Implementa segmentación no supervisada de clientes para una marca de moda online
Visión general
De qué trata este proyecto.
Recibirás 18 meses de datos transaccionales y navegacionales anonimizados (1,2 millones de personas usuarias, 36 features). Construirás features RFM (Recency, Frequency, Monetary) más comportamentales (devoluciones, dispositivo, categoría preferida). Probarás K-Means con elbow y silhouette para elegir K, validarás con clustering jerárquico para coherencia y harás profiling de cada segmento. Evaluarás externamente correlando con métricas de negocio (LTV, tasa de devolución, NPS). Entregarás notebook, descripción de 5-7 segmentos con perfil, recomendación de activación y plan de re-clustering trimestral.
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.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosCientífica 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