Análisis del proceso de Clustering con K-Means para la segmentación de clientes en la empresa de Rastreo 365

Abstract

El proceso de segmentación de clientes se presenta como una herramienta clave para el direccionamiento de estrategias de mercado puesto que permite agrupar a los consumidores en conjuntos con características y necesidades similares. Actualmente, la mayoría de empresas enfrentan los desafíos de entender a su consumidor, sin embargo, la segmentación tradicional resulta insuficiente para capturar la complejidad del comportamiento del cliente. El objetivo del presente estudio se basa en segmentar a los potenciales clientes de la empresa de rastreo satelital 365 mediante la utilización de análisis por K-medias. El clustering por K- means nos permite identificar grupos de clientes con características similares sin la necesidad de predefinir los criterios de segmentación. A diferencia de la segmentación tradicional, se plantea la hipótesis que a través análisis de K-medias se obtendrá segmentos más homogéneos y relevantes para las estrategias de marketing y ventas de Rastreo 365. Dentro de la metodología, se utilizó un conjunto de datos de clientes potenciales de la empresa Rastreo 365 de las principales provincias del Ecuador. Información demográfica, transaccional, psicosocial y de comportamiento del cliente fueron analizados para realizar el agrupamiento inteligente. Posteriormente, se utilizó los programas Jupyter (Julia, Phyton y R) para aplicar la clusterización por K-medias y el método de Elbow para identificar grupos de clientes con características similares. En el análisis se identificó 4 segmentos de clientes con particularidades y necesidades claramente diferenciadas. La clusterización por K-means demostró ser una herramienta efectiva para segmentar clientes de manera más precisa y relevante. La empresa Rastreo 365 utilizará los resultados de los 4 segmentos de clientes para elaborar estrategias de marketing y ventas más efectivas.