Segmentación de clientes basada en técnicas de aprendizaje automático para canales de venta en línea.
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| Έκδοση: |
2023
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| Ετικέτες: |
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| spelling | Segmentación de clientes basada en técnicas de aprendizaje automático para canales de venta en línea.Villacreses Villacreses, Kerly MariuxiCIENCIAS BÁSICAS, BIOCONOCIMIENTO Y DESARROLLO INDUSTRIALAPRENDIZAJE AUTOMÁTICOVENTAS EN LÍNEAK-MEANSEste documento contiene archivo en PDF.El presente trabajo de investigación propone el desarrollo de un modelo basado en el análisis RFM (Recencia, Frecuencia, Valor Monetario) mediante técnicas de aprendizaje automático, con la finalidad de segmentar a los clientes de canales de venta en línea para identificar los perfiles potenciales según su comportamiento de compra. Para el desarrollo del modelo se evaluaron tres técnicas de aprendizaje automático, las cuales son K-means, GMM y Agrupamiento Jerárquico Aglomerativo, y se utilizó la herramienta Google Colab con el lenguaje de programación Python y las librerías PySpark, Scikit-Learn, Pandas y Seaborn. Los resultados obtenidos muestran que la mejor técnica de agrupamiento es K-means, debido a su calidad y rendimiento que presentó como modelo en cuanto a su promedio de silueta, encontrando los siguientes perfiles de clientes: Estrellas, Leales, Potencialmente leales, Nuevos, Prometedores, Necesitan atención, A punto de riesgo, En riesgo, Por recuperar, Inactivos y Perdidos, según su comportamiento histórico transaccional.The present research work proposes the development of a model based on RFM analysis (Recency, Frequency, Monetary Value) using machine learning techniques, with the purpose of segmenting customers of online sales channels to identify potential profiles according to their purchasing behavior. For the development of the model, three machine learning techniques were evaluated, which are K-means, GMM and Hierarchical Agglomerative Clustering, and the Google Colab tool was used with the Python programming language and the PySpark, Scikit-Learn, Pandas and Seaborn libraries. The results obtained show that the best clustering technique is K-means, due to its quality and performance that it presented as a model in terms of its silhouette average, finding the following customer profiles: Stars, Loyal, Potentially Loyal, New, Promising, Need Attention, About to risk, At Risk, To Recover, Inactive and Lost, according to their historical transactional behavior.Universidad de Guayaquil. Facultad de Ingeniería Industrial. Carrera de Ingeniería en Sistemas de Información.García Plúa, Juan Carlos2023-09-05T19:42:09Z2023-09-05T19:42:09Z2023-09-18info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttp://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/70011spa;BINGI0001-ISIinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad de Guayaquilinstname:Universidad de Guayaquilinstacron:UG2023-09-06T08:51:49Zoai:repositorio.ug.edu.ec:redug/70011Institucionalhttp://repositorio.ug.edu.ec/Universidad públicahttps://www.ug.edu.ec/..Ecuador...opendoar:02026-04-25T06:40:45.681176Repositorio Universidad de Guayaquil - Universidad de Guayaquiltrue |
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