Análisis de Datos Comerciales con Excel, Power BI e Inteligencia Artificial

Aprender a utilizar los datos comerciales para tomar decisiones de pricing más inteligentes y sostenibles, sin caer en errores habituales como pueden ser los descuentos excesivos o la guerra de precios.
Aprender a identificar a los clientes más valiosos a través de métodos como el Whale Model y a reducir la tasa de abandono (churn) con estrategias basadas en datos.
Introducir modelos de pronóstico sencillos y prácticos que pueden implementarse fácilmente en Excel y que nos pueden ayudar en la planificación comercial.
Aprender a interpretar y estructurar información clave dentro del área comercial como ventas, clientes y rentabilidad.
Conocer e interpretar los principales KPIS utilizados en departamentos comerciales y cómo pueden aplicarse a la toma de decisiones estratégicas.
Adquirir habilidades para detectar y corregir la información comercial para obtener conclusiones fiables.
Aprender técnicas fundamentales para analizar el comportamiento de las ventas, la estacionalidad, la segmentación de clientes y detectar oportunidades estratégicas que impulsen los resultados del negocio.
Aplicar herramientas accesibles como Excel y Power BI para el análisis y la visualización de datos creando dashboards y reportes dinámicos.
Mejorar en la comunicación de datos aprendiendo a presentar los resultados de manera clara y efectiva.
Utilizar la Inteligencia Artificial para obtener insights y automatizar tareas comerciales.
Conocer y aplicar los principios éticos y legales en el uso de datos comerciales, asegurando prácticas respetuosas con la privacidad de los clientes y la protección de la información.

Dirección Comercial y Dirección de Ventas para evolucionar y pasar de reporting reactivo a gestión
estratégica: dominar KPIs comerciales, detectar oportunidades, predecir ventas y tomar decisiones de pricing
basadas en datos reales.
Equipos de Ventas (KAM, Account Managers, Inside Sales) para mejorar la eficiencia comercial (conversión,
tiempo de cierre, ratio de éxito), segmentar cartera con criterio y priorizar acciones sobre clientes de alto valor
mediante técnicas como RFM/Whale Model.
Sales Operations y gestión de CRM para estructurar datos comerciales desde múltiples fuentes (CRM/
ERP/Excel/ecommerce), estandarizar campos, limpiar información y garantizar análisis fiables que soporten
decisiones del equipo.
Departamentos de Marketing para segmentar clientes con precisión, identificar patrones de comportamiento,
diseñar campañas basadas en datos y coordinar acciones efectivas con el equipo comercial.
E-commerce, Trade Marketing y Category Management para analizar patrones de compra conjunta
(Market Basket), detectar oportunidades de cross-selling y up-selling, optimizar promociones con A/B testing
y controlar el impacto real en margen de rentabilidad.
Customer Success, Atención al Cliente y Fidelización para medir y anticipar abandono de clientes (churn),
identificar señales tempranas de riesgo y diseñar estrategias de retención priorizando clientes según su valor
real y su potencial.
Pricing y Revenue Management para construir estrategias de precios sostenibles basadas en datos: análisis
de margen, punto de equilibrio, sensibilidad al precio y gestión inteligente de descuentos evitando guerras de
precios destructivas.

Una vez finalizado el curso satisfactoriamente, el alumno recibirá un diploma el cuál acredite su participación en él