Tesis

“Diseño de Procesos para la Segmentación de Clientes según su comportamiento de compra y hábito de consumo en una empresa de consumo masivo (Javier Rojas)”

Publicado por: Luciano Villarroel|13 de abril de 2017|Tesis, Uncategorized|

La industria de alimentos de consumo masivo ha ido evolucionando en el tiempo. Los primeros canales de venta para llegar a los clientes finales fueron los almacenes de barrio los que se vieron fuertemente amenazados con la proliferación de grandes cadenas de supermercados. La aparición de internet también creó un nuevo canal que permite a los clientes finales hacer pedidos de productos y pagarlos a través de aplicaciones móviles para finalmente recibirlos en su domicilio. A pesar de esta evolución en los canales, los almacenes de barrio se niegan a desaparecer. Son muchos los clientes que siguen prefiriendo la atención amable y personalizada de los almacenes junto con un abanico amplio de productos y precios atractivos.

La empresa no está ajena a esta realidad y también comercializa sus productos a clientes finales por los canales supermercado y almacenes. Respecto a los almacenes se atiende mensualmente una cantidad aproximada de 25.000 clientes a nivel nacional donde existe una mayor concentración en la zona centro del país. Segmentar a estos clientes para conocer su comportamiento de compra y hábito de consumo se ha convertido en el eje central de la estrategia de este canal. Ya no basta con analizar los reportes de ventas para aumentar el rendimiento del Área Comercial.

Este proyecto tiene por objetivo agrupar los clientes del canal Almacenes de la empresa bajo los conceptos de comportamiento de compra y hábito de consumo y lograr caracterizarlos. Para alcanzar esta meta se utiliza la metodología de Ingeniería de Negocios que parte desde la definición del posicionamiento estratégico, el modelo de negocio, la arquitectura de procesos, el diseño detallado de los procesos, el diseño del apoyo tecnológico que soportará a los procesos y finalmente la construcción y puesta en marcha de la solución. Además se utilizarán algoritmos propios para este tipo de tareas como son DBSCAN y K-Means.

Los resultados obtenidos permiten segmentar a los clientes en siete grupos para el comportamiento de compra y siete para el hábito consumo. Con esto se puede responder las preguntas de cuándo, cuánto y qué compran los clientes del canal. El beneficio del proyecto se traduce en un aumento de las ventas por acciones que permiten recuperar a clientes que están en proceso de fugarse y por aumento del ticket promedio de aquellos clientes que realizan compras frecuentes pero de muy bajo monto de facturación.