Arcentales Carrión, Rodrigo NicanorBermeo Rendón, Iván Felipe2025-06-192025-06-192025-06-18https://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/46971La presente investigación busca la aplicación de un modelo de segmentación de cartera pendiente, basado en las características y variables definidas por las diferentes transacciones comerciales de cada cliente en un periodo de tiempo establecido. Tomando como referencia investigaciones afines y la experiencia del autor en el sector, basa los resultados en los datos de una empresa encargada de la producción y comercialización de cemento en la ciudad de Cuenca, Ecuador. El proyecto justifica su elaboración al plantear soluciones fundamentadas en la recopilación, procesamiento, dimensionamiento y estandarización de la información correspondiente a los diferentes movimientos e interacciones económicas. Esta información, junto con el uso del algoritmo K-means, establece segmentos que, debido a sus características únicas, permitirán asignar una estrategia de cobranza acorde a las especificaciones cada uno. Como resultado de esto, se identificó que, de los datos propuestos existen seis grupos o clústeres que sobresalen y que deberían considerarse para la aplicación de técnicas bien definidas de cobranza y direccionamiento de recursos. Como aporte final, para cada grupo se plantearon las diferentes estrategias de comunicación y cobranza, mediante las cuales se busca mejorar la asertividad en el retorno del capital empresarial. En conclusión, la implementación de un modelo de segmentación permite comprender mejor el comportamiento de los clientes, los cambios en su actitud y su predisposición a convertirse en un riesgo financiero latente; esto facilita la toma de decisiones estratégicas que contribuirán a reducir la morosidad y mejorar la economía de la empresa.This research aims to apply a pending portfolio segmentation model based on the characteristics and variables derived from each client’s commercial transactions over a defined period. Drawing on related studies and the author's experience in the sector, the analysis is based on data from a company dedicated to the production and commercialization of cement in the city of Cuenca, Ecuador. The project is justified by proposing solutions grounded in the collection, processing, scaling, and standardization of information related to various economic movements and interactions. This information, combined with the use of the K-means algorithm, defines segments that, due to their unique characteristics, allow the assignment of collection strategies tailored to each group’s specific needs. As a result, six standout groups or clusters were identified, which should be considered for the implementation of well-defined collection techniques and targeted resource allocation. As a final contribution, specific communication and collection strategies were proposed for each group, aiming to improve accuracy in the recovery of company capital. In conclusion, implementing a segmentation model allows for a deeper understanding of customer behavior, changes in their attitudes, and their likelihood of becoming a financial risk; this facilitates strategic decision- making that contributes to reducing delinquency and improving the company's financial performance.application/pdf53 páginasspahttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0Gestión IndustrialRecaudoEndeudamientoBioquímica::Compuestos Químicos::Sustancias químicasmasterThesisopenAccess