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Trabajar con grandes volúmenes de datos de marketing —ya sea tráfico web, keywords, usuarios o campañas— puede parecer abrumador. A menudo, estos datos no vienen organizados ni categorizados de forma útil, y enfrentarnos a ellos puede sentirse como tratar de entender una conversación en un idioma desconocido.
Pero ¿y si pudieras descubrir patrones y crear grupos de datos automáticamente, sin reglas manuales, sin scripts interminables y sin salir de tu entorno de análisis en BigQuery?
Eso es exactamente lo que te permite hacer K-Means con BigQuery ML.
¿Qué es K-Means y por qué debería importarte?
K-Means es un algoritmo de clustering, es decir, una técnica para agrupar elementos similares. Imagina que tienes una tabla con miles de URLs, usuarios o productos. En lugar de revisar uno por uno, K-Means puede encontrar automáticamente grupos con patrones comunes: páginas con rendimiento parecido, campañas con resultados similares o usuarios con comportamientos compartidos.
Y la mejor parte: con BigQuery ML, puedes aplicar K-Means directamente con SQL, sin necesidad de scripts en Python o herramientas externas.
¿Cómo funciona realmente?
El funcionamiento de K-Means es sorprendentemente sencillo.
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Elige cuántos grupos quieres (la famosa "K").
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El algoritmo selecciona puntos iniciales llamados centroides.
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Cada fila de tus datos se asigna al centroide más cercano.
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Se recalculan los centroides con los datos asignados.
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El proceso se repite hasta que los grupos se estabilizan.
¿El resultado? Cada fila de tu tabla acaba etiquetada con el cluster al que pertenece. Ahora puedes analizar los patrones de cada grupo y tomar decisiones más informadas.
¿Cómo aplicarlo en BigQuery ML?
BigQuery ML simplifica todo este proceso. Con unas pocas líneas de SQL puedes:
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Entrenar un modelo de K-Means sobre tus datos.
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Obtener los centroides generados.
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Clasificar cada fila con el cluster correspondiente.
Esto abre muchas puertas para enriquecer tus dashboards y análisis de marketing:
- Agrupar páginas por rendimiento (visitas, conversiones, ingresos).
- Detectar comportamientos de usuarios recurrentes, nuevos o inactivos
- Identificar productos que se compran juntos o tienen perfiles de cliente similares.
- Encontrar keywords con rendimientos atípicos.
Si trabajas con datos de GA4 en BigQuery, también puede interesarte este tutorial donde explicamos cómo obtener la página anterior y siguiente de un usuario usando SQL.
¿Cuántos clusters necesito?
Elegir el número adecuado de clusters (la "K") es clave. Aquí tienes algunas estrategias:
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Basarte en el negocio: si ya conoces 3 tipos de clientes o 4 categorías de productos, empieza por ahí.
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Elbow Method: genera varios modelos con diferentes K y observa cuándo deja de mejorar significativamente la segmentación.
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Iterar con criterio: prueba, revisa y ajusta según el comportamiento real de tus datos.
Ejemplos en acción
Con K-Means en BigQuery puedes resolver preguntas como:
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¿Qué tipos de usuarios visitan mi sitio y en qué se diferencian?
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¿Qué páginas comparten un rendimiento similar?
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¿Qué campañas están generando resultados fuera de la norma?
Agrupar datos de esta manera no solo te ahorra tiempo, sino que te permite detectar oportunidades y problemas que a simple vista podrían pasar desapercibidos.
Conclusión
Si estás manejando grandes cantidades de datos y necesitas identificar patrones rápidamente, el clustering con K-Means y BigQuery ML puede ser tu mejor aliado. No necesitas ser científico de datos ni construir soluciones desde cero. Solo necesitas entender tu negocio y hacer las preguntas correctas. El resto lo puede hacer BigQuery por ti.
Empieza por algo simple: toma tus páginas más visitadas, agrúpalas por sesiones y conversiones, y mira qué patrones emergen. Es posible que descubras insights que cambien la forma en que diseñas tu estrategia digital.
Si te interesa aplicar este tipo de análisis en tu organización, estaremos encantados de ayudarte a explorar las opciones.
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