Esta investigación tiene como objetivo explorar cómo mejorar el compromiso de los estudiantes en las instituciones de educación superior (IES) utilizando un novedoso sistema conversacional (chatbots). La principal metodología de investigación para este estudio es la investigación en diseño (DSR), que se ejecuta en tres iteraciones: la elaboración de personas, una encuesta y el desarrollo de modelos de factores de compromiso estudiantil (SEFMs), y el análisis de interacción con chatbots. Este artículo se centra en la primera iteración, la elaboración de personas, que propone un método de desarrollo de personas basado en datos (DDPDM) que utiliza aprendizaje automático, específicamente la técnica de agrupamiento K-means. El análisis de datos se realiza utilizando dos conjuntos de datos. Se utilizan tres métodos para encontrar los valores de K: los métodos del codo, la estadística de brecha y el método de silueta. Posteriormente, se utiliza el coeficiente de silueta para encontrar el valor óptimo de K. Se producen ocho personas a partir de los dos análisis de datos. Los hallazgos pragmáticos de este estudio hacen dos contribuciones a la literatura actual. En primer lugar, el DDPDM propuesto utiliza aprendizaje automático, específicamente el agrupamiento K-means, para construir personas basadas en datos. En segundo lugar, la plantilla de personas está diseñada para estudiantes universitarios, lo que apoya la construcción de personas basadas en datos. El trabajo futuro cubrirá la segunda y tercera iteraciones. Se centrará en la construcción de SEFMs, la creación de modelos de interacción personalizados para estas personas y luego en su evaluación utilizando tecnología de chatbots.