Abstract:
El objetivo principal de la presente investigación fue proponer un modelo determinístico para la segmentación y perfilado de clientes utilizando análisis de datos y mercadeo digital empleando una base de datos pública. Para lo cual se utilizó la base de datos “German_credit_data.csv” con la finalidad de crear un proceso de perfilado para la optimización del proceso de adquisición de clientes mediante redes sociales.
Dicha base de datos fue obtenida de la página Kaggle donde es posible la descarga de base de datos públicas.
Se realizó una exploración de datos en R studio en la cual se obtuvieron la cantidad de filas y los diferentes tipos de variables dentro de la base de datos. Empleando estrategias de neuromarketing, perfilado y análisis de datos, se propuso el modelo determinístico presentado donde se determinó que las variables más significativas de la base de datos pública analizada son el género del cliente, la duración, el propósito y el
monto total del crédito, obtenidos a partir del árbol de decisiones y el modelo de segmentación por clusterización. A partir del árbol de decisiones y el modelo de clusterización se determinó que los clientes potenciales prefieren adquirir un crédito para la compra de un auto dependiendo de la edad, la cuenta bancaria y si es dueño de un hogar o alquila vivienda. A partir de los datos obtenidos, se crearon buyer persona para un perfilado más preciso. Además, para determinar la viabilidad de la implementación del modelo determinístico para su aplicación en empresas financieras, se realizó una evaluación financiera con una proyección de ventas. Con este análisis se determinó que dicho modelo es viable para la implementación de un perfilado más exacto mediante modelos de árbol de decisión y de clusterización, teniendo un costo de $7,500 mensuales, utilizando $5,000 de pauta digital con un 3% de porcentaje de adquisición de clientes para
la obtención de 1,000,000 de impresiones diarias. De esta manera se recomienda que para la aplicación del modelo determinístico propuesto en la presente investigación se utilice una base de datos adaptada para la segmentación de clientes de una empresa.
(A)
