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https://hdl.handle.net/10495/27592| Título : | Análisis de segmentación de clientes para la creación de estrategias comerciales |
| Autor : | Agudelo Vahos, Santiago |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Cataño Salazar, Duván Humberto Estrada Jiménez, Sergio |
| metadata.dc.subject.*: | Market segmentation Consumer behavior Cluster analysis Algorithms Relationship marketing Análisis de datos Data analysis Procesamiento de datos Data processing Análisis multivariado Multivariate analysis Análisis estadístico Statistical analysis Segmentación del mercado Comportamiento del consumidor Análisis cluster Algoritmos Random forest K-means http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85081327 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh87006429 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85027250 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85003487 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh96005326 http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2214 http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept522 http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2248 http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2238 |
| Fecha de publicación : | 2022 |
| Resumen : | RESUMEN: En el presente trabajo se muestra una aplicación de métodos de clasificación como lo son el K-means y el Random Forest a clientes que compran en tiendas del sector del retail, con el objetivo de crear campañas que estén personalizadas teniendo en cuenta el conocimiento de compra de los clientes utilizando variables relevantes como la venta, unidades, cantidad de grupos de productos, transacciones realizadas,... Por último, se muestran las diferencias entre estas segmentaciones y los resultados obtenidos en la clasificación de los clientes. |
| Aparece en las colecciones: | Estadística |
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| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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| AgudeloSantiago_2022_AnalisisSegmentacionClientes.pdf | Trabajo de grado de pregrado | 241.29 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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