Análisis de segmentación de clientes para la creación de estrategias comerciales

RESUMEN: En el presente trabajo se muestra una aplicación de métodos de clasificación como lo son el K-means y el Random Forest a clientes que compran en tiendas del sector del retail, con el objetivo de crear campañas que estén personalizadas teniendo en cuenta el conocimiento de compra de los clientes utilizando variables relevantes como la venta, unidades, cantidad de grupos de productos, transacciones realizadas,... Por último, se muestran las diferencias entre estas segmentaciones y los resultados obtenidos en la clasificación de los clientes.

• Autores: Agudelo Vahos, Santiago
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/27592
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10495/27592
• Palabra clave: Market segmentation; Consumer behavior; Cluster analysis; Algorithms; Relationship marketing; Análisis de datos; Data analysis; Procesamiento de datos; Data processing; Análisis multivariado; Multivariate analysis; Análisis estadístico; Statistical analysis; Segmentación del mercado; Comportamiento del consumidor; Análisis cluster; Algoritmos; Random forest; K-means; http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85081327; http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh87006429; http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85027250; http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85003487; http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh96005326; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2214; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept522; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2248; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2238
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombia (CC BY-NC-SA 2.5 CO)