Segmentación automática de los clientes de Pharmaderm y Skindrug, utilizando técnicas de aprendizaje automático

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Date
2022
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Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Abstract
El departamento de mercadeo de los laboratorios PHARMADERM S.A. y SKINDRUG S.A., no cuenta con una herramienta que permita identificar clientes con necesidades simulares para hacer un marketing dirigido, con el propósito de desarrollar nuevas estrategias de mercadeo específicas, y así aumentar las compras de los clientes. Por esta razón, el proyecto tiene como objetivo desarrollar un modelo de identificación de conglomerados de la base de datos de los clientes de los laboratorios, mediante la preparación de los datos, los modelos de agrupamiento de los clientes, la evaluación y recomendación del modelo seleccionado y un medio de visualización para los resultados obtenidos. En la preparación de los datos se unifico un dataset con 17 atributos y 852.448 registros, correspondientes a 683 clientes, y posteriormente se generaron 6 datasets (obsequios, tipo de cliente, demográfico, cosméticos, magistrales y medicamentos) de acuerdo con el enfoque de negocio que determino el departamento de mercadeo y ventas. Posteriormente, se seleccionaron los hiper-parámetros para los modelos de entrenamiento, k-means y jerárquico con el método del codo (elbow method), y el coeficiente de la silueta (silhouette coefficient), y para el modelo DBSCAN, el algoritmo k vecinos más cercanos (k-nearest neighbors algorithm). Finalmente, en la evaluación y selección del modelo se escoge el modelo de entrenamiento K-means, determinado con el índice de Davies Bouldin (Davies-Bouldin index), con mejores los índices más cercanos a cero (0), señalando clústeres más compactos, y con los centros de cada clúster bien separados. Adicional, se realiza un análisis de los modelos obtenidos con el gráfico del radar también conocido como gráfico de araña o grafico de estrella,
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