Modelos matemáticos aplicados en la segmentación de mercados barriales del norte de Guayaquil

• Resumen
• Abstract

Introducción: La segmentación de mercados constituye una herramienta estratégica para comprender el comportamiento del consumidor y fortalecer la competitividad de los pequeños negocios. Objetivo: Analizar la aplicación de modelos matemáticos en la segmentación de mercados en los barrios del norte de Guayaquil, considerando sus características, ventajas y limitaciones en el contexto comercial local. Método: Se empleó un enfoque descriptivo y analítico, sustentado en la revisión de literatura científica relacionada con marketing, comportamiento del consumidor y técnicas cuantitativas aplicadas a la segmentación de mercados. Resultados: Los hallazgos evidencian que técnicas como el clustering, la regresión y el análisis factorial son fundamentales para identificar patrones de compra, clasificar consumidores y optimizar estrategias comerciales. Asimismo, aunque persisten limitaciones asociadas al acceso a tecnología, capacitación y recursos especializados, las herramientas digitales emergentes favorecen la modernización de los procesos comerciales. Conclusión: La implementación de modelos matemáticos en la segmentación de mercados representa una estrategia clave para mejorar la competitividad y sostenibilidad de los pequeños negocios, al permitir una comprensión más precisa de los consumidores y una gestión más eficiente de los recursos basada en datos cuantitativos.

Introduction: Market segmentation allows for organizing demand heterogeneity and guiding more precise commercial decisions. Objective: To analyze the applicability of mathematical segmentation models in neighborhood businesses in northern Guayaquil, considering their potential and constraints. Method: A documentary, descriptive, and analytical study was conducted. Academic and specialized sources on segmentation, consumer behavior, marketing analytics, and quantitative models were reviewed; the information was systematized into a thematic matrix of techniques, variables, applications, advantages, and limitations. Results: The analysis identified clustering, regression, factor analysis, decision trees, and data mining methods as pertinent resources for classifying consumption patterns, supporting inventory management, and designing differentiated actions. The evidence also shows that the quality of records, training, and the capacity to implement findings condition their utilization. Conclusion: Mathematical models can strengthen the competitiveness of neighborhood businesses if introduced gradually, with reliable minimum data, accessible tools, and an interpretation linked to daily decisions.