Segmentación de clientes y predicción de abandono para bodega exportadora
Visión general
De qué trata este proyecto.
Segmentación de clientes y predicción de abandono para bodega exportadora. Intermediate challenge in analysis. Analyzing real datasets and building models th...
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
¿Cómo segmentar la base de clientes online para anticipar quién abandonará y qué acciones de retención son rentables por perfil?
This is not a data exercise. It is the work an analyst or data scientist does when stakeholders need answers from messy data. That distinction matters to every hiring manager who has seen candidates describe statistical methods and none who have extracted insight from messy, incomplete, real-world data.
When you finish, you will have something most graduates do not: a real-world deliverable, verified by Ewance, that you can show to a hiring manager and say "I did this. Here is the proof."
When you finish, you will have something most graduates do not: a real-world deliverable, verified by Ewance, that you can show to a hiring manager and say "I did this. Here is the proof."
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar técnicas de clustering no supervisado para descubrir segmentos de clientes con comportamientos de compra distintivos en datos reales de ecommerce
- Construir y evaluar modelos de clasificación para predicción de abandono con horizontes temporales largos en contextos de recurrencia estacional
- Diseñar métricas de negocio vinculadas a modelos predictivos, conectando precisión técnica con rentabilidad de acciones de marketing
- Comunicar hallazgos estadísticos a directivos de pyme (pequeña y mediana empresa) familiar mediante narrativas visuales y estimaciones de impacto
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Data Science for Business
Master · Data
Strong alignment
This challenge maps to Data Science for Business 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.
- Customer Segmentation
Apply customer segmentation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Churn Prediction
Apply churn prediction to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Cohort Analysis
Apply cohort analysis to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Clustering
Apply clustering to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Business Communication
Apply business communication to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python Programming
Apply python programming 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.
Analista de Datos de Marketing
El reto reproduce exactamente el trabajo de un analista de marketing centrado en datos: segmentación de base de clientes, predicción de comportamiento y traducción a campañas accionables. La experiencia con cohortes y CLV en ecommerce es directamente aplicable a cualquier negocio de suscripción o venta recurrente.
Este proyecto afina
- customer-segmentation
- churn-prediction
- cohort-analysis
Científico de Datos
La combinación de técnicas no supervisadas (clustering) con modelos supervisados de clasificación, junto con la necesidad de explicar resultados a no técnicos, constituye el núcleo del trabajo de un científico de datos en equipos de growth y retención.
Este proyecto afina
- clustering
- churn-prediction
- business-communication
Consultor de Ciencia de Datos
La estructura del reto —diagnóstico de datos, modelado, propuesta de acciones con estimación de impacto y presentación ejecutiva— replica el ciclo de un proyecto de consultoría analítica para pymes sin departamento de datos propio.
Este proyecto afina
- business-communication
- customer-segmentation
- cohort-analysis