K-means
3Cat es la plataforma digital de medios de la Corporació Catalana de Mitjans Audiovisuals (CCMA), entidad que engloba a TV3 (Televisió de Catalunya) y CatRadio (Catalunya Ràdio). El objetivo de 3Cat es reformular su estructura clásica de televisión y radio y mantenerse a la vanguardia del consumo de contenido, ya que añade los podcasts, los videopodcasts y programas de televisión exclusivos. La CCMA unifica bajo la marca 3Cat una plataforma de streaming para los contenidos de audio y video de la Corporación.
La plataforma digital 3Cat ha sustituido el servicio de vídeos a demanda 3alacarta y la aplicación móvil de TV3.
Objetivo del proyecto
Históricamente, TV3 ha trabajado la data de usuarios de 3Cat de una forma unidimensional, bidimensional o meramente descriptiva. No existía una configuración o modelo de datos que apoyase la comprensión del cliente desde un punto de vista global, holístico, incluyendo todos los datos disponibles en la plataforma (datos demográficos, datos de conexión, tipología de contenidos consumidos, etc).
Nuestro proyecto como consultora avanzada de data consistió en la creación de un modelo de segmentación (a través de cluster analysis) para la clasificación de los usuarios de la plataforma 3Cat en tipologías. El proyecto de segmentación de usuarios de 3Cat tenía los siguientes objetivos
- Identificación de los distintos segmentos de usuarios existentes en 3Cat y definición completa del perfil de cada segmento
- Etiquetaje individual de usuarios (asignación de cada usuario a un segmento), para ejecución de acciones de comunicación segmentadas
- Tracking/evolución de segmentos en el tiempo
Solución Kraz
Desarrollo y experimento de algoritmo personalizado k-means con 10 clusters de segmentación avanzada.
En Kraz analizamos los datos individuales de usuarios de la plataforma, con especial énfasis en la recolección de los principales datos de uso.
- Datos socio demográficos de los usuarios: sexo y edad
- Datos de uso de la plataforma: frecuencia, antigüedad del registro, canal & dispositivo de acceso, consumo de emisión en directo vs a la carta, tipo & temática de contenidos, día de la semana, franja horaria…
Una vez hecho esto, procesamos estos datos a nivel individual mediante un análisis en dos fases. Primero, realizamos la limpieza de datos, que incluyó la detección de outliers y la imputación de valores nulos, entre otros pasos. En segundo lugar, creamos nuevas variables que pudieran ser significativas para el análisis.
Con el conjunto de datos preparado, se probaron diversos algoritmos de clustering. Después de realizar múltiples iteraciones para encontrar la mejor solución, optamos por aplicar un algoritmo k-means con 10 clusters.
Resultados del proyecto
El modelo resultante ha permitido la identificación de 10 segmentos claramente diferenciados por perfil y tipologías de uso de la plataforma.
Cada grupo tiene un peso de entre el 5 y el 15% de la base total de usuarios. Aspectos como la temática de contenidos consumidos y el dispositivo de acceso han tenido mucho peso en la configuración de los segmentos.
Más allá de la descripción de los segmentos, cada usuario individual ha sido asignado a uno de los segmentos generados. Esta clasificación individual ha sido incluida en la BBDD de 3Cat con lo que la CCMA podrá hacer acciones de comunicación adecuadas para cada segmento.
Periódicamente, estos resultados serán revisados con el siguiente objetivo:
- Clasificación de nuevos usuarios no clasificados anteriormente
- Reasignación de usuarios cuyo comportamiento en el tiempo ha cambiado y necesitan ser reclasificados de segmento
«Kraz ha hecho un trabajo excelente entendiendo nuestras necesidades, explorando la información existente, y articulando un proyecto de data que responde 100% a nuestros requerimientos desde una perspectiva innovadora.
El proyecto ha permitido identificar las distintas tipologías de usuarios perfectamente dibujadas a partir de la visión holística de cada usuario individual. La comprensión global de nuestra comunidad de usuarios nos permitirá una mejor gestión estratégica de los contenidos en la plataforma 3Cat»
Matias Ramos – Cap d’Innovació i Coneixement – CCMA-TV3-3Cat