Red Neuronal SOM Para Segmentación de Clientes de un Banco

Este análisis aborda la segmentación no supervisada de clientes bancarios utilizando una Red Neuronal SOM (Mapa Auto-Organizado) sobre el dataset Bank Marketing. El objetivo central fue proyectar 29 características de clientes (provenientes de 12 variables seleccionadas, como edad, saldo y estado civil) en una grilla bidimensional de 10x10 para descubrir agrupaciones naturales (clusters). El modelo SOM demostró una convergencia estable a lo largo de 200 épocas, con una reducción del error de cuantificación del 29.12%. La U-Matrix y los mapas de componentes permitieron identificar al menos cinco perfiles de clientes diferenciados, entre ellos: jóvenes solteros con alta educación, casados con alta carga financiera y un segmento clave de clientes previamente contactados con una tasa de éxito históricamente favorable (Perfil D). Este hallazgo tiene implicaciones directas para la priorización de campañas, al permitir a la institución bancaria enfocar recursos en los segmentos más receptivos para incrementar la tasa de conversión.