Los promedios están matando tus insights de usuario 📉
La mayoría de las empresas analizan sus encuestas de satisfacción usando promedios simples. Pero aquí está el problema: un "7" de un usuario satisfecho con la clínica pero harto del servicio al cliente NO es el mismo "
Artículo
Una lectura sobre tecnología y sistemas digitales, escrita para ir al punto y dejar claras las ideas principales.
Tema principal
automatizacion de procesos
Fuente
dev.to
Puntos clave
- La mayoría de las empresas analizan sus encuestas de satisfacción usando promedios simples.
- Pero aquí está el problema: un "7" de un usuario satisfecho con la clínica pero harto del servicio al cliente NO es el mismo "7" de alguien que no encuentra médicos en su red.
- Si tratas a todos los usuarios como un bloque monolítico, tus campañas de comunicación serán ruido y desperdiciarás presupuesto.
- El insight clave es dejar de reportar y empezar a segmentar. El aprendizaje no supervisado permite descubrir grupos naturales de comportamiento que el ojo humano ignora.
Bloque 1
La mayoría de las empresas analizan sus encuestas de satisfacción usando promedios simples.
Pero aquí está el problema: un "7" de un usuario satisfecho con la clínica pero harto del servicio al cliente NO es el mismo "7" de alguien que no encuentra médicos en su red.
Bloque 2
Si tratas a todos los usuarios como un bloque monolítico, tus campañas de comunicación serán ruido y desperdiciarás presupuesto.
El insight clave es dejar de reportar y empezar a segmentar. El aprendizaje no supervisado permite descubrir grupos naturales de comportamiento que el ojo humano ignora.
Bloque 3
Para montar un pipeline de segmentación robusto, aplico este flujo:
• Feature Scaling: Uso StandardScaler para que variables con escalas distintas (como la edad vs. logins) no sesguen el modelo. • Método del Codo (Elbow Method): Crucial para determinar la cantidad óptima de clusters y evitar la sobre-segmentación. • K-Means Clustering: Transformo respuestas crudas en personas de negocio (ej. "Campeones Digitales" vs. "Usuarios de Alto Soporte"). • Visualización Ejecutiva: Exporto los clusters a Tableau para que el equipo de producto tome decisiones sin leer una sola línea de Python.
Bloque 4
Pasar del reporte descriptivo a la segmentación basada en datos transforma la experiencia del usuario de algo genérico a algo personalizado y eficiente.
¿Cómo manejan ustedes la normalización de variables antes de aplicar algoritmos de clustering en sus arquitecturas?