Segmentación de clientes para un E-commerce soportado en Shopify

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dc.contributor.advisorAlcalá-Temores, Jaime E.
dc.contributor.authorLagunas-Barba, Daniel
dc.date.accessioned2024-02-28T19:27:30Z
dc.date.available2024-02-28T19:27:30Z
dc.date.issued2024-02
dc.descriptionLa problemática que se planteó resolver en este trabajo fue la de generar perfiles de compra con base a los históricos de consumo de los compradores en la tienda para así se pudieran desarrollar estrategias de marketing que generen un aumento en las ventas. El nombre de la tienda se mantiene en anónimo durante todo el documento y funciona como una tienda de abarrotes o supermercado a domicilio a través de Shopify. Como una primera aproximación, se comenzó por usar modelos de clustering dado que se trataba de un problema de aprendizaje no supervisado. Ya que los modelos de clustering no dieron los resultados esperados, se desarrolló un sistema de recomendación para darle sugerencias a los clientes e incentivarlos a probar productos nuevos con base al comportamiento colectivo de todos los compradores.es_MX
dc.identifier.citationLagunas-Barba, D. (2024). Segmentación de clientes para un E-commerce soportado en Shopify. Trabajo de obtención de grado, Maestría en Ciencia de Datos. Tlaquepaque, Jalisco: ITESO.es_MX
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11117/10822
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherITESOes_MX
dc.rights.urihttp://quijote.biblio.iteso.mx/licencias/CC-BY-NC-2.5-MX.pdfes_MX
dc.subjectShopifyes_MX
dc.subjectSegmentación de Clienteses_MX
dc.subjectClusteringes_MX
dc.subjectSistema de Recomendaciónes_MX
dc.subjectFiltrado Colaborativoes_MX
dc.titleSegmentación de clientes para un E-commerce soportado en Shopifyes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_MX

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