Implementación de un modelo de clustering aplicado al sector de resellers tecnológicos en América Latina para la identificación de patrones de compra – año 2024
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Universidad de La Salle. Escuela de Negocios. Maestría en Analítica e Inteligencia de Negocios
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Resumen
Este proyecto se centra en el estudio e implementación de algoritmos de clustering aplicados al sector tecnológico en América Latina. El objetivo central del estudio es examinar los patrones de compra mediante técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado, apoyadas por herramientas de análisis multivariado, con el fin de comprender el comportamiento del consumidor y fortalecer la segmentación de mercados. La unidad de análisis corresponde a empresas resellers del sector tecnológico latinoamericano, considerando variables financieras y comerciales relacionadas con ingresos, rentabilidad y localización geográfica. Mediante la aplicación de diferentes técnicas de agrupamiento como K-means, DBSCAN y el clúster jerárquico de Ward, fue posible identificar estructuras y patrones consistentes de compra que revelan fortalezas en la región latinoamericana y apoyan el camino hacia la toma de decisiones estratégicas dentro de los resellers tecnológicos. Por medio de este estudio fue posible encontrar varios hallazgos importantes que son necesarios mencionar. El principal hallazgo afirma que, tras su evaluación, estas técnicas de agrupamiento brindan segmentos diferentes, pero con total validez según el enfoque investigativo, el proceso debe estar regido por métricas de evaluación orientadas a garantizar la mayor cohesión y separación entre los grupos. En línea con la posición teórica Xu & Wunsch (2005) sostienen que la evaluación comparativa entre métodos es indispensable para evitar decisiones no eficientes sobre el número de los grupos, soporte conceptual que se verá desarrollado de forma gradual a lo largo del proceso investigativo. Finalmente, a través de la evaluación de índices de validación, como Silhouette, Davies-Bouldin y Calinski-Harabasz, se pretende identificar con precisión el modelo más idóneo y consistente para esta investigación, garantizando resultados confiables y una representación clara del panorama empresarial en el sector tecnológico latinoamericano.
Abstract
This study focuses on the application of clustering algorithms to the technological reseller sector in Latin America, with the aim of identifying purchase patterns during 2024 and supporting market segmentation processes. The unit of analysis consists of technological reseller companies, considering financial and commercial variables related to revenues, profitability, and geographic location. Through the use of different non-supervised grouping techniques, including K-means, DBSCAN, and Ward’s hierarchical clustering, it was possible to identify consistent purchase structures and patterns that reveal regional strengths and support strategic decision-making within technology resellers. The study led to several relevant findings. The most significant one shows that these clustering methods generate different segments, yet they remain fully valid depending on the specific purpose of the research. Therefore, the clustering process must be guided by evaluation metrics designed to ensure high cohesion and clear separation among groups. In line with Xu & Wunsch (2005), comparative assessment of algorithms is essential to avoid arbitrary decisions regarding the number of clusters, a theoretical approach gradually developed throughout the investigation. Finally, internal validation indexes such as Silhouette, Davies–Bouldin, and Calinski–Harabasz were applied to determine the most suitable and consistent model, guaranteeing reliable results and a clear representation of the business landscape in the Latin American technology sector.
Palabras clave
Agrupación, Segmentación, Latinoamerica, Distribuidores, Patrones de compra
Keywords
Clustering, Segmentation, Latin America, Resellers, Purchasing patterns