Resumen en español

Este estudio presenta la forma en que una empresa identifica los clientes más leales, quienes son los más rentables y ofrecen mayores beneficios para la compañía a diferencia de los demás, a través del cálculo del Valor del Cliente, lo cual puede servir de ayuda para que una empresa genere estrategias de marketing en torno a esto, logrando así la retención de este tipo de clientes durante un largo periodo de tiempo, o si es posible, durante toda la vida. Para tal fin, se hará uso de un método que involucra datos tanto cuantitativos como cualitativos con la ayuda de diversos métodos tales como: la Técnica RFM, herramientas multicriterio como el AHP (Proceso Jerárquico Analítico), y herramientas statistics de Clustering. Una base de datos de clientes de una empresa es el punto de partida de esta investigación, la cual deberá tratarse con el fin de extraer ciertas variables, las cuales determinan ciertos grupos de clientes. Una vez se tengan estas variables (RFM), a través de la Técnica RFM (Reciente, Frecuencia, y Monetario), se proseguirá a determinar los pesos de las variables RFM mediante la herramienta multicriterio AHP. Las ponderaciones de estas variables permitirán que los clientes de una empresa sean agrupados mediante la Técnica de Agrupación K-Means, haciendo uso del software Minitab 15. Una vez se tengan los grupos de clientes o Clústeres resultantes, se aplica la metodología para el cálculo del Valor del Cliente o la Lealtad del Cliente, con el fin de identificar los clientes más leales. En la actualidad, muchos planes de marketing se implementan sin resultados satisfactorios desde el punto de vista de las ventas. La hipótesis de esta investigación es que el método ya mencionado permite aumentar la eficiencia de estos planes. Este estudio muestra la factibilidad del uso del método propuesto y para ello se ha respaldado de una amplia literatura relacionada con diversos casos aplicados al marketing. El empleo de modelos matemáticos que se desarrollan a lo largo de este estudio resulta de gran importancia, debido a los conceptos implícitos en ellos, a aquellas variables y restricciones que caracterizan al problema