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En el clustering solicitado en el ejercicio se ve claramente una distribución normal del gasto por cliente, a mayor antigüedad mayor gasto.
Luego noto que se pasa más tiempo en la Web que en la App y el consumo es también acorde a esto, un 75.5% se consume vía Web y un 24,5% a través de la App.

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1 - A mayor antigüedad, mayor consumo
2 - Hay sectores bien definidos entre la app y la website, aunque existe un sector pequeño que vincula ambos.

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1) Clustering por antiguedad de membresia y total anual gastado:
Pueden visualizarse 3 clusters perfectamente definidos en los cuales a mayor duracion de la membresia, mayor monto anual gastado. La distrbucion de gasto es una distribucion normal.
2) Clustering por tiempo de utilizacion de la App y tiempo de utilizacion de la Web.
Opté por segmentar los usuarios en 3 clusters con estas 2 variables con la intencion de obtener informacion que permita entender si hay algun tipo de relacion en el medio de compra con el monto gastado. Elegi segmentar en 3 clusters debido a que fue la variante que mejor representaba la separacion de los grupos.
En base a esta segregacion, puede verse que el monto anual gastado no tiene una relacion particular con el medio de compra, ya que en los 3 segmentos se visualiza una distribucion normal del monto gastado.

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1. Éstos grupos tienen la particularidad que cuanto más antiguos son más gastan en promedio por año. En la tabla se muestra cuántos son.
2. Grupos iniciales, consolidados y premium se los podría llamar
Extra. Se consideró generar 3 clústeres de acuerdo a si los clientes gastaban más dinero cuando pasan tiempo en la App o en la Web. Del gráfico de dispersión y del clustering se ve que es independiente del medio, ya que gastan aproximadamente el mismo monto.

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Desafio visualización Clustering Camila GARNICA

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A partir de la clusterización inicial encontramos que el algoritmo separó los grupos respecto a la antigüedad y a la cantidad anual invertida. Acorde al último gráfico, estas resultan casi proporcionales, a mayor antiguedad, mayor inversión. El tiempo de sesión no varía en los clusters. El grafico de barras muestra que el tiempo invertido en ambos canales es identico para los tres grupos. Por tanto una nueva clusterización (que no voy a llegar a hacer) podría ser por Time on App, Time on Website y Average Session Lenght. O incluyendo una variable de ubicación para analizar el comportamiento regional.