Multivariate analysis for customer segmentation based on RFM
| dc.contributor.author | Cuadros López, Álvaro Julio | spa |
| dc.contributor.author | Gonzales Caicedo, Caterine | spa |
| dc.contributor.author | Jiménez Oviedo, Paola Cristina | spa |
| dc.date | 2017-10-01 | |
| dc.date.accessioned | 2019-09-19T21:45:14Z | |
| dc.date.available | 2019-09-19T21:45:14Z | |
| dc.description | Context: To build a successful relationship management (CRM), companies must start with the identification of the true value of customers, as this provides basic information to implement more targeted and customized marketing strategies. The RFM methodology, a classic analysis tool that uses three evaluation parameters, allows companies to understand customer behavior, and to establish customer segments. The addition of a new parameter in the traditional technique is an opportunity to refine the possible outcomes of a customer segmentation since it not only provides a new element of evaluation to identify the most valuable customers, but it also makes it possible to differentiate and get to know customers even better.Method: The article presents a methodology that allows to establish customer segments using an extended RFM method with new variables, selected through multivariate analysis.. Results: The proposed implementation was applied in a company in which variables such as profit, profit percentage, and billing due date were tested. Therefore, it was possible to establish a more detailed customer segmentation than with the classic RFM.Conclusions: the RFM analysis is a method widely used in the industry for its easy understanding and applicability. However, it can be improved with the use of statistical procedures and new variables, which will allow companies to have deeper information about the behavior of the clients, and will facilitate the design of specific marketing strategies. | en-US |
| dc.description | Contexto: Para construir una gestión exitosa de relaciones con los clientes, las empresas deben comenzar con la identificación del verdadero valor de los clientes ya que esto proporciona información básica para implementar estrategias de marketing más dirigidas y personalizadas. El análisis RFM, un método clásico de análisis, permite mediante tres parámetros de evaluación, analizar el comportamiento de los clientes y establecer segmentos. La adición de un nuevo parámetro en la metodología tradicional es una oportunidad para refinar los posibles resultados de una segmentación de clientes, pues no sólo proporciona un nuevo elemento de evaluación para identificar los clientes más valiosos, sino que permite diferenciar y conocer aún mejor a los clientes.Método: La propuesta metodológica que se incluye en este artículo permite establecer segmentos de clientes utilizando un método RFM extendido con nuevas variables, seleccionadas mediante análisis multivariados.Resultados: La propuesta fue aplicada en una empresa en la que se probaron variables, como ganancia, porcentaje de ganancia y días de vencimiento de facturación, y se logró establecer una segmentación de clientes más detallada que el RFM clásico. Conclusiones: El análisis RFM es un método de amplio uso en la industria por su fácil comprensión y aplicabilidad. Este método puede ser mejorado con el uso de procedimientos estadísticos y nuevas variables, lo que permitirá contar con información más profunda sobre el comportamiento de los clientes y facilitará el diseño de estrategias específicas de marketing. | es-ES |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format | application/xml | |
| dc.identifier | https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/Tecnura/article/view/12957 | |
| dc.identifier | 10.14483/22487638.12957 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11349/21019 | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Colombia | es-ES |
| dc.relation | https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/Tecnura/article/view/12957/13477 | |
| dc.relation | https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/Tecnura/article/view/12957/14074 | |
| dc.rights | Derechos de autor 2018 Tecnura | es-ES |
| dc.source | Tecnura Journal; Vol 21 No 54 (2017): October - December; 41-51 | en-US |
| dc.source | Tecnura; Vol. 21 Núm. 54 (2017): Octubre - Diciembre; 41-51 | es-ES |
| dc.source | 2248-7638 | |
| dc.source | 0123-921X | |
| dc.subject | CRM | en-US |
| dc.subject | Multivariate analysis | en-US |
| dc.subject | RFM | en-US |
| dc.subject | Segmentation | en-US |
| dc.subject | análisis multivariado | es-ES |
| dc.subject | CRM | es-ES |
| dc.subject | RFM | es-ES |
| dc.subject | segmentación | es-ES |
| dc.title | Multivariate analysis for customer segmentation based on RFM | en-US |
| dc.title | Análisis multivariado para segmentación de clientes basada en RFM | es-ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |