Segmentación de clientes en un restaurante, provenientes del canal digital, utilizando el algoritmo k-means
| dc.contributor.advisor | Fiestas Flores, Roberto Carlos | |
| dc.contributor.author | Cañari Palante, Josemanuel Rossy | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-17T14:56:09Z | |
| dc.date.available | 2025-09-17T14:56:09Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | El conocer a los clientes que te consumen representa una oportunidad de mejorar la experiencia de compra y aumentar los ingresos en los negocios. Las ventas, a través de plataformas digitales, han aumentado exponencialmente y conocer a estos clientes es un reto por su comportamiento diferente en comparación al cliente tradicional de a pie. El presente estudio tuvo como objetivo segmentar a los clientes, provenientes del canal digital, de un restaurante, utilizando el algoritmo k-means y el modelo RFM. Además, se aplicaron árboles de decisión para la interpretación de las características en cada segmento hallado. Se obtuvo como resultado cuatro segmentos de clientes: Valiosos, clientes que compran con frecuencia y generan altos ingresos; Oportunidad, clientes con un buen historial de compras, pero inactivos en el tiempo reciente; Regulares, clientes con alta frecuencia pero bajo valor monetario y Fuga, clientes que realizaron compras esporádicas y no han vuelto a consumir. Con esta información, el equipo de marketing puede identificar al público objetivo para aplicar estrategias de fidelización, reactivación y captación de nuevos potenciales clientes. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier.citation | Cañari, J. (2025). Segmentación de clientes en un restaurante, provenientes del canal digital, utilizando el algoritmo k-means. [Trabajo de suficiencia profesional de pregrado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Matemáticas, Escuela Profesional de Estadística]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM. | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12672/27396 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Nacional Mayor de San Marcos | |
| dc.publisher.country | PE | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
| dc.subject | Segmentación de clientes | |
| dc.subject | Toma de decisiones | |
| dc.subject | Marketing | |
| dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 | |
| dc.title | Segmentación de clientes en un restaurante, provenientes del canal digital, utilizando el algoritmo k-means | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
| renati.advisor.dni | 16744141 | |
| renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-5582-0124 | |
| renati.author.dni | 70203006 | |
| renati.discipline | 542016 | |
| renati.juror | Robles Villanueva, Oscar Antonio | |
| renati.juror | Cespedes Panduro, Bernardo | |
| renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | |
| renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional | |
| thesis.degree.discipline | Estadística | |
| thesis.degree.grantor | Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. Escuela Profesional de Estadística | |
| thesis.degree.name | Licenciado en Estadística |
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