Clustering de clientes de un grupo de e-Marketplaces del Perú

Abstract

El crecimiento exponencial de los e-maketplaces en el Perú junto a la relevancia de los datos transaccionales que se generan con cada compra, hace que cada vez más profesionales de las áreas comerciales y de marketing estén interesados y se encuentren en la necesidad de descubrir los patrones ocultos tras los comportamientos de compra de los clientes, los cuales son utilizados posteriormente para fijar estrategias que sigan beneficiando al crecimiento de este sector. El presente trabajo presenta, en esencia, la aplicación del algoritmo de clusterización bietápica sobre un conjunto de datos que reúne las características de compra de clientes de cuatro emarketplaces del Perú que realizaron transacciones durante los meses de mayo, junio y julio de 2021. El dataset utilizado consistió de un total de 35,881 clientes y se consideró una variable cuantitativa: Recencia, y dos cualitativas: NombreDePago y Marketplace. Tras la aplicación se encontró una agrupación aceptable de la que resultaron dos clústeres: el primero conformado por el 31% de clientes y el segundo, por el 69% restante. Se describió el perfil del cliente tipo de cada uno de los clústeres y se propusieron estrategias comerciales y de marketing que serán de gran valor para impulsar el crecimiento de las ventas.