Segmentación de clientes de una empresa ecuatoriana de pulpa de fruta usando K-Means

Abstract

El propósito de este proyecto de titulación fue aplicar métodos de segmentación de clientes mediante el algoritmo K-means, y compararlo con un método clásico de segmentación, denominado RFM, que se basa en tres métricas del comportamiento de compra de un cliente: recencia (R), frecuencia (F) y valor monetario (M). Estos métodos fueron aplicados sobre información histórica de ventas de la empresa Proalva, que produce y comercializa pulpa de fruta congelada en Quito, Ecuador. Se realizó una evaluación de las variables disponibles, análisis exploratorio de datos y un proceso de limpieza y depuración. Posteriormente se generó un subconjunto de datos, en los que se agregó la información del comportamiento de compras a nivel de cliente, destacándose un total de 340 clientes que fueron clasificados mediante los dos métodos. El estudio se enfocó en un periodo de 24 meses. Se determinaron métricas de comportamiento para cada cliente, tales como R, F, M, volumen de producto, diversidad de productos y cantidad de presentaciones adquiridas...The purpose of this thesis project was to apply customer segmentation methods using the K-Means algorithm and compare it with a classical segmentation approach known as RFM. This method is based on three metrics of customer purchasing behavior: Recency (R), Frequency (F), and Monetary value (M).These methods were applied to historical sales data from Proalva, a company that produces and markets frozen fruit pulp in Quito, Ecuador.An evaluation of the available variables was conducted, along with exploratory data analysis and a data cleaning process. Subsequently, a subset of data was generated, incorporating customer-level purchase behavior. A total of 340 customers were classified using both methods.The study focused on a 24-month period. Behavioral metrics were determined for each customer, including R, F, M, product volume, product diversity, and the number of packaging formats purchased...