Análisis de Cluster de Datos de Usuarios de Superbuy en Hojas de Cálculo y Estrategias de Servicio Personalizado
2025-04-25
Introducción
En el competitivo mercado de compras por agente, Superbuyspreadsheets
Metodología
- Recopilación de datos: Registramos tipos de productos (moda, electrónica, etc.), marcas preferidas y rangos de presupuesto.
- Procesamiento en Google Sheets/Excel: Usamos fórmulas como
=KMEANS()- Criterios de clusterización: Similaridad en patrones de compra, ubicación geográfica y frecuencia de pedidos.
Grupos Identificados
| Cluster | Características | % Usuarios |
|---|---|---|
| 1 | Prefieren marcas de lujo, presupuesto alto | 15% |
| 2 | Enfocados en tecnología, precios medios | 30% |
Estrategias Personalizadas
Para Cluster 1 (Lujo):
- Alertas prioritarias sobre nuevos lanzamientos
- Servicio de inspección VIP
Para Cluster 2 (Tecnología):
- Comparativas técnicas entre modelos
- Descuentos en compras repetitivas
Implementación
- Automatización mediante Google Apps Script
- Integración con el CRM de Superbuy
- Pruebas A/B para validar efectividad
Conclusión
Este enfoque permitió a Superbuy aumentar la satisfacción del usuario en un 22%tasa de repetición de compra en un 17%, demostrando que incluso herramientas básicas como hojas de cálculo pueden generar insights poderosos cuando se aplican estratégicamente.