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Análisis del modelo RFM según el método convencional y el método de las 2-Tuplas

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Mas Díaz, Rosa María (2016) Análisis del modelo RFM según el método convencional y el método de las 2-Tuplas. [Trabajo Fin de Máster]

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Abstract

En el siguiente Trabajo de Fin de Máster se pone en práctica la Minería de Datos (Data Mining), llevando a cabo una investigación de CRM (Customer Relationship Management) en la cual se analizan los comportamientos de compra de los clientes de una empresa que comercializa solo por internet (online). Este negocio es de origen español y mediante estos análisis podremos saber principalmente cuántos tipos de clientes posee y cómo son sus hábitos de compra para poder clasificarlos. Para ello, utilizaremos la segmentación RFM (Recency, Frequency, Monetary) que la calcularemos mediante dos metodologías muy importantes que son el Método Convencional y el Método de las 2-Tuplas. En el primer método realizaremos una clasificación numérica mediante quintiles que se numerarán de 1 a 5 tanto para la Recencia, la Frecuencia y el Valor Monetario, con los que podremos determinar el comportamiento de compra de cada cliente. En el segundo método veremos otra clasificación de los clientes más precisa, más detallada y con la ventaja que ofrece un valor lingüístico para poder entender mejor a que cluster pertenece cada cliente.
Finalmente, realizaremos unos análisis de clusters con el método de “K-medias” con diferentes segmentos (entre 5 y 7 segmentos) que nos permitirán distinguir cuántos tipos de clientes tiene este negocio y cómo son con respecto a su hábito de compra. Todo esto con el fin de dar respuesta a este negocio sobre cómo es el comportamiento de compra de cada cliente, cuáles son los más importantes, cuáles son los menos importantes, cuántos han dejado de comprar, etc.


Item Type:Trabajo Fin de Máster
Directors:
DirectorsDirector email
Alberto Carrasco, Ramón
Uncontrolled Keywords:Modelos ; RFM ; 2-Tuplas
Subjects:Sciences > Statistics
Sciences > Statistics > Commercial research
Título del Máster:Máster en Minería de Datos e Inteligencia de Negocios
ID Code:38546
Deposited On:18 Jul 2016 07:22
Last Modified:04 Aug 2016 07:41

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