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<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8" />
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
<meta
name="description"
content="Página web interactiva para segmentación de clientes"
/>
<meta name="author" content="Team RetailSavior WD María Tortello" />
<meta name="keywords" content="Retail, segmentación, python, TripleTen, Hackathon, Team RetailSavior" />
<title>Segmentación clientes Retail</title>
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<div class="page">
<header class="header">
<h1 class="header__title">Segmentación de Clientes - Retail</h1>
</header>
<main class="content">
<h2 class="content__subtitle">Introducción</h2>
<p class="content__paragraph">En un mundo donde las empresas dependen cada vez más de los datos para tomar decisiones estratégicas, la capacidad de segmentar clientes de manera efectiva se vuelve crucial. La segmentación de clientes permite a las empresas personalizar sus estrategias de marketing, mejorar la retención de éstos y maximizar su valor a lo largo del tiempo.</p>
<p class="content__paragraph">Esta página web se crea como una alternativa interactiva que permitirá a los científicos de datos realizar análisis de segmentación de clientes utilizando el modelo RFM (Recencia, Frecuencia, Valor Monetario). La aplicación proporcionará herramientas para cargar datos, realizar análisis exploratorio y visualizar resultados de segmentación mediante gráficos interactivos.</p>
<section class="upload-section">
<p class="upload-section__text">Para empezar, pulsa el siguiente botón para subir tu archivo en formato ".csv"</p>
<!-- <input type="file" class="upload-section__file" accept=".json" required> -->
<button class="upload-section__btn" id="loadDataButton" type="button">Cargar Datos</button>
</section>
<section class="charts-section">
<h2 class="charts-section__title">Visualización de Datos</h2>
<div class="canvas canvas__items">
<h2 class="canvas__filter1 canvas__item">Filtro por continente</h2>
<h2 class="canvas__filter2 canvas__item">Filtro por región</h2>
<h2 class="canvas__filter3 canvas__item">Filtro por mes</h2>
<section class="canvas__graph-left canvas__item">
<h2 class="title">
Cantidad total de usuarios
</h2>
<canvas id="canvas__graph-left"></canvas>
</section>
<section class="canvas__graph-center canvas__item">
<h2 class="title">
Promedio de ventas
</h2>
<canvas id="canvas__graph-center"></canvas>
</section>
<section class="canvas__graph-right canvas__item">
<h2 class="title">
Gasto total anual (USD)
</h2>
<canvas id="canvas__graph-right"></canvas>
</section>
<section class="canvas__midgraph-left canvas__item">
<h2 class="title">
Segmentos por Nivel de cliente
</h2>
<canvas id="canvas__midgraph-left"></canvas>
</section>
<section class="canvas__midgraph-center canvas__item">
<h2 class="title">
Segmentos por continente
</h2>
<canvas id="canvas__midgraph-center"></canvas>
</section>
<section class="canvas__text canvas__item">
<h2 class="title">Conclusiones iniciales</h2>
<p class="canvas__text-conclusions">
El total de gasto anual de la plataforma a nivel global es $8,278,519.424, siendo los usuarios de Europa los que más gastan dinero en la plataforma (gráfico "Gasto total anual"). Actualmente existen 66,989,566 usuarios registrados en la plataforma (gráfico "Cantidad total de usuarios").
</p>
<p class="canvas__text-conclusions">
La variable de valor económico (Monetary) es la más representativa del RFM en los niveles de cliente platinum y gold; sin embargo, en este último nivel (gold) la variable Monetary es más alta con valores superiores a $174M.
</p>
<p class="canvas__text-conclusions">
Por otra parte, los continentes de Europa y Oceanía cuentan con los promedios de ventas más altos de todos los continentes analizados,mientras que América y África se encuentran en el otro extremo de la comparación del promedio de ventas (gráfico "Promedio de ventas").
</p>
</section>
</div>
</section>
</main>
<footer class="footer">
<p class="footer__copyright">© 2024. 💚 🛒Team Retail Savior🛒</p>
</footer>
</div>
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