Comparación de K-medias, mezclas normales y agrupamiento probabilístico-D para la segmentación B2B
Satish Garla, Goutam Chakraborty, Universidad Estatal de Oklahoma, y Gary Gaeth, Universidad de Iowa
El análisis de conglomerados es una técnica popular utilizada por las organizaciones para la segmentación de mercados. La agrupación divide a los clientes de un mercado en grupos de tal manera que los clientes dentro de un grupo sean similares y los clientes entre los grupos sean diferentes. Diversos algoritmos de agrupación se han sugerido en la literatura basándose en diversas medidas de similitud. Este póster describe un estudio comparativo de tres métodos de agrupación (K-medias, Mezclas Normales y Probabilístico-D) para la elaboración de perfiles de segmentos de clientes en un mercado B2B (empresa a empresa). En este estudio se utilizaron datos recopilados de una encuesta realizada por un proveedor de productos hidráulicos y neumáticos. Para la agrupación se utilizaron diez variables que miden la percepción de los clientes sobre atributos importantes para la selección de un proveedor. Los resultados de cada método se evalúan en función de la pureza y los perfiles de los conglomerados. SAS® Enterprise Miner se utiliza para la agrupación probabilística-D y para la elaboración de perfiles de conglomerados, mientras que JMP® Pro 9 se utiliza para K-medias y Mezclas Normales.
