Torres Pardo, Ingrid DurleyRestrepo Morales, LauraValencia Cuartas, Estefanía2025-03-182025-03-182024https://repository.ucatolicaluisamigo.edu.co/handle/20.500.14.531/5466El presente trabajo de grado desarrollado para la especialización en Big data e inteligencia de negocios aborda el desarrollo de un modelo de segmentación para Cartama Empresa colombiana dedicada a la comercialización y exportación de aguacate Hass que busca fomentar el consumo de esta fruta de forma local y generar un valor agregado al aguacate con el desarrollo de productos derivados que puedan ser comercializados y entregados al consumidor final , para esto se utilizó un modelo no supervisado en este caso K-Means que permitió segmentar a los consumidores en grupos con Características o comportamientos similares, por medio de la recolección de datos, transformación, construcción y evaluación del modelo desarrollado. El modelo permitió identificar los clientes potenciales y entender sus determinantes de compra, relacionar la oferta y la demanda con el Buyer Persona y diseñar estrategias específicas para mejorar las campañas de marketing. Este proyecto no solo aborda un reto académico si no también un reto corporativo permitiendo que Cartama promueva y siga incentivando el consumo de aguacate de forma local.77 p.application/pdfspahttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/SegmentaciónAguacate HassModelo no supervisadoK-meansInteligencia de negociosinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/resource_type/c_1843Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)a