Segmentación de clientes de una empresa utilizando recencia, frecuencia, monto (rfm) y métodos de clustering

Abstract

El presente trabajo tiene como propósito crear una solución computacional para analizar bloques de datos y organizarlos de una manera para poder sacar el máximo potencial. En nuestro caso, haremos un análisis sistemático de datos sobre transacciones de venta, con el fin de obtener una segmentación basada en el comportamiento de cada uno de los clientes, a través de un algoritmo de clustering. Previo a esto, se implementará el método RFM con el fin de discretizar las variables y facilitar la implementación del clustering, pues es mucho más sencillo encontrar puntos de corte cuando las variables son discretas. Una de las ventajas que tiene hacer una segmentación de usuarios utilizando RFM es que se trabaja con información del día a día de la empresa, se trabaja con información esencial de la venta, lo cual hace viable su implementación sin tener que pasar por una etapa extensa de levantamiento de información. La importancia de tener una segmentación de clientes es fortalecer la relación cliente-empresa, con el fin de tener un trato más personalizado y atender puntualmente las necesidades de cada cliente. Una segmentación de clientes basada en variables globales también da pie a una futura segmentación más específica utilizando otras variables históricas como la edad del cliente, el tipo de producto que compró, la periodicidad de compra, etc

The purpose of this work is to create a computational solution to analyze blocks of data and organize them in a way to get the maximum potential. In our case, we will make a systematic analysis of data on sales transactions, in order to obtain a segmentation based on the behavior of each of the customers, through a clustering algorithm. Prior to this, the RFM method will be implemented in order to discretize the variables and facilitate the implementation of clustering, since it is much easier to find cut-off points when the variables are discrete. One of the advantages of segmenting users using RFM is that it works with the company's day-to-day information, it works with essential sales information, which makes its implementation feasible without having to go through an extensive information gathering stage. The importance of having a customer segmentation is to strengthen the customer-company relationship, in order to have a more personalized treatment and meet the needs of each customer in a timely manner. A customer segmentation based on global variables also gives rise to a more specific future segmentation using other historical variables such as the customer's age, the type of product purchased, the frequency of purchase, etc.