El presente trabajo analiza el comportamiento de compra de los clientes de una empresa del sector food retail a partir de un conjunto de datos que simula interacciones reales de consumidores con distintos productos y canales de venta. Esto se logra mediante la aplicación de técnicas de Regresión Lineal Clásica y Regresión Cuantílica.

Análisis de las variables que influyen en el precio que un consumidor está dispuesto a pagar por u termo.

Análisis de las variables que influyen en el precio a pagar por un termo.

Análisis de los factores que influyen el la disposición que tienen las personas para comprar un artículo, en este caso, un termo Stanley.

Este reporte aplica técnicas de análisis exploratorio, PCA y clustering (k-means) sobre una base de más de 2.200 clientes de retail, con el propósito de comprender patrones de consumo, uso de canales, comportamiento frente a descuentos y perfil socio-demográfico. Los resultados permiten identificar segmentos diferenciados de clientes, detectar oportunidades en campañas promocionales, priorizar canales de venta y apoyar decisiones comerciales basadas en datos, orientadas a fidelización y aumento del valor para el cliente.