Implementa segmentación no supervisada de clientes para una marca de moda online
Visión general
De qué trata este proyecto.
Segmenta clientes de una marca de moda online con K-Means y clustering jerárquico. Recibirás un certificado verificable.
El escenario
La marca tiene equipo de CRM con presupuesto de 2,4 millones de euros anuales; segmentos accionables pueden mejorar el ROI de email en 30-40 por ciento basándose en benchmarks de Klaviyo y Salesforce CDP.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Segmentar 1,2 millones de personas usuarias con K-Means y jerárquico en 5-7 segmentos accionables validados contra métricas de negocio.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Construir features RFM y comportamentales sin filtrar futuro
- Elegir K con elbow, silhouette y criterio de negocio (no solo matemático)
- Validar clusters con métricas internas y externas
- Traducir clusters técnicos en perfiles accionables para marketing
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Machine Learning (CS Elective)
Master · General Studies
Strong alignment
This challenge maps to Machine Learning (CS Elective) at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
- Unsupervised Learning
Apply unsupervised learning to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Clustering
Apply clustering to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Feature Engineering
Apply feature engineering to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Data Analysis
Analyze real datasets, build models, and communicate findings that drive decisions.
- Python Programming
Apply python programming to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Stakeholder Communication
Apply stakeholder communication to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Científica de Datos
Segmentar clientes de e-commerce con clustering riguroso y validación externa contra métricas de negocio es justo lo que las marcas de moda, retail y e-commerce piden a su próxima junior data scientist.
Este proyecto afina
- unsupervised-learning
- clustering
- data-analysis
Analista de CRM y Growth
Las analistas de CRM que dominan clustering técnico diseñan mejores campañas y dependen menos del equipo técnico para iterar.
Este proyecto afina
- clustering
- data-analysis
- stakeholder-communication
Ingeniera de Datos
Las ingenieras de datos que entienden los modelos aguas abajo construyen mejores pipelines de features y data marts.
Este proyecto afina
- feature-engineering
- data-analysis
- python-programming