Segmentación de Mercado
Karla Georgina Martínez González A00827500
2022-09-20
Importar la base de datos
bd12 <- read.csv("/Users/georginamartinez/Documents/Tec/Séptimo Semestre/Analítica para negocios, de los datos a decisiones/datos_clientes.csv") Generador de valor de datos
Paso 1. Definir el área del negocio que buscamos impactar/ mejorar y su KPI.
Estamos buscando impactar y mejorar es el departamento de Mercadotecnia y el KPI será Retención del cliente y Ventas.
Paso 2. Seleccionar plantilla(s) para crear valor a partir de los datos de los clientes.
Para crear valor es necesario seleccionar las plantillas de Segmentación para acortar el campo, es decir reducir a ciertos públicos que se caracterizan por comprar varios productos en conjunto.
Paso 3. Generar ideas o conceptos específicos.
# Estrategia de Retención al cliente con promociones/descuentos, programas de puntos.
Paso 4. Reunir los datos específicos.
Base de datos con Total de Ticket y Ticket Promedio por cliente, además que contenga los productos que se venden.
Paso 5. Plan de ejecución.
Fase 1. Piloto de descuentos, paquetes y precios en tiendas de supermercados de Reino Unido.
Fase 2. Después comenzar en Francia.
Agregar el CustomerID como nombre de los renglones
bd13 <- bd12
rownames(bd12)<- bd13$CustomerIDEliminar la columna de CustomerID
bd14 <- bd13
bd14 <- subset(bd14, select = -c (CustomerID))Revisar presencia de datos anormales
summary(bd14)## Total Visitas
## Min. : 3.45 Min. : 1.000
## 1st Qu.: 178.30 1st Qu.: 1.000
## Median : 292.00 Median : 2.000
## Mean : 415.62 Mean : 4.227
## 3rd Qu.: 426.63 3rd Qu.: 5.000
## Max. :84236.25 Max. :209.000plot(bd14$Total,bd14$Visitas)
Los datos fuera de lo normal están fuera de los siguientes limites:
Limite Inferior = Q1 - 1.5*IQR
Límite Superior = Q3 + 1.5*IQR
Q1: Cuartil 1, Q3: Cuartil 3, IQR: Rango Intercuartil = Q3 - Q1
Calcular el Límite Superior del Total
iqr_total <- IQR(bd14$Total)
limite_superior_total <- 426.63 + 1.5*iqr_total
limite_superior_total## [1] 799.1277Conservar sólo los Tickets Promedios menores a 800
bd15 <- bd14
bd15 <- bd15[bd15$Total < 800, ]
summary(bd15)## Total Visitas
## Min. : 3.45 Min. : 1.000
## 1st Qu.:172.96 1st Qu.: 1.000
## Median :272.23 Median : 2.000
## Mean :298.21 Mean : 4.125
## 3rd Qu.:390.24 3rd Qu.: 5.000
## Max. :799.62 Max. :209.000Calcular el Límite Superior de Visitas
iqr_visitas <- IQR(bd14$Visitas)
limite_superior_visitas <- 5 + 1.5*iqr_visitas
limite_superior_visitas## [1] 11Conservar sólo las visitas menores a 12
bd16 <- bd15
bd16 <- bd16[bd16$Visitas < 12, ]
summary(bd16)## Total Visitas
## Min. : 3.45 Min. : 1.000
## 1st Qu.:168.67 1st Qu.: 1.000
## Median :267.13 Median : 2.000
## Mean :293.99 Mean : 2.971
## 3rd Qu.:384.80 3rd Qu.: 4.000
## Max. :799.62 Max. :11.000plot(bd16$Total, bd16$Visitas)
k-means clustering
Paso 1. Normalizar variables
bd17 <- bd16
bd17 <- as.data.frame(scale(bd17))
plot(bd17$Total, bd17$Visitas)
Paso 2. k-means Clustering
segmentos <- kmeans(bd17, 3)
segmentos## K-means clustering with 3 clusters of sizes 2089, 677, 1003
##
## Cluster means:
## Total Visitas
## 1 -0.6161420 -0.4370302
## 2 0.1169018 1.7674280
## 3 1.2043650 -0.2827445
##
## Clustering vector:
## 2 4 5 6 8 11 13 14 15 16 17 19 20 23 24 25
## 2 1 2 1 3 3 1 2 1 1 1 3 3 3 3 2
## 26 27 28 29 30 31 32 36 37 38 39 40 42 43 44 46
## 2 1 1 2 3 3 3 1 1 1 2 3 3 1 1 2
## 47 48 49 50 52 53 54 55 56 60 61 64 65 67 69 70
## 3 1 1 2 3 3 1 3 1 3 3 1 1 1 3 3
## 72 74 75 77 79 80 81 82 83 84 85 86 89 91 92 94
## 1 1 3 1 2 3 3 3 3 2 3 3 3 3 2 3
## 95 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 108 109 111 112 113
## 3 2 2 3 3 1 2 3 1 1 2 1 2 3 1 1
## 114 115 116 117 118 119 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130
## 3 1 1 3 1 3 3 3 3 2 1 3 3 1 2 2
## 131 132 133 134 135 136 138 140 143 144 145 146 147 148 150 151
## 3 1 2 3 1 3 3 3 1 3 3 3 1 1 1 1
## 152 153 155 156 157 158 159 160 161 162 165 166 167 168 169 170
## 2 1 1 1 3 1 2 3 1 3 1 3 1 1 2 1
## 172 173 174 176 178 179 181 182 183 184 185 187 188 189 190 191
## 3 3 1 2 1 1 3 1 1 2 1 2 2 2 1 1
## 192 193 195 196 198 199 200 201 202 203 204 205 206 208 209 210
## 3 1 3 2 3 3 1 3 3 3 1 2 3 1 1 1
## 212 213 214 215 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 228 229
## 2 2 1 3 2 3 3 3 1 3 2 3 3 3 1 1
## 230 231 234 236 237 238 239 240 241 244 245 246 247 248 250 251
## 1 1 1 3 3 1 1 2 1 3 1 1 3 2 1 1
## 255 256 257 259 260 261 262 263 264 265 267 268 269 270 271 272
## 2 2 1 3 3 2 1 3 1 1 3 1 1 2 3 2
## 274 278 279 280 281 282 284 285 286 287 288 289 290 291 292 294
## 3 3 3 3 1 1 2 1 1 1 3 2 2 1 3 1
## 295 296 297 298 299 300 301 302 304 307 312 315 317 323 324 325
## 3 1 3 1 1 3 3 1 2 1 1 3 1 2 2 2
## 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 340 341 342
## 3 2 1 1 1 1 1 1 3 1 3 3 1 3 1 3
## 343 344 345 346 347 348 350 351 352 353 354 355 356 357 358 360
## 1 1 1 3 1 1 1 1 3 2 3 2 1 2 1 1
## 361 362 363 364 365 366 368 370 371 372 373 375 376 377 378 379
## 1 3 1 3 1 1 3 3 2 1 1 3 1 1 2 3
## 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 395 396 397
## 1 2 3 3 1 3 3 2 2 1 1 3 1 3 1 1
## 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 410 411 412 413 414
## 3 1 1 3 3 1 3 1 1 1 1 1 1 3 3 3
## 415 416 417 418 419 420 421 422 424 425 426 427 428 429 430 432
## 2 2 3 1 3 3 2 1 3 1 1 3 2 1 1 1
## 433 434 435 436 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449
## 2 1 3 1 3 1 1 3 2 2 2 3 2 3 1 2
## 450 451 452 453 454 455 457 458 460 461 462 464 465 466 467 468
## 1 2 1 2 3 1 1 1 1 3 1 1 3 1 3 1
## 469 471 472 473 474 475 476 477 478 480 481 483 484 485 486 487
## 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2
## 489 490 491 492 494 495 496 498 499 500 501 502 503 504 505 506
## 2 3 1 1 2 3 2 1 3 3 3 1 1 3 1 1
## 507 508 509 510 511 512 513 514 516 517 518 519 520 521 522 523
## 1 3 3 1 1 2 3 1 3 3 1 1 1 1 1 1
## 524 525 526 527 529 530 532 534 535 537 538 539 542 543 546 547
## 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2
## 549 550 552 553 554 555 556 557 558 560 561 562 563 564 565 566
## 1 1 1 2 1 3 3 3 2 3 3 2 2 1 1 3
## 568 569 570 571 572 573 574 576 577 578 579 580 581 582 583 584
## 2 1 1 3 1 1 3 3 2 2 3 1 3 1 1 1
## 585 586 588 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602
## 1 1 3 3 1 3 1 3 1 1 3 3 3 1 1 3
## 603 604 605 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619
## 1 1 1 3 1 2 1 2 2 1 3 1 1 1 3 1
## 620 621 622 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636
## 1 3 3 1 1 1 2 2 3 3 1 2 1 1 1 1
## 637 638 641 642 643 644 646 647 649 650 651 652 653 654 655 656
## 3 1 1 1 3 1 2 1 3 1 1 1 1 3 1 3
## 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 669 672 674 675 676
## 2 1 1 1 3 1 1 1 3 3 1 2 2 3 1 1
## 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692
## 1 1 1 3 1 1 3 1 1 3 3 1 3 1 1 3
## 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 708 709
## 3 1 3 1 1 1 2 1 3 2 3 1 2 1 2 1
## 711 712 713 714 715 716 717 719 720 721 723 724 727 728 730 731
## 3 1 1 1 2 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 1
## 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 747 748
## 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1
## 749 750 751 753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765
## 1 3 3 3 3 1 3 1 2 3 1 1 3 1 2 1
## 766 767 768 769 770 771 772 774 775 776 777 778 780 781 784 785
## 3 2 3 1 1 1 1 2 1 3 3 1 1 1 3 2
## 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801
## 1 1 1 1 3 1 2 1 2 1 1 3 3 1 2 3
## 802 803 804 805 807 808 809 810 811 812 814 815 816 817 818 819
## 1 1 3 2 1 3 1 3 1 3 1 3 1 1 3 3
## 820 821 822 823 824 825 826 827 828 830 831 832 833 834 835 836
## 2 1 2 1 1 1 3 3 1 1 2 3 1 1 2 1
## 837 838 839 841 842 843 845 846 847 848 849 850 851 852 853 854
## 1 2 3 1 1 1 1 3 1 2 3 1 1 1 1 3
## 855 856 857 858 859 860 861 862 863 864 865 866 867 868 870 871
## 3 3 1 3 3 1 3 1 1 2 1 1 1 1 2 2
## 872 873 874 875 876 877 880 881 882 883 884 885 886 887 888 889
## 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 3 3 3 1 3 1
## 890 891 894 895 897 898 899 900 901 902 903 904 905 906 907 908
## 1 1 1 1 3 1 1 3 1 3 2 1 2 3 1 2
## 909 910 911 913 914 915 916 917 918 919 920 921 922 923 924 925
## 3 3 1 1 3 3 1 1 3 2 3 3 3 1 1 1
## 926 927 928 929 930 931 932 933 935 936 937 939 940 941 942 943
## 1 1 2 2 2 2 2 2 2 1 1 3 1 3 1 3
## 944 945 946 947 948 949 950 951 952 953 954 955 956 957 959 960
## 1 2 1 3 2 3 1 1 3 3 1 1 1 1 1 3
## 961 962 963 964 966 967 968 969 970 972 973 976 977 978 979 980
## 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 3 1 1 2 1 2
## 981 982 983 984 986 987 988 989 990 991 992 993 994 995 996 997
## 1 1 3 1 1 1 1 2 1 2 1 2 1 3 3 1
## 998 999 1000 1001 1002 1003 1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1012 1013 1014
## 2 3 1 2 3 1 3 3 3 1 1 3 1 2 3 1
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## 1 2 2 1 2 3 1 2 2 1 1 3 1 3 2 3
## 1034 1035 1037 1038 1039 1040 1041 1042 1043 1044 1045 1046 1048 1049 1050 1052
## 3 1 1 1 1 2 2 1 1 3 3 1 3 3 1 1
## 1053 1054 1055 1056 1057 1058 1059 1060 1061 1062 1064 1065 1066 1067 1068 1069
## 2 3 1 1 2 3 1 1 3 3 1 1 3 1 1 3
## 1070 1071 1072 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079 1080 1081 1082 1083 1084 1085
## 2 1 1 1 2 1 3 1 1 1 1 2 3 1 1 3
## 1086 1091 1092 1093 1094 1095 1096 1097 1098 1099 1101 1102 1104 1105 1106 1107
## 3 1 1 1 2 2 1 1 1 3 3 2 1 3 2 1
## 1108 1112 1113 1114 1115 1116 1117 1118 1119 1120 1121 1123 1124 1125 1126 1127
## 1 2 3 1 1 1 3 1 3 2 1 1 3 1 1 1
## 1128 1129 1130 1131 1132 1133 1134 1135 1136 1137 1138 1139 1140 1141 1142 1143
## 1 3 1 3 2 1 1 3 1 3 2 1 1 3 1 3
## 1144 1145 1146 1147 1149 1150 1151 1152 1153 1155 1156 1157 1158 1159 1160 1162
## 1 3 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2
## 1163 1164 1165 1166 1167 1168 1169 1170 1172 1173 1174 1175 1176 1177 1178 1180
## 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 3 2 3 1 1
## 1181 1183 1185 1186 1187 1188 1189 1190 1191 1192 1193 1195 1196 1197 1198 1199
## 3 2 1 3 3 1 2 1 2 2 2 3 3 1 2 3
## 1200 1201 1202 1203 1204 1206 1207 1208 1209 1210 1211 1212 1213 1214 1216 1217
## 1 3 1 1 3 3 1 1 3 1 1 1 1 2 2 1
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## 3679 3680 3681 3682 3683 3684 3685 3686 3687 3689 3690 3691 3692 3693 3694 3695
## 1 2 1 3 1 2 1 1 2 2 1 1 1 1 2 1
## 3696 3697 3698 3699 3700 3701 3702 3703 3704 3705 3706 3707 3708 3709 3710 3711
## 1 2 1 1 2 1 3 1 2 2 1 1 3 1 1 3
## 3712 3713 3714 3715 3716 3717 3718 3719 3720 3721 3722 3723 3724 3725 3726 3727
## 1 2 2 3 1 1 1 3 3 1 1 1 2 3 1 1
## 3728 3729 3730 3732 3733 3734 3735 3736 3737 3738 3739 3740 3741 3742 3743 3744
## 3 2 1 2 3 1 1 1 1 2 3 1 2 1 1 3
## 3745 3746 3747 3748 3749 3750 3751 3752 3753 3754 3755 3756 3757 3758 3759 3760
## 1 1 2 2 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1
## 3761 3762 3764 3765 3766 3767 3768 3769 3770 3771 3772 3773 3774 3775 3776 3777
## 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 3 2 1 3 1 1
## 3778 3780 3781 3782 3784 3785 3786 3787 3788 3789 3790 3791 3792 3793 3794 3796
## 1 1 1 1 1 3 1 3 3 3 2 3 3 1 2 1
## 3797 3799 3800 3801 3802 3804 3806 3807 3808 3809 3810 3811 3812 3813 3814 3815
## 1 3 1 1 2 2 3 1 1 1 1 1 3 3 3 3
## 3816 3817 3818 3819 3820 3821 3822 3823 3824 3825 3826 3827 3828 3829 3830 3831
## 1 2 1 1 3 2 1 1 1 3 3 1 2 1 1 3
## 3833 3834 3836 3837 3838 3839 3840 3842 3843 3844 3845 3846 3847 3848 3849 3850
## 1 2 1 1 2 2 1 1 2 1 3 2 1 2 1 3
## 3852 3853 3855 3857 3859 3860 3861 3862 3865 3866 3867 3868 3869 3870 3871 3872
## 2 1 2 1 1 2 1 2 1 1 1 1 3 2 1 1
## 3873 3874 3875 3876 3877 3878 3880 3881 3882 3883 3884 3885 3886 3887 3888 3890
## 3 3 3 1 3 2 1 1 1 1 3 1 1 2 1 1
## 3891 3892 3893 3894 3898 3899 3900 3901 3903 3904 3905 3906 3907 3908 3909 3910
## 3 2 3 2 1 1 3 1 1 1 3 2 1 2 1 1
## 3911 3912 3913 3914 3916 3917 3918 3919 3920 3921 3922 3923 3924 3925 3926 3927
## 1 2 1 2 2 1 1 3 1 3 1 1 3 2 2 1
## 3928 3929 3930 3931 3932 3933 3934 3935 3936 3937 3938 3939 3941 3942 3943 3944
## 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 1 1 1 1 1
## 3945 3946 3947 3948 3949 3950 3953 3954 3955 3956 3957 3958 3959 3960 3962 3963
## 1 2 2 3 3 3 1 2 1 1 2 1 2 3 1 1
## 3964 3965 3966 3967 3968 3969 3971 3973 3974 3976 3977 3978 3979 3982 3983 3984
## 1 1 1 2 3 1 1 2 1 1 1 1 3 1 1 2
## 3985 3986 3987 3989 3990 3991 3993 3994 3995 3996 3997 3998 3999 4000 4001 4002
## 1 2 1 1 2 1 1 2 2 1 3 1 3 1 1 1
## 4003 4004 4005 4006 4007 4008 4009 4010 4011 4012 4013 4014 4015 4016 4017 4018
## 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1
## 4019 4020 4021 4022 4023 4024 4025 4026 4027 4028 4031 4032 4033 4034 4035 4036
## 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1
## 4037 4038 4039 4040 4041 4042 4043 4044 4045 4046 4047 4048 4049 4050 4051 4053
## 1 2 1 3 3 1 3 2 1 2 1 1 1 1 3 1
## 4054 4056 4057 4058 4059 4060 4062 4063 4065 4066 4067 4068 4069 4070 4071 4072
## 1 1 1 1 3 1 1 1 2 1 1 1 3 1 1 1
## 4074 4075 4076 4077 4078 4079 4080 4081 4082 4083 4084 4085 4086 4087 4088 4089
## 3 1 1 1 1 1 3 1 1 2 1 1 1 1 2 1
## 4090 4091 4092 4093 4094 4095 4096 4097 4098 4099 4100 4101 4102 4103 4104 4105
## 1 1 1 3 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 3
## 4106 4107 4108 4109 4110 4111 4112 4113 4114 4115 4117 4118 4119 4120 4121 4122
## 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1
## 4123 4124 4125 4126 4127 4128 4129 4130 4132 4133 4134 4135 4136 4137 4139 4140
## 1 2 3 1 1 2 1 3 1 3 1 2 1 1 3 2
## 4141 4142 4144 4145 4146 4147 4148 4149 4151 4153 4154 4155 4156 4157 4158 4159
## 2 1 3 1 3 1 3 1 1 3 2 1 1 2 1 1
## 4161 4162 4163 4164 4166 4167 4168 4169 4170 4171 4173 4174 4175 4176 4177 4178
## 3 1 3 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1
## 4179 4180 4181 4182 4184 4185 4186 4188 4189 4191 4192 4193 4194 4195 4196 4197
## 1 1 1 3 1 1 1 3 3 3 1 1 1 1 1 1
## 4198 4199 4200 4201 4202 4203 4204 4205 4206 4207 4208 4209 4210 4212 4213 4214
## 1 3 1 3 1 2 3 1 3 2 1 1 2 3 1 3
## 4215 4216 4217 4218 4219 4220 4221 4222 4223 4224 4225 4226 4228 4230 4232 4233
## 2 3 2 2 3 1 1 1 3 3 1 1 1 3 1 3
## 4234 4235 4236 4237 4238 4239 4240 4241 4242 4243 4244 4245 4246 4247 4248 4249
## 1 3 1 1 2 1 1 1 1 3 1 1 2 1 2 3
## 4251 4253 4254 4255 4257 4258 4259 4260 4261 4262 4263 4264 4265 4267 4268 4269
## 1 2 1 3 2 2 1 3 3 2 2 2 3 3 2 1
## 4270 4271 4272 4274 4275 4276 4277 4278 4279 4280 4281 4282 4283 4284 4285 4286
## 3 1 3 1 1 2 3 2 1 1 3 3 1 1 1 2
## 4287 4288 4289 4290 4291 4292 4293 4294 4296
## 1 1 1 1 1 1 1 1 3
##
## Within cluster sum of squares by cluster:
## [1] 953.4761 843.1167 888.2725
## (between_SS / total_SS = 64.4 %)
##
## Available components:
##
## [1] "cluster" "centers" "totss" "withinss" "tot.withinss"
## [6] "betweenss" "size" "iter" "ifault"asignacion <- cbind(bd16, cluster = segmentos$cluster)
head(asignacion, 10)## Total Visitas cluster
## 2 615.7143 7 2
## 4 334.4000 1 1
## 5 313.2550 8 2
## 6 89.0000 1 1
## 8 459.4000 1 3
## 11 584.0300 2 3
## 13 189.9000 1 1
## 14 522.6230 10 2
## 15 276.0000 2 1
## 16 328.2750 4 1Exportar csv
write.csv(asignacion, "clientes segmentados.csv")Visualizar segmentos
# install.packages("factoextra")
library(factoextra)
fviz_cluster(segmentos, data = bd17, palette=c("red", "blue", "black", "darkgreen"),
ellipse.type = "euclid",
star.plot = T,
repel = T,
ggtheme = theme())
Optimizar k
# install.packages("cluster")
library(cluster)
library(data.table)
set.seed(123)
optimizacion <- clusGap (bd17, FUN = kmeans, nstart =25, K.max = 10, B = 50)
plot(optimizacion, xlab = "Numero de clusters k")
Conclusiones
Con este análisis podemos lograr segmentar a los clientes y en este caso lo que se hizo fue conocer quienes son los que mas visitan el super mercado y compran mas, quienes visitan más al super pero compran poco y quienes visitan menos el supermercado pero compran mucho.
Para eso utilizamos k means que nos permiten sacar los clusters y como resultado obtuvimos que tenemos el cluster 1 rojo y se encuentra en el cuadrante que nos dice que visitan menos y compran menos, para ellos podemos brindarles promociones o descuentos para atraerlos a que vengan más, después el cluster 2 azul es quien visita menos pero compra más, para ellos podemos crear un sistema de puntos cada vez que vayan y compren y asi motiviar a que aumenten su visita y por último el cluster 3 negro que son los que compran mucho y siempre están en el supermercado con ellos una estrategia importante es sentirlos apreciados por ser clientes frecuentes y darles un trato personalizado.
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