Ciencia de Datos en Retail y E-commerce
En un entorno tan competitivo y dinámico como el del comercio minorista y el e-commerce, los datos se han convertido en un recurso clave para comprender el comportamiento del cliente, optimizar campañas y tomar decisiones rápidas y basadas en evidencias. La Ciencia de Datos permite a las empresas del sector retail mejorar su eficiencia, personalizar su oferta y anticiparse a la demanda del mercado.
En esta sección te muestro algunos de los proyectos en los que he trabajado aplicando Big Data, Machine Learning y analítica avanzada a negocios del ámbito físico y digital.
Qué tipo de proyectos he desarrollado
- Análisis de clientes y segmentación: Clasificación de usuarios según patrones de compra, frecuencia, valor y preferencias, para personalizar acciones de marketing y mejorar la retención.
- Predicción de demanda y gestión de inventario: Modelos que anticipan el comportamiento de ventas y ayudan a ajustar el stock en función de temporadas, tendencias y eventos externos.
- Recomendadores de productos: Algoritmos que sugieren productos en función del historial del cliente y del comportamiento de otros usuarios similares, mejorando el ticket medio y la conversión.
- Análisis de campañas y optimización del funnel: Estudio del rendimiento de acciones comerciales en distintos canales, con paneles interactivos que permiten tomar decisiones sobre la marcha.
Qué herramientas y tecnologías utilizo
Para estos proyectos utilizo herramientas como Power BI, Tableau, Google Analytics, así como modelos desarrollados en Python y ejecutados en entornos cloud como Google Cloud, AWS o Azure. La combinación de datos de ventas, CRM, navegación web y logística permite generar una visión 360º del negocio.
