1.2 Caso de Estudio: Datos de Venta Minorista y Segmentación de Clientes

La segmentación de clientes en el comercio minorista es una estrategia crítica que va más allá del análisis básico de mercado. Implica una inmersión profunda en el comportamiento del consumidor, permitiendo a los minoristas diseñar campañas de marketing altamente dirigidas y desarrollar productos que resuenen con grupos específicos de clientes. Este caso de estudio demostrará cómo aprovechar los datos de venta minorista para realizar un análisis sofisticado de segmentación de clientes, descubriendo perfiles de clientes distintos basados en sus patrones de compra e información demográfica.

Las perspectivas obtenidas de este proceso de segmentación son invaluables para los minoristas que buscan mejorar su ventaja competitiva. Al comprender las características únicas de cada segmento de clientes, las empresas pueden:

Desarrollar estrategias de marketing personalizadas que hablen directamente a las preferencias y necesidades de cada grupo
Optimizar la colocación de productos y el diseño de las tiendas para atender a diferentes tipos de clientes
Implementar programas de fidelización dirigidos que aumenten la retención de clientes y el valor de por vida
Tomar decisiones informadas sobre la gestión de inventario y el desarrollo de productos
Asignar presupuestos de marketing de manera más efectiva al enfocarse en los segmentos más rentables

Nuestro enfoque integral para la segmentación de clientes se desarrollará a través de cuatro etapas clave:

Preparación de Datos: Este primer paso crucial implica limpiar y estructurar los datos brutos de venta minorista para garantizar la precisión y fiabilidad en nuestro análisis. Abordaremos problemas comunes como valores faltantes, valores atípicos e inconsistencias en los datos.
Análisis Exploratorio de Datos (EDA): Aquí, nos sumergiremos en los datos para descubrir patrones y relaciones iniciales. Esta etapa implicará la visualización de métricas clave, la identificación de correlaciones y la formulación de hipótesis sobre el comportamiento del cliente.
Segmentación de Clientes Utilizando K-means: Utilizando el algoritmo de agrupamiento K-means, agruparemos a los clientes en segmentos distintos basados en sus características compartidas. Esta poderosa técnica revelará agrupaciones naturales dentro de nuestra base de clientes.
Interpretación de los Clústeres e Insights Accionables: La etapa final implica traducir nuestros hallazgos estadísticos en estrategias de negocio prácticas. Perfilaremos cada segmento de clientes y propondremos enfoques adaptados para interactuar con cada grupo.

Al seguir este enfoque estructurado, transformaremos los datos brutos de venta minorista en una poderosa herramienta para la toma de decisiones estratégicas. Comencemos nuestro viaje con el paso crítico de Preparación de Datos, donde sentaremos las bases para todo nuestro análisis.

1.2.1 Preparación de Datos

Los conjuntos de datos de venta minorista son tesoros de información valiosa, que típicamente abarcan una amplia gama de datos de transacciones. Estos datos incluyen métricas cruciales como la frecuencia de compra, que indica con qué frecuencia los clientes interactúan con el negocio; el gasto total, que refleja el valor monetario de cada cliente; y las categorías de productos, que proporcionan información sobre las preferencias del consumidor y las tendencias del mercado. Sin embargo, los datos brutos a menudo vienen con desafíos inherentes que deben abordarse antes de que se pueda realizar cualquier análisis significativo.

La fase de preparación de datos es un paso crítico en el proceso de segmentación de clientes. Implica varias actividades clave:

Manejo de valores faltantes: Esto puede implicar técnicas como la imputación, donde los datos faltantes se completan con valores estimados, o la eliminación de registros incompletos, dependiendo de la naturaleza y extensión de los datos faltantes.
Eliminación de duplicados: Las entradas duplicadas pueden sesgar los resultados del análisis, por lo que es crucial identificarlas y eliminarlas para mantener la integridad de los datos.
Estandarización de características numéricas: Este proceso asegura que todas las variables estén en la misma escala, evitando que ciertas características dominen el análisis debido a su mayor magnitud.

Además, la preparación de datos puede implicar otras tareas como corregir errores de entrada de datos, formatear fechas de manera consistente o agregar datos de transacciones a nivel de cliente. Estos pasos son esenciales para garantizar la fiabilidad y precisión de los análisis posteriores, particularmente cuando se emplean técnicas sofisticadas como algoritmos de agrupamiento para la segmentación de clientes.

Carga y Exploración del Conjunto de Datos

Comencemos cargando un conjunto de datos de venta minorista de muestra que incluye columnas como CustomerID, Age, Total Spend y Purchase Frequency.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Load retail dataset
df = pd.read_csv('retail_data.csv')

# Display basic information and first few rows
print("Dataset Information:")
print(df.info())
print("\nFirst Few Rows of Data:")
print(df.head())

# Check for missing values
print("\nMissing Values:")
print(df.isnull().sum())

# Display summary statistics
print("\nSummary Statistics:")
print(df.describe())

# Display correlation matrix
print("\nCorrelation Matrix:")
print(df.corr())

# Visualize distribution of numerical columns
numerical_columns = df.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns
fig, axes = plt.subplots(nrows=len(numerical_columns), ncols=1, figsize=(10, 5*len(numerical_columns)))
for i, col in enumerate(numerical_columns):
    sns.histplot(df[col], ax=axes[i], kde=True)
    axes[i].set_title(f'Distribution of {col}')
plt.tight_layout()
plt.show()

# Visualize relationships between variables
sns.pairplot(df)
plt.show()

retail_data.csv: https://cdn.prod.website-files.com/661b9e736a74273c4f628d5f/67d1a0c21f2a5e17fcd69098_retail_data.csv

Analicemos este ejemplo de código:

Declaraciones de importación: Importamos pandas para la manipulación de datos, matplotlib.pyplot para gráficos básicos y seaborn para visualizaciones estadísticas más avanzadas.
Carga de datos: Utilizamos pd.read_csv() para cargar el conjunto de datos minoristas desde un archivo CSV.
Visualización de información básica: Usamos df.info() para mostrar información general sobre el conjunto de datos, incluyendo nombres de columnas, tipos de datos y recuentos de valores no nulos. df.head() muestra las primeras filas del conjunto de datos.
Verificación de valores faltantes: df.isnull().sum() calcula y muestra el número de valores faltantes en cada columna.
Estadísticas resumidas: df.describe() proporciona estadísticas resumidas para las columnas numéricas, incluyendo recuento, media, desviación estándar, mínimo, máximo y cuartiles.
Matriz de correlación: df.corr() calcula y muestra la matriz de correlación para las columnas numéricas, mostrando cómo las variables están relacionadas entre sí.
Visualización de distribución: Creamos histogramas con estimaciones de densidad kernel para cada columna numérica utilizando la función histplot de seaborn. Esto ayuda a visualizar la distribución de cada variable.
Visualización de relaciones: sns.pairplot() crea una cuadrícula de gráficos de dispersión que muestran las relaciones entre todos los pares de variables numéricas, con histogramas en la diagonal.

Este código integral proporciona una exploración inicial exhaustiva del conjunto de datos, cubriendo información básica, valores faltantes, estadísticas resumidas, correlaciones y visualizaciones de distribuciones y relaciones. Establece una base sólida para un análisis más profundo y la segmentación de clientes.

Manejo de Valores Faltantes y Duplicados

Los datos de venta minorista pueden contener valores faltantes y entradas duplicadas debido a errores de transacción o inconsistencias en la entrada de datos. Abordemos estos problemas para garantizar la calidad de los datos.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Load the dataset
df = pd.read_csv('retail_data.csv')

# Display initial dataset info
print("Initial Dataset Information:")
print(df.info())

# Check for missing values
missing_values = df.isnull().sum()
print("\nMissing Values in Each Column:")
print(missing_values[missing_values > 0])

# Visualize missing values
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.heatmap(df.isnull(), yticklabels=False, cbar=False, cmap='viridis')
plt.title('Missing Value Heatmap')
plt.show()

# Handle missing values
df.dropna(subset=['CustomerID'], inplace=True)
df['Age'].fillna(df['Age'].median(), inplace=True)

# Check for duplicates
duplicate_count = df.duplicated().sum()
print(f"\nNumber of duplicate rows: {duplicate_count}")

# Remove duplicates
df.drop_duplicates(inplace=True)

# Display final dataset info
print("\nData after handling missing values and duplicates:")
print(df.info())

# Visualize the distribution of key variables
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(15, 10))
sns.histplot(df['Total Spend'], kde=True, ax=axes[0, 0])
axes[0, 0].set_title('Distribution of Total Spend')
sns.histplot(df['Purchase Frequency'], kde=True, ax=axes[0, 1])
axes[0, 1].set_title('Distribution of Purchase Frequency')
sns.histplot(df['Age'], kde=True, ax=axes[1, 0])
axes[1, 0].set_title('Distribution of Age')
sns.boxplot(x='Total Spend', data=df, ax=axes[1, 1])
axes[1, 1].set_title('Boxplot of Total Spend')
plt.tight_layout()
plt.show()

# Display summary statistics
print("\nSummary Statistics:")
print(df.describe())

retail_data.csv: https://cdn.prod.website-files.com/661b9e736a74273c4f628d5f/67d1a0c21f2a5e17fcd69098_retail_data.csv

Este fragmento de código ofrece un enfoque exhaustivo para la preparación de datos y el análisis exploratorio de datos inicial. Analicemos sus componentes:

Carga de datos e inspección inicial:
- Comenzamos importando las bibliotecas necesarias: pandas para la manipulación de datos, matplotlib.pyplot para graficar y seaborn para visualizaciones estadísticas.
- El conjunto de datos se carga utilizando pd.read_csv().
- Mostramos la información inicial del conjunto de datos utilizando df.info() para obtener una visión general de las columnas, tipos de datos y recuentos de valores no nulos.
Análisis de valores faltantes:
- Verificamos los valores faltantes en cada columna y mostramos el recuento.
- Se crea un mapa de calor para visualizar los valores faltantes en todo el conjunto de datos, proporcionando una referencia visual rápida de la integridad de los datos.
Manejo de valores faltantes:
- Se eliminan las filas con 'CustomerID' faltante, ya que probablemente sea un identificador crucial.
- Los valores faltantes de 'Age' se rellenan con la edad mediana, un enfoque común para manejar datos numéricos faltantes.
Detección y eliminación de duplicados:
- Verificamos y contamos las filas duplicadas en el conjunto de datos.
- Luego se eliminan los duplicados utilizando drop_duplicates().
Información del conjunto de datos posterior a la limpieza:
- Después de manejar los valores faltantes y duplicados, mostramos la información actualizada del conjunto de datos.
Visualización de la distribución de datos:
- Creamos una cuadrícula de 2x2 de gráficos para visualizar la distribución de variables clave:
  a. Histograma con KDE para el Gasto Total
  b. Histograma con KDE para la Frecuencia de Compra
  c. Histograma con KDE para la Edad
  d. Diagrama de caja para el Gasto Total para identificar posibles valores atípicos
Estadísticas resumidas:
- Mostramos estadísticas resumidas utilizando df.describe() para obtener una visión general numérica de la distribución de los datos.

Este enfoque integral no solo limpia los datos, sino que también proporciona información visual y estadística sobre las características del conjunto de datos. Establece una base sólida para los pasos posteriores de análisis y modelado en el proceso de segmentación de clientes.

1.2.2 Análisis Exploratorio de Datos (AED)

Con nuestro conjunto de datos ahora limpio y preparado, pasamos a la fase crucial del Análisis Exploratorio de Datos (AED). Este paso es fundamental para descubrir información sobre los comportamientos de compra y las características demográficas de nuestros clientes. A través del AED, profundizamos en los datos para identificar patrones significativos, tendencias y relaciones que existen dentro de nuestra base de clientes.

Durante esta fase exploratoria, empleamos varias técnicas estadísticas y métodos de visualización para analizar variables clave como el gasto total, la frecuencia de compra y la edad. Al examinar la distribución de estas variables, podemos obtener información valiosa sobre los hábitos de gasto de los clientes, los patrones de compra y la demografía por edad. Este análisis podría revelar, por ejemplo, que ciertos grupos de edad tienden a gastar más, o que existe una correlación entre la frecuencia de compra y el gasto total.

Además, el AED nos permite descubrir cualquier valor atípico o anomalía en nuestros datos que podría impactar significativamente nuestros resultados de segmentación. Al identificar estos casos excepcionales, podemos tomar decisiones informadas sobre cómo manejarlos en nuestro análisis posterior.

Las ideas obtenidas del AED son fundamentales para guiar nuestro enfoque de segmentación de clientes. Nos ayudan a formar hipótesis sobre posibles grupos de clientes e informan nuestra elección de variables y métodos para el proceso de segmentación. Esta comprensión profunda de nuestra base de clientes sienta las bases para una segmentación de clientes más precisa y significativa, lo que en última instancia conduce a estrategias de marketing más efectivas y dirigidas.

Análisis de las Distribuciones de Gasto y Frecuencia

El análisis de las distribuciones de Gasto Total y Frecuencia de Compra proporciona información sobre los hábitos de gasto y el nivel de compromiso de los clientes.

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np

# Plot Total Spend distribution
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.histplot(data=df, x='Total Spend', kde=True, color='skyblue', edgecolor='black')
plt.xlabel('Total Spend')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Distribution of Total Spend')
plt.axvline(df['Total Spend'].mean(), color='red', linestyle='dashed', linewidth=2)
plt.text(df['Total Spend'].mean()*1.1, plt.gca().get_ylim()[1]*0.9, 'Mean', color='red')
plt.show()

# Plot Purchase Frequency distribution
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.histplot(data=df, x='Purchase Frequency', kde=True, color='lightgreen', edgecolor='black')
plt.xlabel('Purchase Frequency')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Distribution of Purchase Frequency')
plt.axvline(df['Purchase Frequency'].mean(), color='red', linestyle='dashed', linewidth=2)
plt.text(df['Purchase Frequency'].mean()*1.1, plt.gca().get_ylim()[1]*0.9, 'Mean', color='red')
plt.show()

# Scatter plot of Total Spend vs Purchase Frequency
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.scatterplot(data=df, x='Total Spend', y='Purchase Frequency', alpha=0.6)
plt.xlabel('Total Spend')
plt.ylabel('Purchase Frequency')
plt.title('Total Spend vs Purchase Frequency')
plt.show()

# Box plots for Total Spend and Purchase Frequency
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(16, 6))
sns.boxplot(y=df['Total Spend'], ax=ax1)
ax1.set_title('Box Plot of Total Spend')
sns.boxplot(y=df['Purchase Frequency'], ax=ax2)
ax2.set_title('Box Plot of Purchase Frequency')
plt.tight_layout()
plt.show()

# Correlation heatmap
correlation = df[['Total Spend', 'Purchase Frequency', 'Age']].corr()
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(correlation, annot=True, cmap='coolwarm', vmin=-1, vmax=1, center=0)
plt.title('Correlation Heatmap')
plt.show()

Este fragmento de código ofrece un análisis exhaustivo de las distribuciones de Gasto Total y Frecuencia de Compra, junto con visualizaciones adicionales para proporcionar información más profunda sobre los datos. Analicemos cada componente del código:

Importación de bibliotecas:
- matplotlib.pyplot: Para crear visualizaciones estáticas, animadas e interactivas.
- seaborn: Una biblioteca de visualización de datos estadísticos construida sobre matplotlib.
- numpy: Para operaciones numéricas (aunque no se usa directamente en este ejemplo, suele ser útil en el análisis de datos).
Distribución del Gasto Total:
- Utiliza histplot de seaborn en lugar de hist de matplotlib para una estética mejorada.
- Incluye un gráfico de Estimación de Densidad de Kernel (KDE) para mostrar la densidad de probabilidad.
- Añade una línea vertical para indicar el Gasto Total medio.
- Incluye una etiqueta de texto para la media.
Distribución de la Frecuencia de Compra:
- Similar al gráfico de Gasto Total, pero para la Frecuencia de Compra.
- También incluye KDE, línea de la media y etiqueta de la media.
Gráfico de dispersión:
- Visualiza la relación entre el Gasto Total y la Frecuencia de Compra.
- Ayuda a identificar cualquier correlación o patrón entre estas dos variables.
- El parámetro alpha se establece en 0.6 para una mejor visibilidad en caso de puntos superpuestos.
Diagramas de caja:
- Proporciona diagramas de caja tanto para el Gasto Total como para la Frecuencia de Compra.
- Ayuda a visualizar la distribución, incluyendo la mediana, cuartiles y posibles valores atípicos.
- Colocados uno al lado del otro para facilitar la comparación.
Mapa de calor de correlación:
- Muestra la correlación entre el Gasto Total, la Frecuencia de Compra y la Edad.
- Utiliza un mapa de calor codificado por colores con anotaciones para una fácil interpretación.
- Se utiliza la paleta de colores coolwarm, con el rojo indicando correlación positiva y el azul indicando correlación negativa.

Este conjunto completo de visualizaciones permite una exploración más exhaustiva de los datos, proporcionando información sobre las distribuciones, las relaciones entre variables y los posibles valores atípicos. Forma una base sólida para un análisis más profundo y la segmentación de clientes.Analizando la distribución de edadExaminar la edad ayuda a identificar la demografía de los clientes, revelando tendencias como qué grupos de edad contribuyen más al gasto o a la frecuencia.

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np

# Plot Age distribution
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.histplot(data=df, x='Age', bins=20, kde=True, color='coral', edgecolor='black')
plt.xlabel('Age', fontsize=12)
plt.ylabel('Frequency', fontsize=12)
plt.title('Age Distribution of Customers', fontsize=14)

# Add mean age line
mean_age = df['Age'].mean()
plt.axvline(mean_age, color='red', linestyle='dashed', linewidth=2, label=f'Mean Age: {mean_age:.2f}')

# Add median age line
median_age = df['Age'].median()
plt.axvline(median_age, color='green', linestyle='dashed', linewidth=2, label=f'Median Age: {median_age:.2f}')

plt.legend(fontsize=10)

# Add age group annotations
age_groups = ['Young', 'Middle-aged', 'Senior']
age_boundaries = [0, 30, 60, df['Age'].max()]
for i in range(len(age_groups)):
    plt.annotate(age_groups[i], 
                 xy=((age_boundaries[i] + age_boundaries[i+1])/2, plt.gca().get_ylim()[1]),
                 xytext=(0, 10), textcoords='offset points', ha='center', va='bottom',
                 bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', fc='yellow', alpha=0.5),
                 arrowprops=dict(arrowstyle = '->', connectionstyle='arc3,rad=0'))

plt.show()

# Calculate and print age statistics
print(f"Age Statistics:")
print(f"Mean Age: {mean_age:.2f}")
print(f"Median Age: {median_age:.2f}")
print(f"Age Range: {df['Age'].min()} - {df['Age'].max()}")
print(f"Standard Deviation: {df['Age'].std():.2f}")

# Age group analysis
age_bins = [0, 30, 60, df['Age'].max()]
age_labels = ['Young', 'Middle-aged', 'Senior']
df['AgeGroup'] = pd.cut(df['Age'], bins=age_bins, labels=age_labels, include_lowest=True)
age_group_stats = df.groupby('AgeGroup').agg({
    'Total Spend': 'mean',
    'Purchase Frequency': 'mean'
}).reset_index()

print("\nAge Group Analysis:")
print(age_group_stats)

# Visualize age groups
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x='AgeGroup', y='Total Spend', data=age_group_stats)
plt.title('Average Total Spend by Age Group')
plt.show()

plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x='AgeGroup', y='Purchase Frequency', data=age_group_stats)
plt.title('Average Purchase Frequency by Age Group')
plt.show()

Este fragmento de código ofrece un análisis exhaustivo de la distribución de Edad y sus conexiones con otras variables. Examinemos los componentes clave del código:

Importación de Bibliotecas: Importamos matplotlib.pyplot para crear gráficos, seaborn para visualizaciones estadísticas mejoradas, numpy para operaciones numéricas y pandas para manipulación de datos.
Gráfico de Distribución de Edad:
- Utilizamos histplot de seaborn en lugar de plot de pandas para una mejor personalización.
- El gráfico incluye una Estimación de Densidad de Kernel (KDE) para una representación más suave de la distribución.
- Añadimos líneas verticales para las edades media y mediana con etiquetas apropiadas.
- Se agregan anotaciones de grupos de edad para dar contexto a diferentes rangos en la distribución.
Estadísticas de Edad: Calculamos e imprimimos estadísticas clave sobre la distribución de edad, incluyendo media, mediana, rango y desviación estándar.
Análisis de Grupos de Edad:
- Creamos grupos de edad (Joven, Mediana edad, Mayor) utilizando la función cut de pandas.
- Luego calculamos el Gasto Total medio y la Frecuencia de Compra media para cada grupo de edad.
Visualizaciones para Grupos de Edad:
- Se crean dos gráficos de barras para mostrar el Gasto Total promedio y la Frecuencia de Compra promedio para cada grupo de edad.
- Estas visualizaciones ayudan a entender cómo varían los comportamientos de gasto y compra entre diferentes segmentos de edad.

Este enfoque integral no solo visualiza la distribución de edad, sino que también proporciona información sobre cómo la edad se relaciona con métricas clave como el Gasto Total y la Frecuencia de Compra. Permite una comprensión más matizada de la base de clientes, lo que puede informar estrategias de marketing dirigidas y ofertas de productos para diferentes grupos de edad.

1.2.3 Segmentación de Clientes Utilizando K-means

Después de realizar un Análisis Exploratorio de Datos (EDA) exhaustivo, estamos bien preparados para avanzar con la segmentación de clientes. Este paso crucial implica categorizar a los clientes basándonos en tres métricas clave: Gasto Total, Frecuencia de Compra y Edad. Para realizar esta tarea, emplearemos el algoritmo de agrupamiento K-means, un método ampliamente reconocido y efectivo en el campo de la ciencia de datos.

El agrupamiento K-means es particularmente adecuado para la segmentación de clientes debido a su capacidad para identificar agrupaciones naturales dentro de conjuntos de datos complejos. Al analizar patrones en el comportamiento del cliente y la demografía, K-means puede revelar segmentos de clientes distintos que comparten características similares. Este enfoque de segmentación ofrece varias ventajas:

Permite descubrir patrones ocultos en los datos de los clientes que pueden no ser inmediatamente evidentes a través de métodos de análisis tradicionales.
Proporciona una base basada en datos para desarrollar estrategias de marketing dirigidas, ya que cada segmento representa un grupo único de clientes con necesidades y preferencias específicas.
Permite a las empresas asignar recursos de manera más eficiente al adaptar sus enfoques a cada segmento de clientes.

En nuestro análisis, utilizaremos K-means para agrupar clientes con patrones de compra y perfiles demográficos similares. Esto nos ayudará a comprender la diversa gama de tipos de clientes dentro de nuestro conjunto de datos, desde compradores frecuentes de alto valor hasta compradores ocasionales o aquellos que realizan compras grandes pero infrecuentes. Al obtener estas ideas, podemos desarrollar estrategias de marketing más personalizadas y efectivas, mejorar la retención de clientes y potencialmente aumentar el valor de vida del cliente en general.

Estandarización de Características

Es importante estandarizar las características numéricas antes de aplicar K-means para asegurar que todas las características contribuyan por igual al proceso de agrupamiento.

¡Ciertamente! Ampliaré el ejemplo de código y proporcionaré una explicación detallada completa. Aquí hay una versión mejorada del código:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score

# Assuming df is your DataFrame with 'Total Spend', 'Purchase Frequency', and 'Age' columns

# Select relevant features
features = df[['Total Spend', 'Purchase Frequency', 'Age']]

# Standardize the features
scaler = StandardScaler()
scaled_features = scaler.fit_transform(features)

print("\nStandardized Features (first 5 rows):")
print(scaled_features[:5])

# Determine optimal number of clusters using the elbow method
inertias = []
silhouette_scores = []
k_range = range(2, 11)

for k in k_range:
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)
    kmeans.fit(scaled_features)
    inertias.append(kmeans.inertia_)
    silhouette_scores.append(silhouette_score(scaled_features, kmeans.labels_))

# Plot the elbow curve
plt.figure(figsize=(12, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(k_range, inertias, 'bx-')
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('Inertia')
plt.title('Elbow Method for Optimal k')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(k_range, silhouette_scores, 'rx-')
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('Silhouette Score')
plt.title('Silhouette Score for Optimal k')
plt.tight_layout()
plt.show()

# Choose the optimal number of clusters (let's say it's 3 for this example)
optimal_k = 3

# Apply K-means clustering
kmeans = KMeans(n_clusters=optimal_k, random_state=42)
df['Cluster'] = kmeans.fit_predict(scaled_features)

# Display cluster centroids
centroids = scaler.inverse_transform(kmeans.cluster_centers_)
centroid_df = pd.DataFrame(centroids, columns=['Total Spend', 'Purchase Frequency', 'Age'])
print("\nCluster Centers:")
print(centroid_df)

# Visualize the clusters
plt.figure(figsize=(12, 8))
scatter = plt.scatter(df['Total Spend'], df['Purchase Frequency'], c=df['Cluster'], cmap='viridis', alpha=0.7)
plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], c='red', marker='x', s=200, linewidths=3)
plt.colorbar(scatter)
plt.xlabel('Total Spend')
plt.ylabel('Purchase Frequency')
plt.title('Customer Segmentation by Spending and Frequency')
plt.show()

# Analyze clusters
for i in range(optimal_k):
    cluster_data = df[df['Cluster'] == i]
    print(f"\nCluster {i} Statistics:")
    print(cluster_data[['Total Spend', 'Purchase Frequency', 'Age']].describe())

Ahora, desglosemos este código y expliquemos sus componentes:

Importación de Bibliotecas: Importamos las bibliotecas necesarias para la manipulación de datos (pandas, numpy), visualización (matplotlib, seaborn) y aprendizaje automático (sklearn).
Selección y Estandarización de Características: Seleccionamos las características relevantes ('Gasto Total', 'Frecuencia de Compra', 'Edad') y las estandarizamos utilizando StandardScaler. Esto asegura que todas las características contribuyan por igual al proceso de agrupamiento.
Determinación del Número Óptimo de Grupos: Utilizamos el método del codo y la puntuación de silueta para determinar el número óptimo de grupos. Esto implica ejecutar K-means con diferentes números de grupos (de 2 a 10) y graficar la inercia y las puntuaciones de silueta.
Aplicación del Agrupamiento K-means: Una vez que hemos determinado el número óptimo de grupos, aplicamos el agrupamiento K-means a nuestros datos estandarizados.
Visualización de Resultados: Creamos un gráfico de dispersión para visualizar los grupos, utilizando diferentes colores para cada grupo y marcando los centroides con marcadores 'X' rojos.
Análisis de Grupos: Imprimimos estadísticas descriptivas para cada grupo para comprender las características de cada segmento de clientes.

Este código proporciona un enfoque más robusto para la segmentación de clientes:

Ayuda a determinar el número óptimo de grupos, en lugar de elegir arbitrariamente tres grupos.
Proporciona ayudas visuales (curva del codo y gráfico de puntuación de silueta) para respaldar la elección del número de grupos.
La visualización de grupos incluye los centroides, dando una imagen más clara del centro de cada grupo.
Incluye un análisis detallado de las estadísticas de cada grupo, permitiendo una interpretación más matizada de cada segmento de clientes.

Este enfoque integral permite una segmentación de clientes más informada y basada en datos, proporcionando conocimientos más profundos sobre el comportamiento y las características de los clientes. Estos conocimientos pueden utilizarse para desarrollar estrategias de marketing más dirigidas y mejorar la participación del cliente.

Aplicación del Agrupamiento K-means

Ahora, aplicamos K-means para segmentar a los clientes en grupos.

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score

# Assuming df is your DataFrame with 'Total Spend', 'Purchase Frequency', and 'Age' columns

# Select relevant features
features = df[['Total Spend', 'Purchase Frequency', 'Age']]

# Standardize the features
scaler = StandardScaler()
scaled_features = scaler.fit_transform(features)

print("\nStandardized Features (first 5 rows):")
print(scaled_features[:5])

# Determine optimal number of clusters using the elbow method
inertias = []
silhouette_scores = []
k_range = range(2, 11)

for k in k_range:
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)
    kmeans.fit(scaled_features)
    inertias.append(kmeans.inertia_)
    silhouette_scores.append(silhouette_score(scaled_features, kmeans.labels_))

# Plot the elbow curve
plt.figure(figsize=(12, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(k_range, inertias, 'bx-')
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('Inertia')
plt.title('Elbow Method for Optimal k')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(k_range, silhouette_scores, 'rx-')
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('Silhouette Score')
plt.title('Silhouette Score for Optimal k')
plt.tight_layout()
plt.show()

# Choose the optimal number of clusters (let's say it's 3 for this example)
optimal_k = 3

# Apply K-means clustering
kmeans = KMeans(n_clusters=optimal_k, random_state=42)
df['Cluster'] = kmeans.fit_predict(scaled_features)

# Display cluster centroids
centroids = scaler.inverse_transform(kmeans.cluster_centers_)
centroid_df = pd.DataFrame(centroids, columns=['Total Spend', 'Purchase Frequency', 'Age'])
print("\nCluster Centers:")
print(centroid_df)

# Visualize the clusters
plt.figure(figsize=(12, 8))
scatter = plt.scatter(df['Total Spend'], df['Purchase Frequency'], c=df['Cluster'], cmap='viridis', alpha=0.7)
plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], c='red', marker='x', s=200, linewidths=3)
plt.colorbar(scatter)
plt.xlabel('Total Spend')
plt.ylabel('Purchase Frequency')
plt.title('Customer Segmentation by Spending and Frequency')
plt.show()

# Analyze clusters
for i in range(optimal_k):
    cluster_data = df[df['Cluster'] == i]
    print(f"\nCluster {i} Statistics:")
    print(cluster_data[['Total Spend', 'Purchase Frequency', 'Age']].describe())

Ahora, desglosemos este código y expliquemos sus componentes:

Importación de Bibliotecas: Importamos las bibliotecas necesarias para la manipulación de datos (pandas, numpy), visualización (matplotlib, seaborn) y aprendizaje automático (sklearn).
Selección y Estandarización de Características: Seleccionamos las características relevantes ('Gasto Total', 'Frecuencia de Compra', 'Edad') y las estandarizamos utilizando StandardScaler. Esto asegura que todas las características contribuyan por igual al proceso de agrupamiento.
Determinación del Número Óptimo de Grupos: Utilizamos el método del codo y la puntuación de silueta para determinar el número óptimo de grupos. Esto implica ejecutar K-means con diferentes números de grupos (de 2 a 10) y graficar la inercia y las puntuaciones de silueta.
Aplicación del Agrupamiento K-means: Una vez que hemos determinado el número óptimo de grupos, aplicamos el agrupamiento K-means a nuestros datos estandarizados.
Visualización de Resultados: Creamos un gráfico de dispersión para visualizar los grupos, utilizando diferentes colores para cada grupo y marcando los centroides con marcadores 'X' rojos.
Análisis de Grupos: Imprimimos estadísticas descriptivas para cada grupo para comprender las características de cada segmento de clientes.

Este código proporciona un enfoque más robusto para la segmentación de clientes:

Ayuda a determinar el número óptimo de grupos, en lugar de elegir arbitrariamente tres grupos.
Proporciona ayudas visuales (curva del codo y gráfico de puntuación de silueta) para respaldar la elección del número de grupos.
La visualización de grupos incluye los centroides, dando una imagen más clara del centro de cada grupo.
Incluye un análisis detallado de las estadísticas de cada grupo, permitiendo una interpretación más matizada de cada segmento de clientes.

Este enfoque integral permite una segmentación de clientes más informada y basada en datos, proporcionando conocimientos más profundos sobre el comportamiento y las características de los clientes. Estos conocimientos pueden utilizarse para desarrollar estrategias de marketing más dirigidas y mejorar la participación del cliente.

Visualización de los Grupos

La visualización de grupos proporciona una vista clara de los segmentos de clientes, facilitando la interpretación de las características únicas de cada grupo.

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score

# Assuming df is your DataFrame with 'Total Spend', 'Purchase Frequency', and 'Age' columns

# Select relevant features
features = df[['Total Spend', 'Purchase Frequency', 'Age']]

# Standardize the features
scaler = StandardScaler()
scaled_features = scaler.fit_transform(features)

# Determine optimal number of clusters using the elbow method and silhouette score
inertias = []
silhouette_scores = []
k_range = range(2, 11)

for k in k_range:
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)
    kmeans.fit(scaled_features)
    inertias.append(kmeans.inertia_)
    silhouette_scores.append(silhouette_score(scaled_features, kmeans.labels_))

# Plot the elbow curve and silhouette scores
plt.figure(figsize=(12, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(k_range, inertias, 'bx-')
plt.xlabel('Number of Clusters (k)')
plt.ylabel('Inertia')
plt.title('Elbow Method for Optimal k')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(k_range, silhouette_scores, 'rx-')
plt.xlabel('Number of Clusters (k)')
plt.ylabel('Silhouette Score')
plt.title('Silhouette Score for Optimal k')
plt.tight_layout()
plt.show()

# Choose the optimal number of clusters (let's say it's 3 for this example)
optimal_k = 3

# Apply K-means clustering
kmeans = KMeans(n_clusters=optimal_k, random_state=42)
df['Cluster'] = kmeans.fit_predict(scaled_features)

# Visualize the clusters
plt.figure(figsize=(12, 8))
scatter = plt.scatter(df['Total Spend'], df['Purchase Frequency'], c=df['Cluster'], 
                      cmap='viridis', alpha=0.7, s=50)
plt.colorbar(scatter)
plt.xlabel('Total Spend')
plt.ylabel('Purchase Frequency')
plt.title('Customer Segmentation by Spending and Frequency')

# Add cluster centers to the plot
centroids = scaler.inverse_transform(kmeans.cluster_centers_)
plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], c='red', marker='X', s=200, linewidths=3)

# Add a legend
for i in range(optimal_k):
    plt.annotate(f'Cluster {i}', (centroids[i, 0], centroids[i, 1]), 
                 xytext=(5, 5), textcoords='offset points')

plt.show()

# Pairplot for multi-dimensional visualization
sns.pairplot(df, vars=['Total Spend', 'Purchase Frequency', 'Age'], hue='Cluster', 
             palette='viridis', plot_kws={'alpha': 0.7})
plt.suptitle('Pairwise Relationships Between Features by Cluster', y=1.02)
plt.show()

# Analyze clusters
for i in range(optimal_k):
    cluster_data = df[df['Cluster'] == i]
    print(f"\nCluster {i} Statistics:")
    print(cluster_data[['Total Spend', 'Purchase Frequency', 'Age']].describe())

# Boxplot to compare feature distributions across clusters
plt.figure(figsize=(15, 5))
for i, feature in enumerate(['Total Spend', 'Purchase Frequency', 'Age']):
    plt.subplot(1, 3, i+1)
    sns.boxplot(x='Cluster', y=feature, data=df)
    plt.title(f'{feature} Distribution by Cluster')
plt.tight_layout()
plt.show()

Este ejemplo de código ofrece un enfoque integral para la segmentación de clientes utilizando el agrupamiento K-means. Examinemos los componentes clave y sus funciones:

Preparación de datos: Comenzamos seleccionando características relevantes ('Gasto Total', 'Frecuencia de Compra', 'Edad') y estandarizándolas utilizando StandardScaler. Esto asegura que todas las características contribuyan por igual al proceso de agrupamiento, independientemente de sus escalas originales.
Determinación del número óptimo de grupos: Utilizamos tanto el método del codo como la puntuación de silueta para determinar el número óptimo de grupos. Esto implica ejecutar K-means con diferentes números de grupos (de 2 a 10) y graficar la inercia y las puntuaciones de silueta. Estas gráficas ayudan a identificar visualmente el mejor número de grupos.
Aplicación de K-means: Una vez que hemos determinado el número óptimo de grupos, aplicamos el agrupamiento K-means a nuestros datos estandarizados y asignamos cada cliente a un grupo.
Visualización:
- Creamos un gráfico de dispersión para visualizar los grupos basados en el Gasto Total y la Frecuencia de Compra. Cada punto representa un cliente, coloreado según su grupo asignado.
- Agregamos los centroides de los grupos al gráfico, marcados con 'X' rojas, para mostrar el centro de cada grupo.
- Se crea un gráfico de pares para mostrar las relaciones por pares entre todas las características, coloreadas por grupo. Esto ayuda a entender cómo los grupos difieren en múltiples dimensiones.
Análisis de grupos:
- Imprimimos estadísticas descriptivas para cada grupo para entender las características de cada segmento de clientes.
- Se crean diagramas de caja para comparar la distribución de cada característica entre los grupos, proporcionando una representación visual clara de cómo los grupos difieren en términos de gasto, frecuencia de compra y edad.

Este enfoque integral permite una segmentación de clientes más informada y basada en datos, proporcionando conocimientos más profundos sobre el comportamiento y las características de los clientes. Las múltiples visualizaciones y análisis estadísticos permiten una comprensión exhaustiva de cada segmento de clientes. Estos conocimientos pueden aprovecharse para desarrollar estrategias de marketing más dirigidas y mejorar la participación del cliente.

1.2.4 Interpretación de los grupos y conocimientos accionables

Después de segmentar a los clientes mediante el agrupamiento, podemos obtener valiosos conocimientos y desarrollar estrategias dirigidas para cada grupo. Profundicemos en las características de cada grupo y exploremos posibles enfoques de marketing:

Grupo 0: Compradores de alto valor, baja frecuencia
Estos clientes exhiben un alto gasto total pero baja frecuencia de compra, lo que indica que son selectivos y potencialmente leales a productos o marcas específicas. Su comportamiento sugiere que podrían estar haciendo compras grandes y planificadas en lugar de compras frecuentes y pequeñas. Para involucrar a este grupo:
- Implementar un programa de fidelidad escalonado que recompense las compras de alto valor
- Ofrecer promociones personalizadas y exclusivas en productos premium
- Proporcionar servicios VIP, como asistentes de compras personales o acceso anticipado a nuevos productos
- Crear eventos especiales o talleres para profundizar su conexión con la marca
Grupo 1: Gastadores moderados y constantes
Este segmento representa la columna vertebral del negocio regular, con compras frecuentes y gastos moderados. Probablemente tienen un buen entendimiento de la gama de productos y encuentran un valor constante en las ofertas. Para involucrarlos más y potencialmente aumentar su gasto:
- Introducir un sistema de recompensas basado en puntos para compras frecuentes
- Desarrollar ofertas de paquetes que fomenten un gasto ligeramente mayor por visita
- Crear un modelo de suscripción para artículos comprados con frecuencia
- Implementar venta cruzada dirigida basada en su historial de compras
Grupo 2: Clientes jóvenes conscientes del presupuesto
Este grupo se caracteriza por un gasto total menor y una frecuencia de compra moderada, posiblemente indicando sensibilidad al precio o ingresos disponibles limitados. Representan un potencial de crecimiento si se les involucra de manera efectiva. Las estrategias para este segmento podrían incluir:
- Desarrollar una robusta campaña de marketing por correo electrónico con opciones económicas y ventas flash
- Crear un programa de referidos con incentivos por traer nuevos clientes
- Ofrecer planes de pago u opciones de financiamiento para artículos de mayor precio
- Interactuar a través de redes sociales con campañas de contenido generado por usuarios y asociaciones con influencers

Al adaptar los esfuerzos de marketing a las características únicas de cada grupo, las empresas pueden maximizar la participación del cliente, aumentar la lealtad y potencialmente impulsar mayores ingresos en todos los segmentos. El análisis y refinamiento regulares de estos grupos asegurarán que las estrategias sigan siendo relevantes a medida que los comportamientos de los clientes evolucionan con el tiempo.

1.2.5 Puntos clave y mejores prácticas

Preparación de datos: Crucial para un agrupamiento preciso, este paso implica un manejo meticuloso de valores faltantes, eliminación de duplicados y estandarización de características. Una preparación adecuada de los datos asegura que el algoritmo de agrupamiento trabaje con datos limpios y consistentes, lo que lleva a resultados más confiables.
Análisis Exploratorio de Datos (EDA): Esta fase crítica ayuda a descubrir patrones en el gasto de los clientes, la frecuencia de compra y la demografía. Al visualizar y analizar los datos, los analistas pueden obtener conocimientos iniciales que guían el proceso de segmentación e informan la elección de los parámetros de agrupamiento.
Agrupamiento K-means: Un método poderoso para segmentar clientes minoristas, K-means agrupa eficientemente a clientes similares basándose en características seleccionadas. Los grupos resultantes proporcionan conocimientos accionables sobre distintos tipos de clientes, permitiendo a las empresas adaptar sus estrategias en consecuencia.
Interpretación de grupos: El arte de traducir resultados estadísticos en segmentos de clientes significativos. Este proceso implica analizar las características de cada grupo para entender los comportamientos y preferencias únicas de diferentes grupos de clientes, facilitando el desarrollo de estrategias de marketing dirigidas.
Refinamiento iterativo: La segmentación de clientes no es una tarea única. La reevaluación y refinamiento regulares del modelo de agrupamiento aseguran que los segmentos sigan siendo relevantes a medida que los comportamientos de los clientes evolucionan con el tiempo.
Colaboración interfuncional: La segmentación efectiva de clientes requiere la contribución de varios departamentos, incluyendo marketing, ventas y desarrollo de productos. Este enfoque colaborativo asegura que los conocimientos obtenidos del agrupamiento sean accionables en toda la organización.
Consideraciones éticas: Al segmentar clientes, es crucial mantener la privacidad y evitar prácticas discriminatorias. Asegúrese de que el proceso de segmentación cumpla con las regulaciones de protección de datos y las directrices éticas.