Tienes datos de tu audiencia: cada punto es una persona. A simple vista parece ruido. El clustering (k-means) encuentra grupos naturales —segmentos— y luego perfilamos cada uno para convertirlos en audiencias accionables.You have audience data: each dot is a person. At a glance it looks like noise. Clustering (k-means) finds natural groups —segments— and then we profile each one to turn them into actionable audiences.
Posición = su comportamiento: cuánto tiempo consume y cuánto gasta.Position = their behavior: how much time they spend and how much they pay.
Agrupa los puntos en K grupos minimizando la distancia a un centro (centroide).Groups the dots into K clusters by minimizing distance to a center (centroid).
El "miembro promedio" del segmento. Su perfil define a quién le hablas.The "average member" of the segment. Its profile defines who you speak to.
Pocos K: mezclas grupos distintos. Muchos K: fragmentas de más. Hay un punto justo.Too few K: you lump distinct groups. Too many: you over-fragment. There's a sweet spot.
La estadística no es solo promedios: es encontrar estructura en los datos. El clustering convierte una nube de personas en segmentos con nombre y perfil —el primer paso para hablarle a cada audiencia distinto. El centroide de cada grupo es su "persona promedio"; ahí conectas con el Instrumento 1 (usos y gratificaciones) para entender por qué se comportan así.Statistics isn't just averages: it's finding structure in data. Clustering turns a cloud of people into named, profiled segments — the first step to speaking to each audience differently. Each group's centroid is its "average persona"; that's where you connect to Instrument 1 (uses & gratifications) to understand why they behave that way.