Segmentación de clientes para mejorar la experiencia de compra de productos electrónicos en Falabella

Abstract

En la presente investigación se pretende encontrar perfiles de consumidores de la empresa Saga Falabella y para esto analizamos las ventas del sector electro de la empresa entre los meses de noviembre del 2022 y enero del 2023, tomando en cuenta campos como el género de los consumidores, marcas de preferencia, categoría de equipos, métodos de pago y unidades vendidas, así como también si las compras fueron efectuadas por internet o en los diferentes locales que esta empresa posee a nivel nacional. Mediante la aplicación de métodos de aprendizaje no supervisado como: clustering jerárquico, K-Means y K-Medoids, se limpió, normalizó y procesó la data, de esta forma se consiguió obtener segmentos de consumidores bien definidos. Se obtuvieron cinco grupos de clientes con diferentes características y preferencias, esto ayudaría a Saga Falabella a enfocar mejor sus estrategias de marketing y de retención de clientes, favoreciendo el aumento de sus ventas y la preferencia de los consumidores por encima de otras empresas del mismo rubro.

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Aprendizaje automático, Segmentación del mercado, Equipo electrónico, Tiendas departamentales

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