Segmentación del turista proambiental mediante K-means: inteligencia artificial aplicada a la gestión comercial del turismo sostenible en Argentina

• Autores: Bolzicco, Viviana; Duran, Andrea Mabel
• Año de publicación: 2025
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias Económicas; Inteligencia artificial; K-Means; Comportamiento Proambiental; Turismo Sostenible; Segmentación de Mercado; Artificial intelligence; K-Means clustering; Pro-Environmental behavior; Sustainable Tourism; Market segmentation
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

Este trabajo presenta una experiencia pedagógica de investigación centrada en el comportamiento de consumo proambiental del turista en Argentina. Basado en un proyecto realizado por estudiantes de la cátedra de Marketing Turístico de la Universidad Nacional de La Plata, se aplicó el algoritmo K-means sobre una base de 1.080 encuestas para segmentar al público en dos perfiles principales: "Consumistas Selectivos ProMercado” y "Progresistas Proambientalistas Comprometidos”. El análisis incluyó el uso de tecnologías digitales vinculadas al comportamiento sostenible, mostrando diferencias significativas entre ambos clústeres. La integración de inteligencia artificial y técnicas de segmentación permite obtener información clave para el diseño de estrategias comerciales más personalizadas y responsables. Este caso evidencia el potencial que brinda no solo como herramienta de análisis de mercado, sino también como agente de cambio conductual hacia prácticas turísticas más sostenibles, aportando una visión estratégica para la gestión comercial del turismo en contextos de transformación digital.
This paper presents a pedagogical research experience focused on the pro-environmental consumption behaviour of tourists in Argentina. Based on a project carried out by students in the Tourism Marketing department at the National University of La Plata, the K-means algorithm was applied to a database of 1,080 surveys to segment the public into two main profiles: ‘Selective Pro-Market Consumers’ and ‘Committed Pro-Environmental Progressives’. The analysis included the use of digital technologies linked to sustainable behaviour, showing significant differences between the two clusters. The integration of artificial intelligence and segmentation techniques provides key information for designing more personalised and responsible commercial strategies. This case demonstrates the potential it offers not only as a market analysis tool, but also as an agent of behavioural change towards more sustainable tourism practices, providing a strategic vision for the commercial management of tourism in contexts of digital transformation.
Facultad de Ciencias Económicas