Retail Sales Analysis

En este proyecto, llevé a cabo un análisis exhaustivo de los datos de ventas minoristas para identificar tendencias, optimizar el inventario y mejorar la orientación al cliente.

Objetivos

  • Identificación de Tendencias: Analizar las ventas históricas para descubrir patrones y tendencias estacionales.
  • Optimización del Inventario: Utilizar el análisis de datos para optimizar los niveles de inventario, reduciendo el exceso de stock y las roturas de stock.
  • Mejora de la Orientación al Cliente: Segmentar la base de clientes para personalizar las campañas de marketing y mejorar la satisfacción del cliente.

Metodología

  1. Recolección de Datos: Reuní datos de ventas de múltiples puntos de venta, incluyendo tiendas físicas y en línea.
  2. Limpieza de Datos: Utilicé técnicas de limpieza de datos para asegurar la calidad y consistencia de los datos antes del análisis.
  3. Análisis Exploratorio de Datos (EDA): Realicé un análisis exploratorio para entender la distribución y características de los datos.
  4. Visualización de Datos: Creé visualizaciones interactivas utilizando herramientas como Tableau y Power BI para presentar los hallazgos clave.
  5. Modelado Predictivo: Desarrollé modelos predictivos utilizando Python y R para prever las tendencias de ventas futuras y optimizar el inventario.
  6. Segmentación de Clientes: Aplicación de técnicas de clustering para segmentar a los clientes y diseñar estrategias de marketing personalizadas.

Herramientas Utilizadas

  • Python: Para el análisis de datos y la creación de modelos predictivos.
  • R: Para análisis estadístico y visualización de datos.
  • SQL: Para la extracción y manipulación de datos.
  • Tableau: Para la creación de dashboards interactivos y visualizaciones de datos.
  • Power BI: Para informes interactivos y visualizaciones de datos.

Resultados

  • Incremento en Ventas: Las estrategias basadas en los hallazgos del análisis condujeron a un aumento del 15% en las ventas anuales.
  • Reducción de Costos: La optimización del inventario redujo los costos de almacenamiento en un 10%.
  • Mejora en la Satisfacción del Cliente: La segmentación y orientación mejorada resultó en un aumento del 20% en la satisfacción del cliente.

Conclusión

Este análisis de ventas minoristas proporcionó insights valiosos que ayudaron a la empresa a tomar decisiones más informadas, optimizar sus operaciones y mejorar la satisfacción del cliente. El uso de técnicas avanzadas de análisis y modelado predictivo fue crucial para alcanzar estos resultados.