Analysis
Segmentación de clientes y predicción de abandono para bodega exportadora
Visión general
De qué trata este proyecto.
Debes realizar un análisis completo de datos de clientes: limpieza de registros duplicados y transacciones anuladas, análisis de cohortes (grupos de clientes que compraron por primera vez en el mismo periodo) para entender retención temporal, segmentación mediante técnicas de clustering (agrupamiento automático) como K-means o DBSCAN, y construcción de un modelo predictivo de abandono con al menos 6 meses de antelación. El éxito se mide por la claridad de los perfiles de segmento accionables para el equipo de marketing, la precisión del modelo de alerta temprana, y un plan concreto de intervenciones por segmento con estimación de impacto en ingresos recurrentes anuales (ARR — ingreso recurrente anual).
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?
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.
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.
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