Tiene perfiles de clientes y de mascotas aseguradas, detalles de pólizas, primas y reclamaciones almacenados en una base de datos relacional. Un gerente de marketing desea ejecutar una campaña dirigida en redes sociales para encontrar nuevos clientes potenciales con perfiles similares. ¿Qué enfoque de modelado es el más apropiado para identificar segmentos de clientes distintos para la coincidencia en redes sociales?

La agrupación (clustering) es la técnica más apropiada porque su objetivo principal es descubrir grupos inherentes o segmentos distintos dentro de un conjunto de datos sin etiquetas predefinidas. Esto es ideal para identificar segmentos de clientes con características similares para la segmentación de marketing. La regresión se utiliza para predecir un valor numérico, no para segmentar. Un sistema de recomendación sugiere elementos basándose en el comportamiento del usuario, no en la identificación de segmentos. Un clasificador de árbol de decisión requiere etiquetas preexistentes para la clasificación, lo cual no es el caso aquí, ya que el objetivo es descubrir los segmentos.