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Título : Segmentación inteligente de clientes de un e-commerce florícola mediante análisis de comportamiento de compra en EE.UU. y Canadá
Autor : Castro Gaibor, Cristhian Javier
Jaque Intriago, Deysi Estefania
Siguenza Sarmiento, Fernando Mauricio
Cartagena Cueva, Ricardo Andres
Chicaiza Moreira, Verónica Nathaly
Mora Cajas, Karla Estefanía (tutor)
Vizcaíno Imacaña, Fernanda Paulina (tutor)
Palabras clave : SEGMENTACIÓN DE CLIENTES;MODELO RFM;ANÁLISIS DE CLUSTER;MODELO K MEANS
Fecha de publicación : 2026
Editorial : QUITO/UIDE/2026
Citación : Castro Gaibor, Cristhian Javier; Jaque Intriago, Deysi Estefania; Siguenza Sarmiento, Fernando Mauricio; Cartagena Cueva, Ricardo Andres; Chicaiza Moreira, Verónica Nathaly. (2026). Segmentación inteligente de clientes de un e-commerce florícola mediante análisis de comportamiento de compra en EE.UU. y Canadá . Maestría en Ciencia de datos. UIDE. Quito. 86 p.
Resumen : Para la empresa Ecuador Direct Roses, se establece como objetivo estratégico la segmentación del mercado en grupos de consumidores que presenten características, necesidades o patrones de comportamiento homogéneos. Esta clasificación permitirá identificar clientes potenciales con el objetivo de orientar las acciones comerciales hacia aquellos segmentos con mayor potencial, optimizando así la toma de decisiones y el impacto de las iniciativas corporativas Los resultados de la facturación permitieron que se registre la información básica y necesaria para identificar el comportamiento de los clientes recurrentes, estacionales, mayoristas y esporádicos, revelando el consumo de sus productos...The project presents the development of a customer segmentation system based on a K-Means model and unsupervised learning techniques, using transactional data from the e commerce platform of the Ecuadorian company Direct Roses, which exports flowers to the United States and Canada. In response to the challenges of the floriculture sector, such as demand seasonality, export logistics, and increasing international competition, the goal is to transform historical sales information into strategic knowledge through an analytical model capable of identifying purchasing behavior patterns and grouping customers optimally for strategic use...
URI : https://repositorio.uide.edu.ec/handle/37000/8903
Aparece en las colecciones: Tesis - Maestría - en Ciencia de Datos y Máquinas de Aprendizaje

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