Segmentación de clientes: análisis de cluster usando el algoritmo partitioning around medoids (PAM)

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Como hemos comentado en anteriores post, segmentación de clientes es agrupamiento que permite a las empresas comprender sus clientes y orientar la toma de decisiones hacia grupos bien definidos, atendiendo las necesidades especificas en cada uno de ellos. Sin embargo, generalmente en la literatura encontramos aquellos algoritmos de agrupación que utilizan sólo variables numéricas, contrario a esto, en diversas situaciones de la vida real vamos a requerir construir agrupamientos sobre conjuntos de datos que son de tipo mixto (variables numéricas y categóricas).

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Segmentación de clientes: un análisis RFM en Knime

Categorías: Knime

Segmentación de clientes, o segmentación de mercado, es el proceso de dividir una base de clientes en subgrupos homogéneos dentro de una mercado heterogéneo de forma orientada al marketing. Ese agrupamiento permite a las empresas comprender sus clientes y orientar la toma de decisiones hacia grupos bien definidos, atendiendo las necesidades especificas en cada uno de ellos. Es posible, por ejemplo, identificar los grupos de clientes más lucrativos, permitiendo que la organización se concentre en mantener esos clientes.

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Business Analytics en Knime

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En un momento en que las compañías en muchas industrias ofrecen productos similares y usan tecnologías similares, los procesos de negocios se encuentran entre las pocas cosas restantes de diferenciación, y aquellos competidores que usan BA retienen cada última gota de valor de esos procesos. Dentro de las compañías que compiten en BA, los altos ejecutivos dejan claro, desde arriba hacia abajo, que BA es fundamental para la estrategia. Dichas organizaciones lanzan múltiples iniciativas que involucran datos complejos y análisis estadísticos, y la actividad cuantitativa se administra a nivel empresarial (no departamental)[1].

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