Lab 04.1 — Clustering conceptual de clientes#
Parte 04 · Segmentación, targeting y posicionamiento · Duración estimada: 4 horas · Aprobación: 80/100
Escenario#
Ruta Andina SpA — Empresa chilena que vende una plataforma de agendamiento, pagos y CRM ligero para pymes de servicios (peluquerías, talleres, centros médicos pequeños, estudios contables). Tiene tres líneas de ingreso: suscripción SaaS (CLP 39.000 a CLP 199.000 mensuales por local), venta de hardware complementario por e-commerce y marketplace, y contratos anuales con municipios y corporaciones para digitalizar atención de público.
Situación específica del laboratorio. Un análisis entrega cinco clusters de clientes de Ruta Andina. Tres son indistinguibles en comportamiento comercial y ninguno puede describirse sin recurrir a coordenadas del modelo.
Restricciones vigentes. Presupuesto de marketing y ventas acotado, un solo analista de datos compartido, obligación de cumplir la Ley 19.496 del consumidor y de prepararse para la Ley 21.719 de datos personales, y un competidor regional con más capital.
Misión#
Producir un componente defendible de arquitectura STP con criterios de atractivo, accesibilidad y declaración de posicionamiento probada, aplicando en particular clustering conceptual de clientes y estrategias de nicho.
Pregunta que debe quedar respondida: ¿Qué segmento puedo servir mejor que nadie y con qué diferencia comprobable?
Insumos#
| Insumo | Ruta | Uso |
|---|---|---|
| Clases de la parte | curriculum/part-04-segmentacion-targeting-y-posicionamiento/ | Marco conceptual y método |
| Datos sintéticos | datasets/ | Base cuantitativa reproducible |
| Plantillas | templates/ | Formatos de artefacto |
| Notebooks | notebooks/ | Cálculo y verificación |
| Estado de la simulación | simulations/state/ | Continuidad entre partes |
| Fuentes oficiales | docs/FUENTES-OFICIALES.md | Validación normativa |
Procedimiento#
- Elegir variables con justificación de negocio.
- Normalizar escalas y documentar el criterio.
- Generar agrupaciones y evaluar cohesión.
- Describir cada grupo con una regla accionable.
- Verificar estabilidad en un periodo distinto.
- Calcular o diseñar la captura de cohesión y separación, estabilidad entre periodos y diferencia de valor entre grupos.
- Construir un escenario adverso: −30 % de presupuesto, −20 % de conversión o +25 % de duración del ciclo.
- Verificar el riesgo declarado de la parte: Segmentar con variables decorativas que no cambian oferta, canal ni mensaje.
- Redactar la recomendación con responsable, fecha, umbral de éxito y condición de detención.
Fichas de medición obligatorias#
| Señal | Definición operacional |
|---|---|
| cohesión y separación | medida de distancia intragrupo frente a distancia entre grupos |
| estabilidad entre periodos | proporción de clientes que permanecen en el mismo grupo al repetir el análisis |
| diferencia de valor entre grupos | ingreso y retención promedio por grupo, con su dispersión |
| participación dentro del nicho | clientes del nicho atendidos, sobre universo estimado del nicho |
| tasa de referencia interna | oportunidades originadas por clientes del mismo nicho, sobre oportunidades del nicho |
| costo de adquisición en nicho frente a mercado amplio | comparación del costo por cliente ganado en ambos contextos |
Cada ficha debe indicar además: fuente del dato, frecuencia de cálculo, responsable, lectura permitida y lectura prohibida. Si el dato no existe, se diseña el mecanismo de captura y se declara su costo.
Entregables#
memo-decision.md— problema, evidencia, dos alternativas, recomendación y gobierno.calculo.mdo notebook — cálculos con supuestos explícitos y fuentes.ficha-metricas.md— definiciones operacionales completas.escenario-adverso.md— recálculo bajo la restricción indicada.riesgo-y-cumplimiento.md— verificación del riesgo de la parte y de la normativa aplicable.- Resumen ejecutivo de una página para defensa de cinco minutos.
Rúbrica (100 puntos)#
| Criterio | Puntos | Qué se evalúa |
|---|---|---|
| Encuadre del problema | 15 | La decisión está formulada antes que la herramienta. |
| Calidad de la evidencia | 20 | Datos pertinentes con fuente, línea base y límites declarados. |
| Aplicación del método | 15 | Ejecución completa de la secuencia con trazabilidad por paso. |
| Medición | 20 | Fichas operacionales completas y cálculos verificables. |
| Decisión y trade-offs | 15 | Dos alternativas reales, costo de oportunidad y condición de revisión. |
| Riesgo y cumplimiento | 10 | Verificación del riesgo de la parte y de la normativa aplicable. |
| Comunicación | 5 | Resumen ejecutivo comprensible por alguien ajeno al trabajo. |
Aprobación: 80/100 y ningún criterio bajo el 60 % de su puntaje.
Errores que invalidan el laboratorio#
- Aceptar grupos que no se pueden describir en lenguaje de negocio. Exige una regla verbal por grupo; si no existe, revisa las variables de entrada.
- Confundir nicho con público pequeño cualquiera. Verifica que el grupo tenga canales propios y circulación interna de referencias.
- Presentar métricas sin numerador, denominador y ventana.
- Omitir el escenario adverso o presentarlo sin recálculo.
- Usar datos personales sin verificar base de licitud y finalidad.
Fuentes de apoyo#
- Foster Provost y Tom Fawcett — Data Science for Business (2013) — pensamiento analítico: formulación del problema, evaluación y valor esperado.
- Peter Fader — Customer Centricity (2020, 2.ª ed.) — valor heterogéneo del cliente y asignación de recursos por valor esperado.
- Alistair Croll y Benjamin Yoskovitz — Lean Analytics (2013) — una métrica que importa por etapa y por modelo de negocio.