[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-118518-es":3,"doc-seo-118518-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":93},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},118518,2336475104957,"Seraphina","https://ap-avatar.wpscdn.com/avatar/22000c4c6bd8a5076e1?x-image-process=image/resize,m_fixed,w_180,h_180&k=1787554080175789136",41,"Investigación e Informes","Evolucionando la Segmentación de Clientes a través de Machine Learning","El trabajo analiza el uso de inteligencia artificial, en particular el aprendizaje automático, para mejorar la segmentación de clientes y su aplicación en estrategias de marketing. El estudio evalúa cómo una segmentación inadecuada afecta el desempeño empresarial y plantea una propuesta basada en técnicas de clustering. La metodología incluye limpieza de datos, análisis descriptivo y modelos de clustering no supervisado y supervisado para generar segmentos. Los resultados muestran mejoras en retención e ingresos mediante personalización de servicios y optimización logística, concluyendo que la actualización constante favorece la competitividad.","Evolucionando la Segmentación de Clientes a través de Machine  \nLearning  \nAngel Peralta, Santiago  \nUniversidad El Bosque, Estudiante, Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas, Bogotá, [Colombia y ](Colombia y sangelp@unbosque.edu.co)[sangelp@unbosque.edu.co](Colombia y sangelp@unbosque.edu.co)  \nGallardo Moncaleano, Alejandro  \nUniversidad El Bosque, Estudiante, Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas, Bogotá, [Colombia y ](Colombia y aagallardo@unbosque.edu.co)[aagallardo@unbosque.edu.co](Colombia y aagallardo@unbosque.edu.co)  \nGiraldo Orozco, Carolina  \nUniversidad El Bosque, Estudiante, Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas, Medellín, [Colombia y ](Colombia y scgiraldo@unbosque.edu.co)[scgiraldo@unbosque.edu.co](Colombia y scgiraldo@unbosque.edu.co)  \nResumen  \nEl artículo tiene como propósito analizar el uso de la inteligencia artificial, específicamente elaprendizaje automático, en la segmentación de clientes y su aplicación en estrategias de marketing. El estudio abarca el análisis del impacto de una segmentación inadecuada en las empresas, destacando ejemplos de algunas campañas, y propone la implementación de técnicas de clustering para mejorar la segmentación de sus clientes, como es el caso de Yufun, una empresa de servicios de comercio logístico internacional. La metodología utilizada incluyó la limpieza de datos, el análisis descriptivo y la aplicación de modelos de clustering no supervisado y supervisado para agrupar a los clientes en diferentes segmentos. Los resultados mostraron que, mediante la personalización de servicios para cada grupo, como la oferta de tutoriales y la optimización de procesos logísticos, se logró una mejora en las tasas de retencióny aumento de ingresos, lo que permite ajustar las estrategias de marketing y las ofertas deacuerdo con sus necesidades específicas. Se concluye que una segmentación eficaz, basada en el uso de inteligencia artificial, contribuye a tener mejores resultados con los clientes en un menor tiempo, recomendando estar en constante actualización, para mantenerse competitivosen el mercado.  \nPalabras clave:  \nAnálisis Cluster, aprendizaje automático, inteligencia artificial, marketing, segmentación del mercado.  \nClasificación JEL: M3, C  \nAbstract:  \nThe purpose of this article is to analyze the use of artificial intelligence, specifically machine learning, in customer segmentation and its application in marketing strategies. The study covers the analysis of the impact of inadequate segmentation in companies, highlighting examples of some campaigns, and proposes the implementation of clustering techniques to improve the segmentation of its customers, as is the case of Yufun, an international logistics trade services  \ncompany. The methodology used included data cleaning, descriptive analysis and the application of unsupervised and supervised clustering models to group customers into different segments. The results showed that by customizing services for each group, such as offering tutorials and optimizing logistics processes, improved retention rates and increased revenues were achieved, allowing marketing strategies and offers to be adjusted according to their specific needs. It is concluded that an effective segmentation, based on the use of artificial intelligence, contributes to have better results with customers in a shorter time, recommending to be constantly updated, to remain competitive in the market.  \nKey words:  \nArtificial Intelligence, cluster analysis, machine learning, market segmentation, marketing.  \n1. INTRODUCCIÓN:  \nSe vive en un mundo de constante cambio, y uno de los aspectos que más refleja este fenómeno es la tecnología. Al principio, las personas no podían comunicarse ni siquiera dentrode la misma ciudad; sin embargo, hoy en día, podemos conectarnos con personas en cualquier parte del mundo. Aunque este avance se logró hace años, nuevas tecnologías han surgidorecientemente, como la inteligencia artificial. A pe","cbCail5T6vpXq73m","https://ap.wps.com/l/cbCail5T6vpXq73m","pdf",183723,6,1,8,"Spanish","es",110,"# Resumen y palabras clave\n# Introducción\n## Impacto de la tecnología y la inteligencia artificial\n## Casos de uso en empresas y sectores\n## Marketing y necesidad de segmentación\n# Metodología y propuesta\n# Resultados y conclusiones","[{\"question\":\"Cuál es el propósito del artículo sobre segmentación de clientes?\",\"answer\":\"Analizar cómo la inteligencia artificial, específicamente el aprendizaje automático, se aplica a la segmentación de clientes y cómo impacta en estrategias de marketing.\"},{\"question\":\"Qué técnicas propone el artículo para mejorar la segmentación?\",\"answer\":\"Propone implementar técnicas de clustering, aplicando modelos no supervisados y supervisados para agrupar clientes en diferentes segmentos.\"},{\"question\":\"Qué resultados se obtienen con una segmentación eficaz basada en inteligencia artificial?\",\"answer\":\"Al personalizar servicios 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