Este proyecto analiza el desempeño de un pipeline de marketing digital para optimizar la conversión del embudo e identificar oportunidades de crecimiento basadas en datos.
El análisis replica un escenario real de trabajo para roles como Marketing Analytics / Growth / BI Marketing.
- Medir el rendimiento del embudo de conversión.
- Calcular tasas de conversión por etapa.
- Detectar puntos de fuga críticos.
- Analizar patrones de comportamiento y segmentación.
- Proponer recomendaciones accionables de negocio.
- Python (pandas, numpy)
- Visualización: matplotlib, seaborn
- (Opcional) scipy si aplican tests
- Limpieza y validación de datos (nulos, duplicados, consistencia).
- Preparación de variables para análisis de funnel.
- Construcción del embudo y cálculo de conversiones.
- Análisis exploratorio y segmentación de usuarios.
- Interpretación y recomendaciones con foco en impacto negocio.
- Se identificó una caída relevante en una etapa crítica del embudo.
- Se observaron diferencias de comportamiento entre segmentos.
- Se definieron oportunidades concretas para mejorar conversión y eficiencia del pipeline.
- Optimizar la etapa con mayor pérdida de conversión.
- Diseñar pruebas A/B para validar mejoras.
- Priorizar segmentos con mayor probabilidad de conversión.
- Ajustar estrategia de adquisición/retención según patrones observados.
Esta visualización muestra la distribución del número de compras por cliente (proxy de frecuencia), lo que permite identificar el nivel de recurrencia y detectar segmentos de alto valor.
Se analizan las categorías con mayor contribución a los ingresos, permitiendo identificar oportunidades de optimización comercial y enfoque estratégico.
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│ └── pipeline_marketing_usuario.ipynb
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└── requirements.txt