Amazon Customer Behavior Analysis
Análisis exploratorio en Python sobre el comportamiento de compra en Amazon, cruzando variables demográficas con patrones de navegación y decisión.
Lo que resuelve
- Cruza variables demográficas con hábitos de navegación para encontrar dónde se rompe realmente la decisión de compra.
- Notebook público en Kaggle, reproducible de principio a fin.
- Enfocado en preguntas de negocio, no en el catálogo de gráficos.
Un análisis del comportamiento de clientes en Amazon a partir de datos demográficos y de interacción con la plataforma. La pregunta que lo guía no es qué compra la gente sino en qué momento decide y qué la hace abandonar.
Qué se examina
- Preferencias por segmento demográfico: cómo cambian las categorías de interés según edad y perfil.
- Hábitos de navegación: cuántas búsquedas y visitas anteceden a una compra, y dónde aparece la fricción.
- Proceso de decisión: qué señales acompañan una conversión y cuáles anteceden un abandono.
Sobre el enfoque
El notebook está escrito para leerse, no solo para ejecutarse. Cada bloque de código va precedido por la pregunta que responde, y los gráficos aparecen únicamente cuando muestran algo que el texto no puede decir mejor. Un análisis exploratorio que produce veinte gráficos sin conclusión no es análisis, es inventario.
Reproducibilidad
El notebook está publicado en Kaggle sobre el Amazon Consumer Behaviour Dataset, así que cualquiera puede hacer fork, correrlo y discrepar con las conclusiones sobre los mismos datos.