Segmentación de Clientes: Clustering con K-Means y PCA

Descripción

¿Te gustaría pasar de “tengo una base de clientes” a tengo segmentos claros, accionables y medibles? En marketing, ventas y growth, el reto no es recolectar datos: el reto es convertirlos en perfiles útiles para decidir a quién hablarle, con qué propuesta de valor, por qué canal, y con qué prioridad. Para eso existe la segmentación basada en datos, y aquí es donde entra el análisis de clústeres. En este curso aprenderás a aplicar Clustering (K-Means) y PCA (Componentes Principales) para construir segmentaciones robustas y defendibles, con un enfoque práctico: desde el preprocesamiento hasta la interpretación y el “storytelling” del segmento. Mira lo que comentan algunos estudiantes: • Efrain N.: “Va más allá de los indicadores numéricos… les da sentido en el contexto mercadológico… totalmente recomendado.” • Pedro F.: “Muy didáctico y entretenido… no solo estadística, sino gestión empresarial.” • Lorena Q.: “Excelente pedagogía… se entiende incluso sin conocimientos previos… lo recomiendo.” • Samuel P.: “Bastante práctico… da la pauta para aplicarlo en la realidad.” • Julio S.: “Buen curso con enfoque práctico.” ¿Qué vas a lograr? Al finalizar, podrás: • Preparar datos para segmentación (limpieza, variables, estandarización). • Ejecutar K-Means y elegir un número razonable de clústeres (criterios prácticos como “método del codo”, métricas y validación conceptual). • Usar PCA para reducir dimensionalidad y visualizar mejor los segmentos. • Perfilar cada clúster (quién es, cómo se comporta, qué lo distingue). • Traducir resultados a decisiones de marketing: personas/segmentos, enfoque de campañas, priorización comercial, retención, cross-sell, etc. • Apoyarte en ChatGPT para acelerar la interpretación y construir descripciones claras de cada segmento (sin que la IA reemplace tu criterio analítico). Herramientas del curso Trabajamos con RStudio (R) y también incluimos el enfoque en Python, para que puedas aplicar los mismos conceptos en el stack que uses hoy (o el que te pidan mañana). ¿Para quién es este curso? Ideal si trabajas (o quieres trabajar) en: • Marketing, Growth, CRM, Ventas, Customer Success • Business Analytics / BI / Data y necesitas segmentar clientes/mercados con una base cuantitativa sólida. Prerrequisitos No necesitas ser “científico de datos”, pero sí te conviene: • Conocimiento básico de estadística (promedios, dispersión, interpretación general). • Ganas de trabajar con datos y seguir ejercicios paso a paso. Si quieres segmentar con rigor (sin caer en “segmentaciones intuitivas” difíciles de justificar), este curso te va a dar una metodología clara y aplicable. ¿Listo/a? Revisa las lecciones gratuitas y nos vemos en la primera clase.

Lo que aprenderás

• Introducción a R y Rstudio: Desde como instalar al programa hasta varias funciones de los paquetes del ecosistema tidyverse
• Conceptos básicos sobre segmentación y posicionamiento de mercados
• Introducción teórica al algoritmo de K-means
• Normalización de datos previo a la construcción de clusters
• Optimizar el número de clusters mediante los métodos de codo (WSS), silueta (Silhouette) y estadístico de brecha (Gap Stat)
• Elaborar y visualizar matriz de distancia con el paquete factoextra de R
• Optimizar el número de clusters mediante el paquete NbClust de R
• Construcción de clusters con la función kmeans de R
• Visualización de los atributos de clusters con ggplot2
• Análisis de los resultados, creación de perfiles de clientes y el storytelling detrás la segmentación

Requisitos

• El curso contiene una sección introductoria a R por lo que el único prerrequisito del curso es un conocimiento básico de estadística.