Optimización de estrategias de marketing mediante análisis de datos (2025)
Este trabajo de grado se enfoca en analizar y predecir el abandono de clientes en EasyTech.com, una empresa de comercio electrónico especializada en productos electrónicos y tecnológicos. A través de técnicas de análisis de datos y machine learning, se busca identificar patrones de comportamiento en los clientes para mejorar las estrategias de marketing y fidelización. Se utiliza la metodología CRISP-DM para estructurar el proceso de análisis, abarcando desde la identificación de problemas hasta la implementación de soluciones basadas en datos. Para ello, se revisaron 3,000 registros de datos de clientes, que incluyen el historial de compras, las interacciones de marketing y las métricas de satisfacción. Se establecieron métricas clave como la segmentación de clientes por edad, género y ubicación, la identificación de tendencias de compra y el impacto de las estrategias de descuentos en la retención de clientes. Los resultados obtenidos subrayan la importancia de personalizar las campañas de marketing y ajustar las estrategias de fidelización para mejorar la experiencia del cliente. Se recomienda implementar modelos de predicción de abandono, optimizar la asignación de recursos en publicidad y diseñar programas de lealtad basados en datos analíticos. Con estas estrategias, la empresa espera aumentar la tasa de retención y el crecimiento de clientes en un 10% en el próximo año.