Fabian Arteaga, Junior JohnToledo Rios, Julynho MerlinDelgado Lorino, AlonsoBazan Arzapalo, Jean PabloGarcia Quispe, Guerel OrlandoCanorio Ochoa, Diego Antonio2024-06-182024-06-182024https://hdl.handle.net/20.500.12640/3957La 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.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/closedAccessAprendizaje automáticoSegmentación del mercadoComportamiento del consumidorEmpresas comercialesinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04