Segmentación de clientes automatizada a partir de técnicas de minería de datos (K-Means Clustering)

Cálad Noreña, Felipe

Publicación:
Segmentación de clientes automatizada a partir de técnicas de minería de datos (K-Means Clustering)

dc.contributor.advisor	Echeverri Calderón, Juan Camilo	spa
dc.contributor.author	Cálad Noreña, Felipe	spa
dc.date.accessioned	2019-05-28T16:33:49Z	spa
dc.date.available	2019-05-28T16:33:49Z	spa
dc.date.issued	2015	spa
dc.description	88 páginas	spa
dc.description.abstract	Tiendacol S.A es una empresa del sector de la moda ubicada en la ciudad de Medellín, Colombia, que se dedica al comercio al por menor de prendas de vestir y accesorios en establecimientos especializados. Debido a que la compañía tiene una preocupación por mejorar los esfuerzos comerciales y de servicio al cliente, donde se es consciente de contar con gran cantidad de información en sus sistemas que está siendo subutilizada, se vio la necesidad de desarrollar proyectos que permitan hacer un mejor uso de la información disponible en especial con respecto a estos esfuerzos. Con tal necesidad se planteó implementar un modelo de minería de datos indirecta, a través del cual se logre analizar la información que se tiene de los clientes para clasificarlos automáticamente y agruparlos en grupos de características similares de acuerdo a los patrones de compra. Todo el proceso de minería de datos se diseñó con base en la metodología CRISP-DM que se caracteriza por los buenos resultados en proyectos de esta índole. Con esta se buscó emplear un procedimiento estándar, que tuviera validez en la industria y que se encontrará bien estructurado. Siguiendo dicha metodología se empezó entonces por entender el contexto de los clientes dentro de la empresa, tanto desde el punto de vista del negocio como de la capa de datos. A partir de ello se identificaron las ventas y la cartera como principales procesos relacionados con los clientes, los cuales se encontraban representados por 7 modelos dimensionales dentro de un sistema de inteligencia de negocios. Posteriormente se procedió a diseñar y ejecutar el modelo de clasificación. Inicialmente se extrajeron los datos que constituirían las variables del modelo y se prepararon mediante una estandarización en Z para, finalmente, poder obtener los segmentos a partir del algoritmo k-means clustering. Con los resultados obtenidos se ejecutó adicionalmente un árbol de decisión con el fin de encontrar características adicionales en los grupos encontrados. Se hicieron en total 3 modelos que seguían el proceso anterior pero que diferían en cuanto a sus variables. Los resultados finales permitieron diferenciar 3 segmentos de clientes: i) los mejores, ii) los intermedios y iii) los peores. Los mejores representan los clientes más constantes, que son los que compran montos más grandes, con mayor frecuencia y además adquieren mayor cantidad de créditos; los intermedios son los que compran un número aceptable de veces al año, con montos no muy altos y que además recurren poco a créditos; finalmente, los peores constituyen los clientes más esporádicos y los que menos compran.	spa
dc.description.degreelevel	Pregrado	spa
dc.description.degreename	Ingeniero(a) de Sistemas y Computación	spa
dc.format.mimetype	application/pdf	spa
dc.identifier.bibliographiccitation	Cálad Noreña, F. (2015). Segmentación de clientes automatizada a partir de técnicas de minería de datos (K-Means Clustering) (Trabajo de grado). Recuperado de: http://repository.eia.edu.co/handle/11190/2288	spa
dc.identifier.uri	https://repository.eia.edu.co/handle/11190/2288	spa
dc.language.iso	spa	spa
dc.location	INFO0059	spa
dc.publisher	Universidad EIA	spa
dc.publisher.department	Administrativa, Financiera, Sistemas y Computación	spa
dc.publisher.editor	Envigado (Antioquia, Colombia). Universidad EIA, 2015	spa
dc.publisher.program	Ingeniería de Sistemas y Computación	spa
dc.rights	Derechos Reservados - Universidad EIA, 2015	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess	spa
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2	spa
dc.rights.creativecommons	Atribución-NoComercial	spa
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dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/	spa
dc.subject.proposal	Segmentación de clientes	spa
dc.subject.proposal	Minería de datos	spa
dc.subject.proposal	k-means clustering	spa
dc.subject.proposal	Centroide	spa
dc.subject.proposal	Sector de la moda	spa
dc.subject.proposal	Customer segmentation	spa
dc.subject.proposal	Data mining	spa
dc.subject.proposal	Centroid	spa
dc.subject.proposal	Fashion industry	spa
dc.title	Segmentación de clientes automatizada a partir de técnicas de minería de datos (K-Means Clustering)	spa
dc.type	Trabajo de grado - Pregrado	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f	spa
dc.type.coarversion	http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85	spa
dc.type.content	Text	spa
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis	spa
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dspace.entity.type	Publication