Propuesta de fidelización de clientes de E Commerce, utilizando la minería de datos

Abstract

RESUMEN: El presente trabajo pretende proponer estrategias de fidelización de clientes para comercios electrónicos, teniendo en cuenta que es un mercado cada vez más competido, donde día a día aumenta la competencia y se vuelve indispensable buscar soluciones y factores diferenciadores a la hora de retener a los clientes y de atraer nuevos usuarios al ecommerce. Para este caso, se hace uso de una herramienta sumamente útil para generar el factor diferenciador, la cual sería la minería de datos que permite por medio de un proceso de limpieza de la información innecesaria, captar la información útil de los clientes de St Tronix Store, este siendo un e-retailer que funciona bajo la modalidad de dropshipping como una tienda genérica, vendiendo productos funcionales y de ocio de múltiples categorías. Por lo anterior se planteó un modelo de segmentación de clientes con el fin de crear estrategias de fidelización de los clientes que realizaron compras en ST Tronix Store. El modelo se propuso bajo la metodología RFM (Recency, Frequency, Monetary) por sus siglas en ingles que traducen recencia, frecuencia y monto gastado, con el fin de segmentar a los clientes que se tenían en la base de datos de acuerdo con dos de estas tres variables. Esta base de datos, amablemente proporcionada por el e-commerce, corresponde al periodo de ventas de junio del 2020 hasta mayo del 2021 y para el caso de estudio se tomó como junio del 2021 como fecha de control. Posterior al modelo se procedió a crear estrategias dirigidas de acuerdo con la información arrojada por este con características para cada uno de los segmentos como se muestra en el presente artículo.

ABSTRACT: This paper aims to propose customer loyalty strategies for e-commerce, considering that it is an increasingly competitive market, where competition increases day by day. It becomes essential to seek solutions and differentiating factors when it comes to keeping customers and attracting new users to e-commerce. For this case, an extremely useful tool is used to generate the differentiating factor, which would be the data mining that allows through a process of cleaning unnecessary information, capture valuable information from customers of St Tronix Store, this being an e-retailer that operates under the mode of dropshipping as a generic store, selling functional and leisure products of multiple categories. Therefore, a customer segmentation model was proposed to create loyalty strategies for customers who made purchases at ST Tronix Store. The model was proposed under the RFM (Recency, Frequency, Monetary) method, which translates as recency, frequency, and amount spent, to segment the customers that were in the database according to two of these three variables. This database, kindly provided by the e-commerce, corresponds to the sales period from June 2020 to May 2021, and June 2021 was taken as the control date for this case study. After the model, we proceeded to create targeted strategies according to the information provided by the model with characteristics for each of the segments as shown in this article.