Modelo de predicción de datos para determinar perfiles de comportamientos de consumo de los clientes de supermercados Santamaría utilizando minería de datos mediante la segmentación de sucursales

Abstract

Las empresas dedicadas al sector de autoservicios invierten grandes sumas de dinero en campañas de publicidad masiva. Esto busca alcanzar a la mayor cantidad de potenciales clientes y vender sus productos. Dichas estrategias comerciales se basan en el uso de correos masivos (emailing), llamadas telefónicas, mensajería instantánea, publicaciones en redes sociales, propaganda en radio y televisión. No obstante, se ha detectado que estos métodos de captación de clientes no tienen los resultados esperados. El presente proyecto tuvo como propósito mejorar la efectividad de sus estrategias comerciales. La empresa de retail ecuatoriana cuenta con una generosa cantidad de datos producto de la facturación de sus ventas. Motivo por el cual se usaron herramientas de técnicas de minería de datos y segmentación de información. De esa manera se encontraron patrones de comportamiento en base a la información histórica de consumo de los clientes. Así como también segmentar a los clientes según sus hábitos de compra. Para el respectivo tratamiento de datos, se siguieron los lineamientos de las metodologías CRISP-DM y KDD-Process dando como resultado la generación de una metodología propia enfocada en el desarrollo de la investigación. Una vez concluido este proyecto el personal de marketing en conjunto con la alta gerencia lograron evaluar las mejores estrategias comerciales según el segmento al que pertenecen sus clientes y sus comportamientos de compra.