Segmentación de clientes en un restaurante, provenientes del canal digital, utilizando el algoritmo k-means

• Autor: Cañari Palante, Josemanuel Rossy
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/27396
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/27396
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Segmentación de clientes; Toma de decisiones; Marketing; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03

El conocer a los clientes que te consumen representa una oportunidad de mejorar la experiencia de compra y aumentar los ingresos en los negocios. Las ventas, a través de plataformas digitales, han aumentado exponencialmente y conocer a estos clientes es un reto por su comportamiento diferente en comparación al cliente tradicional de a pie. El presente estudio tuvo como objetivo segmentar a los clientes, provenientes del canal digital, de un restaurante, utilizando el algoritmo k-means y el modelo RFM. Además, se aplicaron árboles de decisión para la interpretación de las características en cada segmento hallado. Se obtuvo como resultado cuatro segmentos de clientes: Valiosos, clientes que compran con frecuencia y generan altos ingresos; Oportunidad, clientes con un buen historial de compras, pero inactivos en el tiempo reciente; Regulares, clientes con alta frecuencia pero bajo valor monetario y Fuga, clientes que realizaron compras esporádicas y no han vuelto a consumir. Con esta información, el equipo de marketing puede identificar al público objetivo para aplicar estrategias de fidelización, reactivación y captación de nuevos potenciales clientes.