Vehiculos

Objetivo

<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->

El objetivo principal del clustering era segmentar los datos de consumidores potenciales basados en sus respuestas a una encuesta, con el fin de identificar distintos grupos o segmentos con características y necesidades similares.

Detalles

El proyecto consistió en un análisis de clustering utilizando KMeans para segmentar consumidores basándonos en sus respuestas a una encuesta, optimizando el proceso con PCA para reducir la dimensionalidad antes de identificar 4 grupos distintos. Cada cluster se analizó para comprender las características predominantes, usando las cargas de PCA para destacar las variables más influyentes en cada grupo, resultando en estrategias personalizadas para marketing y desarrollo de productos. Adicionalmente, se propuso un modelo de árbol de decisión para validar y profundizar en la comprensión de cómo las características de los datos influían en la formación de los clusters, aunque limitaciones técnicas impidieron su ejecución completa. Este enfoque integrado permitió una segmentación detallada y estratégicamente útil del mercado, ideal para implementar acciones específicas orientadas a mejorar la captación y satisfacción del cliente en distintos segmentos del mercado automotriz.

Descripción del modelo

<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->

• Model type: [KMeans]

Model Sources [optional]

<!-- Provide the basic links for the model. -->

• Repository: https://github.com/dpinot/Marketing/raw/main/Marketing/MAVEHICULO%20POTENCIALF.xlsx