Look-up in Google Scholar
Title: Desarrollo de un modelo de RFM y técnicas de clustering para la segmentación de clientes en una empresa de bienes de consumo masivo
Advisor(s): Fabian Arteaga, Junior John
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04
Issue Date: 2024
Institution: Universidad ESAN
Abstract: La implementación de modelos de clustering para la segmentación de clientes en empresas de bienes de consumo masivo es una estrategia fundamental en la comprensión del comportamiento del consumidor y en la mejora de las relaciones con estos. Esta investigación aborda la aplicación de un modelo de RFM y técnicas de clustering, en una empresa peruana líder en el sector de bienes de consumo masivo. El objetivo principal es reconocer los patrones de compra y la clasificación de clientes en grupos homogéneos basándose en variables clave como recencia, frecuencia y valor monetario de las compras. Utilizando métodos de aprendizaje automático no supervisado, como k-means, BIRCH y Gaussian Mixture Model, se procesan y analizan grandes volúmenes de datos para lograr una segmentación efectiva. Esta segmentación permitiría a la empresa dirigir sus esfuerzos de marketing de manera más precisa y desarrollar estrategias personalizadas para cada grupo de clientes. Los resultados obtenidos revelan patrones de compra significativos y sugieren que una segmentación cuidadosa puede proporcionar información valiosa para la formulación de decisiones estratégicas, contribuyendo al crecimiento y competitividad de la empresa en el mercado de bienes de consumo masivo.
Discipline: Ingeniería Industrial Comercial; Ingeniería de Tecnologías de la Información y Sistemas
Grade or title grantor: Universidad ESAN. Facultad de Ingeniería
Grade or title: Ingeniero(a) Industrial y Comercial; Ingeniero(a) de Tecnologías de la Información y Sistemas
Juror: Camargo Román, Mariela; Lizarzaburu Bolaños, Edmundo
Register date: 18-Jun-2024



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.