Parra Sánchez, Juan S.Parra Sánchez, Juan S.Quintero Patiño, David A.Taborda Ospina, Viviana2023-10-142023-10-142023http://repository.ucatolicaluisamigo.edu.co/handle/20.500.14531/1993Esta investigación se plantea desde la necesidad de la empresa New Stetic por conocer la distribución de sus clientes para lograr la fidelización de sus marcas, lo cual representa un aumento en los ingresos que genera la venta de sus productos para el sector odontológico. Para darle solución a la necesidad de New Stetic, se ha tomado como muestra los datos de las transacciones de las ventas en los años comprendidos entre el 2017 y febrero de 2023, se contó con un total de 789 registros de clientes, donde se implementó la técnica de Clustering por medio del algoritmo de K-Means realizado en Python. Para el cumplimiento de los objetivos, se utilizó las fases de la metodología CRISP-DM encontrando como resultado tres segmentos de clientes para la implementación de la estrategia comercial con la metodología Design Thinking.54 p.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/restrictedAccessSegmentaciónClusteringK-MeansClientesCRISP-DMDiseño Pensamientohttp://purl.org/coar/access_right/c_16echttp://purl.org/coar/resource_type/c_1843https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/SegmentationClusteringK-MeansClientsCRISP-DMDesign Thoughta