El comportamiento del consumidor es una de las áreas de investigación más importantes y complejas. Reconoce el comportamiento de compra de los grupos de consumidores hacia cualquier producto, como pólizas de seguros de vida. Entre varios factores, los tres determinantes más conocidos en los que se basa la conjetura humana para preferir un producto son los factores demográficos, económicos y psicográficos, que pueden ayudar a desarrollar un diseño de mercado y estrategia precisos para el crecimiento sostenible de una empresa. En este trabajo, se presenta el estudio de la satisfacción del cliente con respecto a una compañía de seguros de vida, que se centró en comparar enfoques basados en inteligencia artificial y en datos con enfoques clásicos de segmentación de mercado. En este trabajo, se desarrolló un sistema de soporte de decisiones basado en inteligencia artificial que utiliza los factores mencionados anteriormente para la clasificación precisa de posibles compradores. La novedad de este trabajo radica en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático supervisado que tienden a identificar con precisión el grupo de posibles compradores con la ayuda de factores demográficos, económicos y psicográficos. Al considerar una combinación de los factores relacionados con los elementos demográficos, económicos y psicográficos, los sistemas de soporte de decisiones basados en modelos de máquina de vectores de soporte y modelos de regresión logística propuestos pudieron identificar el grupo de posibles compradores con precisión colectiva del 98,82% y 89,20%, respectivamente. La precisión sustancial de un modelo de máquina de vectores de soporte sería útil para una compañía de seguros de vida que necesita un sistema de soporte de decisiones para dirigirse a clientes potenciales y mantener su participación en el mercado.