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 metodolog...
- 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
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Análisis factorial
factorial analysis
Agrupamiento no supervisado
Análisis de correspondencia múltiple
Análisis factorial de datos mixtos
Clústeres
Perfilamiento de clientes
K-means
K-prototypes
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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. |
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Castañeda López, María EugeniaArcila Sánchez, MarianelaPérez Hincapié , María Camila2025-09-29T15:20:30Z2025https://hdl.handle.net/10495/47440La 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.Identifying risk profiles is essential for optimizing strategic customer management. This study presents a combined approach of Factor Analysis of Mixed Data (FAMD) and K-Means, applied to Bancolombia customers with a history of credit bureau inquiries. The methodology allowed for the integration of sociodemographic and financial variables in a small, homogeneous space, from which four clusters with distinct characteristics were identified. Segmentation consistency was supported by Multiple Correspondence Analysis (MCA) and Z-scores. Compared with KPrototypes, the proposed approach demonstrated greater interpretive capacity, providing key inputs for designing targeted commercial strategies and preventing the churn of strategic customers.PregradoEstadístico25 páginasapplication/pdfspaUniversidad de AntioquiaEstadísticaDepartamento de Estadística y MatemáticasMedellín, ColombiaFacultad de Ciencias Exactas y NaturalesCampus Medellín - Ciudad Universitariahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Análisis factorial de datos mixtos para segmentación de clientes Bancolombia con consultas en centrales de riesgoTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/draftReducción de DimensionalidadDimensionality ReductionAnálisis de correspondenciascorrespondence 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