Análisis factorial de datos mixtos para segmentación de clientes Bancolombia con consultas en centrales de riesgo

La identificación de perfiles de riesgo es esencial para optimizar la gestión estratégica de clientes. Este estudio presenta un enfoque combinado de Análisis Factorial de Datos Mixtos (FAMD) y K-Means, aplicado a clientes de Bancolombia con historial de consultas en centrales de riesgo. La metodología permitió integrar variables sociodemográficas y financieras en un espacio reducido y homogéneo, a partir del cual se identificaron cuatro clústeres con características diferenciadas. La consistencia de la segmentación fue respaldada mediante Análisis de Correspondencia Múltiple (MCA) y Z-scores. En comparación con K-Prototypes, el enfoque propuesto demostró mayor capacidad interpretativa, aportando insumos clave para diseñar estrategias comerciales focalizadas y prevenir la fuga de clientes estratégicos.

• Autores: Pérez Hincapié , María Camila
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2025
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/47440
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10495/47440
• Palabra clave: Reducción de Dimensionalidad; Dimensionality Reduction; Análisis de correspondencias; correspondence analysis; Análisis factorial; factorial analysis; Agrupamiento no supervisado; Análisis de correspondencia múltiple; Análisis factorial de datos mixtos; Clústeres; Perfilamiento de clientes; K-means; K-prototypes; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_37345; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_10729; https://id.nlm.nih.gov/mesh/D000098405
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/