| dc.contributor.advisor | Alcalá-Temores, Jaime E. | |
| dc.contributor.author | Lagunas-Barba, Daniel | |
| dc.date.accessioned | 2024-02-28T19:27:30Z | |
| dc.date.accessioned | 2025-03-25T20:28:46Z | |
| dc.date.available | 2024-02-28T19:27:30Z | |
| dc.date.available | 2025-03-25T20:28:46Z | |
| dc.date.issued | 2024-02 | |
| dc.identifier.citation | Lagunas-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.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12032/159453 | |
| dc.description | La 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.language.iso | spa | es_MX |
| dc.publisher | ITESO | es_MX |
| dc.rights.uri | http://quijote.biblio.iteso.mx/licencias/CC-BY-NC-2.5-MX.pdf | es_MX |
| dc.subject | Shopify | es_MX |
| dc.subject | Segmentación de Clientes | es_MX |
| dc.subject | Clustering | es_MX |
| dc.subject | Sistema de Recomendación | es_MX |
| dc.subject | Filtrado Colaborativo | es_MX |
| dc.title | Segmentación de clientes para un E-commerce soportado en Shopify | es_MX |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_MX |
| dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | es_MX |
