Você tem perfis de clientes e de animais de estimação segurados, detalhes de apólices, prêmios e sinistros armazenados em um banco de dados relacional. Um gerente de marketing deseja executar uma campanha direcionada de mídia social para encontrar novos clientes potenciais com perfis semelhantes. Qual abordagem de modelagem é mais apropriada para identificar segmentos de clientes distintos para correspondência em mídias sociais?

A clusterização (clustering) é a abordagem mais apropriada porque seu objetivo é agrupar pontos de dados semelhantes (perfis de clientes) em segmentos distintos com base em suas características intrínsecas, sem rótulos predefinidos. Isso é ideal para descobrir padrões e segmentos de clientes que podem não ser óbvios. Uma vez que esses segmentos são identificados, é possível direcionar campanhas de marketing para encontrar novos clientes com perfis semelhantes nas mídias sociais. A regressão é usada para prever um valor numérico contínuo, não para agrupar clientes. Sistemas de recomendação são projetados para sugerir itens com base em preferências, não para segmentar grupos de clientes. Classificadores de árvore de decisão exigem rótulos predefinidos para treinar, o que não é o caso aqui, pois o objetivo é descobrir segmentos, não classificar clientes em categorias já conhecidas.