Aplicación de clustering utilizando K-means para la segmentación de clientes en una empresa de televisión paga

• Main Authors: Palomino Arce, Magda Cristina, Morales Calhua, Renee Michael
• Other Authors: Cortez Vásquez, Augusto Parcemón
• Format: Others
• Language: Spanish
• Published: Universidad Nacional Mayor de San Marcos 2018
• Subjects: Análisis cluster - Procesamiento de datos; Algoritmos en computadoras; Segmentación del mercado Televisión - Perú; Relaciones con los clientes - Procesamiento de datos; Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones; Automatización y Sistemas de Control
• Online Access: http://cybertesis.unmsm.edu.pe/handle/cybertesis/8829

Publicación a texto completo no autorizada por el autor === En la actualidad las empresas tienen gran cantidad de información de sus clientes, esta información es vital para que puedan realizar acciones tácticas que los permitan mantenerse en el mercado. Las empresas de telecomunicaciones son más sensibles a la satisfacción de sus clientes pues su rentabilidad se basa en la cantidad de tiempo que el cliente permanezca con ellos, sobre todo los que generan mayor valor a la compañía. En el caso de la empresa de tv paga, requiere conocer qué clientes son los que generan mayor valor a la compañía, así poder ejecutar acciones de fidelización a estos clientes. La mejor técnica identificada es la de Clustering, con el apoyo del algoritmo K-means los cuales nos permiten una fácil implementación de la solución con un grado alto de eficiencia, logrando una buena segmentación de clientes. === Trabajo de suficiencia profesional