Segmentación de Clientes en el Sector Acuícola mediante Algoritmos de KMedias y Árboles de Decisión: Un Enfoque Aplicado a la Industria del Balanceado para Camarón

dc.contributor.authorSofía Norelia Jiménez Onofre
dc.contributor.authorEdwin Adrián Calderón Zambrano
dc.date.accessioned2025-11-05T17:30:01Z
dc.date.available2025-11-05T17:30:01Z
dc.date.issued2025-11
dc.descriptionA través de este enfoque, se busca proporcionar a la empresa una herramienta analítica que facilite la clasificación estratégica de sus clientes, maximizando la eficiencia comercial y la rentabilidad. (John, Shobayo, & Ogunleye, 2023).
dc.description.abstractEn la industria del balanceado para camarón, la segmentación efectiva de clientes es esencial para optimizar estrategias comerciales como la fijación de precios, campañas de marketing y gestión de cartera. Tradicionalmente, muchas empresas del sector acuícola han basado esta segmentación únicamente en el volumen de compra mensual, lo que limita la comprensión integral del valor y comportamiento de los clientes (Wedel & Kamakura, 2012). Este proyecto propone una segmentación más robusta y precisa mediante la aplicación de algoritmos de K-means (Dofadar, Khan, & Alam, 2024) y árboles de decisión (Breiman, Freidman, Olshen, & Stone, 1984), a una base de datos de clientes. Estas metodologías permiten identificar grupos homogéneos considerando múltiples variables como el margen de rentabilidad, puntualidad en pagos, tipo de producto adquirido y frecuencia de compra.
dc.identifier.urihttps://repositorio.uees.edu.ec/handle/123456789/4423
dc.language.isoes
dc.subjectComponentes Principales
dc.subjectK-means
dc.subjectÁrboles de Decisión
dc.subjectInteligencia Artificial
dc.subjectSegmentación
dc.subjectMarketing
dc.subjectPricing
dc.subjectClústers.
dc.titleSegmentación de Clientes en el Sector Acuícola mediante Algoritmos de KMedias y Árboles de Decisión: Un Enfoque Aplicado a la Industria del Balanceado para Camarón
dc.typeThesis

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