Iván Baragaño, IyánLeón Quismondo, JairoPérez González, BenitoBurillo Naranjo, Pablo2025-12-032025-12-032025Iván-Baragaño, I., León-Quismondo, J., Pérez-González, B., & Burillo, P. (2025). Segmentación de participantes en una maratón en Madrid mediante enfoque data-driven y aprendizaje no supervisado. En P. Rodríguez Guerrero, R. Serrano López y L. C. Sánchez (Eds.), La industria del deporte: Competiciones consolidadas y nuevos deportes (pp. 71–74). XV Congreso Iberoamericano de Economía del Deporte (CIED15). Universidad de Oviedo.978-84-09-73806-9https://hdl.handle.net/11268/16567El presente estudio analiza la satisfacción de los corredores de una maratón de Madrid (2024) y los segmenta mediante técnicas de aprendizaje automático no supervisado. Tras recopilar 3.668 encuestas y depurarlas hasta una muestra válida de 2.960 participantes, se evaluaron 46 variables relacionadas con la satisfacción antes, durante y después de la carrera, así como con la intención de volver o recomendar el evento. El análisis factorial y el clustering K-means permitieron identificar dos perfiles diferenciados: corredores de entretenimiento, con mayor satisfacción general del evento pero menor valoración de aspectos logísticos, y corredores de rendimiento, más críticos con elementos como la seguridad o la música. Los resultados confirman correlaciones moderadas entre la experiencia en carrera y la satisfacción global, subrayando la importancia de la vivencia durante la prueba. El trabajo evidencia el potencial del enfoque data-driven para diseñar estrategias adaptadas a distintos tipos de participantes.spaAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/conference outputopen accessAtletaClubCompetencia deportivaGoal 3: Ensure healthy lives and promote well-being for all at all agesGoal 8: Promote inclusive and sustainable economic growth, employment and decent work for all