La segmentación de clientes permite a las instituciones financieras mejorar su estrategia de negocio, centrándose en su mercado objetivo mediante campañas de marketing dirigidas. Las instituciones al no disponer de técnicas para segmentar a sus clientes se les dificultan llegar a sus objetivos, asumiendo mayor riesgo en nichos de mercados desconocidos. El objetivo del presente estudio es recomendar productos financieros a clientes potenciales de una institución financiera del Ecuador mediante la técnica de machine learning, clúster k-means. La base de información son los clientes de la institución financiera del Ecuador con sus características corte diciembre del 2022; se emplea un enfoque transversal para la aplicación del modelo. Los resultados muestran que la técnica de clúster recomienda segmentar en diez grupos a los clientes, siendo potenciales tres, desde el punto de vista de la demanda que tienen en cualquiera de los productos de crédito, tarjetas de crédito, ahorro, y depósitos a plazo fijo.
