Los métodos basados en aprendizaje automático (ML) se utilizan cada vez más en diferentes campos de negocios para mejorar la calidad y eficiencia de los servicios. La creciente cantidad de datos y el desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial han mejorado los servicios ofrecidos a los clientes en los centros comerciales. La mayoría de los nuevos servicios se basan en la ubicación precisa de los clientes en los centros comerciales, especialmente la ubicación de los clientes dentro de las tiendas. Proponemos un método novedoso para predecir con precisión las tiendas específicas en las que se encuentran los clientes en los centros comerciales. Utilizamos información del sistema de posicionamiento global (GPS) proporcionada por los terminales móviles de los clientes y la información de WiFi que cubre completamente el centro comercial. Según los resultados de la predicción, aprendemos algunas de las preferencias de comportamiento de los usuarios. Utilizamos estas ubicaciones de clientes predichas para ofrecer a los clientes servicios más precisos. Nuestro conjunto de datos de entrenamiento se construye utilizando extracción de características y selección de algunos registros de transacciones reales de clientes en los centros comerciales. Para probar la validez del modelo, también verificamos nuestro algoritmo con una variedad de algoritmos de aprendizaje automático. Nuestro método logra el mejor equilibrio entre velocidad y precisión y puede localizar con precisión las tiendas en las que se encuentran los clientes en los centros comerciales en tiempo real. En comparación con otros algoritmos, el modelo propuesto es más preciso. Los comportamientos de preferencias de los usuarios pueden utilizarse en aplicaciones para proporcionar de manera eficiente servicios más personalizados.