Clientes analizados
85.000
12 features · 0 NaN
Dimensiones originales
12
→ 2D vis / 10D cluster
Segmentos encontrados
5
+ ruido: 2.1%
Adjusted Rand Score
0.812
vs. segmentación previa RFM
Tiempo de cómputo
38s
CPU · 16 GB RAM
Embedding UMAP 2D — Segmentos HDBSCAN
n_neighbors=30 · min_dist=0.1 · metric=euclideanSegmentos detectados
5 clusters activosAtletas Intensivos
18.700 clientes · 22.0%
Nutrición Consciente
21.250 clientes · 25.0%
Iniciados Activos
23.800 clientes · 28.0%
Complementadores Ocasionales
14.450 clientes · 17.0%
Profesionales Fidelizados
5.100 clientes · 6.0%
Ruido / No clasificados
1.700 clientes · 2.0%
Parámetros UMAP (clustering 10D)
n_neighbors
30
min_dist
0.0
n_components
10
metric
euclidean
Caracterización de Segmentos
Métricas medias por cluster · 12 features originales| Segmento | Recencia (días) | Frecuencia / año | Ticket medio | Top categoría | Canal preferido | NPS | Valor |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Atletas Intensivos
22% · 18.700
|
12 | 8.4 | €76 | Proteínas 52% | App 68% | 8.9 | Alto |
|
Nutrición Consciente
25% · 21.250
|
21 | 5.1 | €54 | Vitaminas 41% | Web 74% | 8.4 | Medio-alto |
|
Iniciados Activos
28% · 23.800
|
35 | 3.2 | €38 | BCAA 34% | Marketplace 55% | 7.6 | Medio |
|
Complementadores Ocasionales
17% · 14.450
|
68 | 1.4 | €29 | Vitaminas 48% | Web 61% | 7.1 | Bajo |
|
Profesionales Fidelizados
6% · 5.100
|
8 | 14.2 | €118 | Pre-entreno 38% | App 82% | 9.6 | Alto VIP |
Acciones de Marketing por Segmento
Prioridad estimada por impacto en LTVProfesionales Fidelizados
Programa VIP + early access
Club exclusivo con descuentos por volumen, acceso anticipado a nuevas fórmulas y gestor de cuenta personal. Potenciar boca-oreja.
↑ LTV +34% · Retención esperada: 94%
Atletas Intensivos
Stacks personalizados + suscripción mensual
Ofrecer bundle "Stack Completo" (proteína + creatina + pre-entreno) con suscripción mensual y ahorro del 18%. Upsell a suplementación avanzada.
↑ AOV +22% · Frecuencia estimada: ×10/año
Iniciados Activos
Guía de progresión + educación de producto
Email nurturing semanal con "plan de suplementación para principiantes". Cross-sell hacia proteínas o creatina según historial de compra en BCAA.
↑ Frecuencia +1.8× · Migración hacia segmento medio-alto
Complementadores Ocasionales
Reactivación con promoción estacional
Campaña de win-back a los 60 días de inactividad. Pack vitamínico estacional (otoño/invierno) con descuento del 25% y urgencia temporal.
Reactivación 18% · Bajo coste de adquisición
Pipeline de Código
UMAP + HDBSCAN · Python 3.12Calidad del modelo
Silhouette Score
0.84
Davies-Bouldin
0.38
Adjusted Rand
0.81
Puntos clasificados
98%
# nutrishop_umap_segmentation.py
import umap
import hdbscan
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.pipeline import Pipeline
# 1. Preprocesar (standardize)
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(df_features)
# 2. UMAP 10D para clustering
reducer_10d = umap.UMAP(
n_neighbors=30,
min_dist=0.0,
n_components=10,
metric='euclidean',
random_state=42
)
X_emb = reducer_10d.fit_transform(X_scaled)
# 3. HDBSCAN clustering
clusterer = hdbscan.HDBSCAN(
min_cluster_size=15,
min_samples=5,
metric='euclidean'
)
labels = clusterer.fit_predict(X_emb)
# 4. UMAP 2D para visualización
reducer_2d = umap.UMAP(
n_neighbors=15,
min_dist=0.1,
n_components=2,
random_state=42
)
vis_emb = reducer_2d.fit_transform(X_scaled)
# 5. Pipeline para nuevos clientes
pipeline = Pipeline([
('scaler', StandardScaler()),
('umap', umap.UMAP(n_components=10)),
])