Modelo basado en técnicas de minería de datos para la segmentación de clientes en empresas distribuidoras

Resumen

Las empresas distribuidoras enfrentan desafíos críticos para optimizar estrategias comerciales en mercados competitivos debido a la gestión de múltiples categorías de productos y bases diversas de clientes. Esta investigación tuvo como objetivo diseñar e implementar un modelo integral basado en técnicas de minería de datos para la segmentación efectiva de clientes en una empresa distribuidora. Se empleó la metodología KDD integrando el análisis RFM con el algoritmo K-means y un enfoque de cuartiles. Se analizaron 44,000 registros transaccionales del período 10 meses de cinco sucursales, aplicando un modelo estructurado en siete pasos sistemáticos. Los resultados identificaron cinco segmentos distintos de clientes con características diferenciadas y patrones específicos en 25 categorías de productos. La validación mediante el método de silueta confirmó K-means con cinco clústeres como configuración óptima (coeficiente=0.4). El modelo desarrollado permitió identificar patrones complejos de compra y facilitó la implementación de estrategias comerciales personalizadas, mejorando el proceso de toma de decisiones.