Wat is Clustering?
Clustering is een geavanceerde techniek binnen de data-analyse en machine learning waarbij ongestructureerde gegevens of datapunten op basis van hun onderlinge gelijkenissen, patronen en karakteristieken automatisch worden gegroepeerd. Het primaire doel van clustering is om een grote set gegevens zo op te delen in afzonderlijke subgroepen (clusters), dat de data *binnen* een specifieke groep sterker op elkaar lijken dan op de data in de overige groepen.
Praktische toepassingen binnen de marketing
Voor marketing- en SEO-specialisten is clustering een onmisbare methode om strategische orde aan te brengen in grote hoeveelheden informatie:
- Klantsegmentatie: Het analyseren en groeperen van klanten van bijvoorbeeld een supermarkt of webshop op basis van hun feitelijke aankoopgedrag, winkelbezoeken of gemiddelde bestedingen. De marketingafdeling kan deze clusters vervolgens targeten met gepersonaliseerde advertenties en gerichte aanbiedingen.
- Keyword Clustering (SEO): Het groeperen van duizenden losse zoekwoorden op basis van de achterliggende zoekintentie (search intent). Door keywords te clusteren, kan een contentmarketeer één krachtige pagina schrijven die rankt op een hele groep semantisch verwante zoektermen, in plaats van voor elk los woord een aparte pagina te hoeven maken.
Het K-means algoritme
Een van de meest toegepaste wiskundige methoden voor deze techniek is het k-means clustering algoritme. Hierbij bepaalt de analist vooraf exact het gewenste aantal (k) clusters. Het algoritme berekent vervolgens continu de onderlinge afstand tussen de datapunten en past het gemiddelde middelpunt van elk cluster aan totdat er een stabiele, mathematisch optimale verdeling is bereikt.
