Aplicación del algoritmo kmeans para la segmentación de clientes de una empresa que brinda servicios como operador comercial en Lima durante el 2024

Abstract

El presente trabajo se centra en la segmentación de clientes mediante el uso del algoritmo kmeans, con el objetivo de comprender los distintos perfiles dentro del maestro de clientes y mejorar la gestión de las estrategias de marketing para que aborden de manera más eficiente las necesidades y comportamientos de los clientes. Este trabajo es de enfoque cuantitativo del tipo descriptivo y el diseño de la investigación es no experimental y de tipo transversal. Se realizó en varias etapas, comenzando con la recopilación y preparación de datos, seguida de la aplicación del algoritmo K-means que nos permite identificar patrones y agrupar a los clientes en segmentos homogéneos según sus comportamientos y características mediante un análisis detallado y la validación de los grupos obtenidos, se lograron identificar seis segmentos distintos. La segmentación de clientes mediante el método k-means determinó la formación de 3 clústers, se empleó los indicadores Silueta y Davies Bouldin que nos ayudaron a validar la cantidad de clústers obtenidos mediante el método del codo, el clúster 1 que representa el 64% de la cartera de clientes que se caracterizan por tener menor frecuencia de compra promedio y realizan compra con montos mayores, mientras que el clústers 2 está formado por el 28% de la cartera de clientes, estos clientes registran compra promedio de 84 soles, tienen en promedio 20 transacciones y por último el clústers 3 tiene el 8% de la cartera de clientes formado por los clientes con mayor frecuencia de compra, sin embargo, su compra promedio son montos menores.