Segmentación de Clientes con Clustering

Actúa como un científico de datos especializado en marketing analytics. Diseña un análisis de segmentación de clientes para:

**Empresa:** [NOMBRE_EMPRESA]
**Variables disponibles:** [LISTA_DE_VARIABLES: recencia, frecuencia, ticket, categorías, etc.]
**Número de clientes:** [NÚMERO_CLIENTES]
**Objetivo de la segmentación:** [PERSONALIZACIÓN/RETENCIÓN/ADQUISICIÓN]
**Herramienta:** [PYTHON/R]

Desarrolla:

**1. Análisis RFM base:**
Cálculo de Recencia, Frecuencia y Valor Monetario. Código completo.

**2. Preparación de features:**
Normalización, manejo de outliers y selección de variables para el clustering.

**3. Algoritmo de clustering:**
Implementación de K-Means con selección del número óptimo de clusters (elbow method + silhouette score).

**4. Perfilado de segmentos:**
Para cada cluster: características demográficas y de comportamiento, valor del segmento y tamaño.

**5. Naming y descripción de segmentos:**
Nombres comerciales para cada segmento (ej: "Champions", "At Risk", "New Customers").

**6. Estrategias por segmento:**
Acción de marketing concreta recomendada para cada uno.

**7. Implementación operativa:**
Cómo integrar la segmentación en el CRM y mantenerla actualizada.