DATASHOPANALYTICS
Aplicación web que utiliza machine learning para predecir el comportamiento de compra en e-commerce basándose en datos reales de Google Analytics
El Problema
Los equipos de marketing y UX en e-commerce carecen de herramientas predictivas para identificar usuarios con alta probabilidad de conversión en tiempo real. Sin estas capacidades, es difícil personalizar experiencias, optimizar campañas y mejorar las tasas de conversión basándose en patrones de comportamiento de navegación.
La Solución
Desarrollo de una aplicación web con dashboard interactivo que utiliza algoritmos de machine learning (XGBoost, LightGBM, Random Forest, SVM) para predecir probabilidad de compra. El sistema incluye un simulador de comportamiento en tiempo real y genera recomendaciones automáticas de marketing y UX personalizadas.
Impacto
Herramienta capaz de identificar usuarios con alta probabilidad de conversión, permitiendo a equipos de marketing y UX optimizar campañas, personalizar experiencias y mejorar las tasas de conversión mediante simulaciones de comportamiento de navegación.
Categoría
Inteligencia Artificial
Fecha de finalización
Abril de 2025
Stack tecnológico
Puntos destacados
- Precisión del 89.5% con optimización Optuna
- Dashboard interactivo con Streamlit
- Simulador de comportamiento en tiempo real
- Sistema de recomendaciones automáticas
- Análisis exhaustivo del dataset UCI
- Pipeline completo de preprocesamiento
Vista Desktop
Vista Tablet
Vista Móvil
Características principales
- Predicción de probabilidad de compra en tiempo real
- Visualización de métricas de conversión y análisis temporal
- Generación automática de estrategias de marketing y UX
- Historial persistente con SQLite y SQLAlchemy
- Experimentación con múltiples algoritmos ML
- Sistema de recomendaciones personalizadas
Siguiente proyecto
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