Se genera una cantidad excesiva de datos a diario. El viaje de un consumidor se ha vuelto extremadamente complicado debido al número de plataformas electrónicas, la cantidad de dispositivos, la información proporcionada y el número de proveedores. La necesidad de modelos de inteligencia artificial (IA) que combinen datos de marketing y métodos de informática es imperativa para clasificar las necesidades de los usuarios. Este trabajo cierra la brecha entre la informática y la ciencia del marketing al introducir las tendencias actuales de los modelos de IA en los datos de marketing. Examina el comportamiento de los consumidores utilizando un modelo de toma de decisiones, que analiza las elecciones del consumidor y ayuda a los tomadores de decisiones a comprender las necesidades de sus clientes potenciales. Este modelo es capaz de predecir el comportamiento del consumidor tanto en entornos de compra digitales como físicos. Combina árboles de decisión (DTs) y algoritmos genéticos (GAs) a través de una técnica de envoltura, conocida como el método de envoltura GA. Se recopilan y categorizan datos de consumidores de encuestas en función de los objetivos de investigación. Se encontró que la envoltura GA tiene un rendimiento excepcional, alcanzando precisiones de clasificación superiores al 90%. Con respecto a las clases de Género, Tamaño del Hogar e Ingreso Mensual del Hogar, logra indicar los mejores subconjuntos de genes específicos que afectan la toma de decisiones. Se encontró que estas clases estaban asociadas con un conjunto específico de variables, proporcionando una hoja de ruta clara para la toma de decisiones de marketing.