| Summary: | El presente trabajo de investigación tiene como objetivo apoyar en la toma de decisiones del área de ventas de una empresa comercial, de este modo hacer frente a problemáticas, como: información de baja calidad para mejorar dichas decisiones, datos duplicados, toma de decisiones de último momento, demora en la entrega de reportes, siendo estos tabulares y poco entendibles. Asimismo, el desconocimiento de las preferencias del cliente impide la realización de recomendaciones o promociones. Con esta finalidad, se planteó el desarrollo de una solución basada en Inteligencia de Negocios, utilizando el algoritmo de clustering. El tipo de investigación fue cuasi experimental debido a que la solución se aplicó en un solo caso de estudio. Se realizó una preprueba y una posprueba sin grupo control con el fin de observar los cambios presentados. El tipo de muestreo fue no probabilístico y como instrumentos de recolección de datos se hizo uso de pruebas de sistema y cuestionarios; se utilizaron técnicas como la observación, entrevista y encuesta. Se aplicó la metodología de Kimball, la que se complementó con la metodología CRISP-DM. Como resultados, se obtuvieron reportes interactivos sobre el comportamiento de las ventas, se consiguió reducir el tiempo promedio de obtención de información a un 94.47% y se realizó la segmentación de clientes identificando 14 grupos a fin de elaborar mejores estrategias de mercado. En conclusión, se alcanzó el objetivo; los ejecutivos obtuvieron reportes interactivos sin demora alguna y con la información necesaria que consiga ayudar a la toma de decisiones, logrando así su satisfacción.
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