SEGMENTACIÓN DE CLIENTES MEDIANTE UN MODELO DE REDES NEURONALES PARA INCREMENTAR LAS UTILIDADES DE LA EMPRESA EVITANDO LA PARTIDA DE CLIENTES HACIA LA COMPETENCIA.

Abstract

En la industria eléctrica alemana, existe mucha competencia. Por esta razón se generó un modelo de segmentación de clientes para predecir la respuesta de los consumidores ante la realización de una campaa comercial. La campaa busca evitar el éxodo masivo de clientes hacia la competencia, y por lo tanto, evitar la pérdida de rentabilidad. El modelo se generó mediante la aplicación de Data Mining. Específicamente, se aplicó el modelo de redes neuronales a una base de datos de 6960 clientes actuales. Con esta información, se desarrolló la metodología aplicando técnicas computacionales de última generación. El modelo se generó utiliz~ndo el software Spss Clementine, entregando resultados válidos y confiables acerca del camino que debe seguir la empresa para mantener una rentabilidad elevada sin perder una gran cantidad de clientes. La segmentación pretende evitar (os costos de oportunidad, es decir, se busca cobrar la cantidad exacta que está dispuesto a pagar el consumidor. En el trabajo realizado se obtienen los siguientes resultados. . La precisión del modelo alcanza el 65,9%. Al aplicar la estrategia comercial utilizando el modelo de red neuronal, se logra mejorar el margen de la empresa en un 4,1% comparado con la segunda mejor opción. . . La variable que tiene un mayor peso en disposición a pagar de los clientes, es el ao que estos ingresaron a la empresa. Por esta razón, el mejor escenario que tiene la empresa actualmente, consiste en ejecutar la estrategia comercial a los clientes que el modelo de redes neuronales estime conveniente