Categorización de clientes en el sector automotriz en el área metropolitana del Valle de Aburrá utilizando aprendizaje no supervisado
Date
2023
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Publisher
Universidad Católica Luis Amigó
Abstract
En el mercado actual, las empresas de la industria automotriz buscan constantemente formas de atraer y retener clientes. Sin embargo, para lograr este objetivo, es necesario comprender profundamente a los clientes y sus preferencias. En este contexto, se plantea el problema de la falta de comprensión clara y precisa de los clientes que compran repuestos en la industria automotriz, específicamente en un concesionario que distribuye repuestos de la marca Chevrolet a nivel nacional.
Para resolver este problema, se propone crear un modelo de ventas que permita categorizar a los clientes y comprender mejor sus hábitos y preferencias de compra en el área metropolitana del Valle de Aburrá. Esto ayudaría a implementar estrategias de ventas más efectivas e individualizadas para cada grupo de clientes, lo que resultaría en un aumento de las ventas y una mejor retención de los clientes. La creación de este modelo de ventas es un proceso complejo que requiere la participación de expertos automotrices, analistas de datos y otros profesionales involucrados en el proyecto. El primer paso es la recopilación de datos, lo que implica costos operativos significativos para el mantenimiento de los repuestos de Chevrolet en el concesionario. Sin embargo, los beneficios de comprender mejor a los clientes y poder implementar estrategias de ventas más efectivas superan estos costos.
La justificación de este proyecto se basa en la necesidad de mejorar las estrategias de ventas, reducir los costos operacionales de almacenamiento, aumentar la competitividad en el mercado y mejorar la experiencia del cliente. Además, se destaca la utilización de tecnología avanzada, como el análisis de datos y el aprendizaje automático, para categorizar a los clientes y adaptar las estrategias de ventas a sus necesidades específicas en el área metropolitana del Valle de Aburrá.
Description
Keywords
Categorización, Repuestos, Big Data, CRM