Segmentación de Entrega por Volumen para Optimizar la distribución en una empresa de consumo masivo

Abstract

El presente proyecto tuvo como objetivo segmentar las entregas de productos por volumen para optimizar la distribución logística en una empresa de consumo masivo dedicada a la comercialización de bebidas, licores y abarrotes. El principal problema identificado fue la asignación ineficiente de rutas y sectores, lo que ocasiona entregas tardías, aumento de costos y pérdida de satisfacción del cliente. A partir de una base de datos de clientes, se seleccionaron tres variables cuantitativas clave (volumen actual, volumen promedio de 3 meses y venta del mismo mes del año anterior), las cuales fueron estandarizadas para realizar un análisis estadístico robusto. Se aplicaron técnicas de segmentación como el análisis de clúster jerárquico y el algoritmo de K-medias, permitiendo identificar tres grupos naturales de clientes con comportamientos diferenciados de compra. Los resultados permitieron clasificar los clientes en segmentos de alto, medio y bajo volumen de compra, lo cual facilitó el rediseño de rutas más eficientes, asignación de recursos logísticos y toma de decisiones estratégicas basadas en datos. La validez de la segmentación fue confirmada mediante análisis de varianza (ANOVA) y tablas cruzadas con variables como sector, categoría de cliente y frecuencia de visita. Como resultado, se logró mejorar la planificación operativa, reduciendo la dispersión de entregas y justificando rutas de camiones con volúmenes balanceados por sector. Este proyecto demuestra el valor de la analítica avanzada para resolver desafíos logísticos mediante el uso de herramientas como SPSS y Power BI.