Curso de Analítica avanzada e Inteligencia Artificial para Marketing y Ventas

MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN A LA ANALITICA AVANZADA (10 horas)

-La analítica avanzada se refiere al análisis de datos que va más allá de los métodos tradicionales de inteligencia empresarial (BI) para descubrir conocimientos más profundos, predecir resultados futuros y optimizar la toma de decisiones. Implica el uso de técnicas sofisticadas como el aprendizaje automático, la minería de datos, el análisis predictivo, la optimización y la simulación para extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos.

1.1. Fundamentos de la analítica avanzada:

1.1.1. Componentes clave de la analítica avanzada.

1.1.2. Técnicas de analítica avanzada.

1.1.3. Herramientas de analítica avanzada.

1.1.4. Aplicaciones de la analítica avanzada.

1.1.5. Consideraciones éticas.

1.1.6. Desafíos de la analítica avanzada.

1.2. Tipos de analítica de datos: descriptiva, de diagnóstico, predictiva, prescriptiva

1.2.1. Analítica descriptiva.

1.2.2. Analítica de diagnóstico.

1.2.3. Analítica predictiva.

1.2.4. Analítica prescriptiva.

1.3. El rol de la analítica en marketing y ventas:

1.3.1. Beneficios de la analítica en marketing y ventas.

1.3.2. Herramientas de analítica.

1.3.3. Desafíos en la implementación de la analítica.

1.4. El rol del Data Analyst en marketing y ventas:

1.4.1. Responsabilidades del Data Analyst en marketing y ventas.

1.4.2. Habilidades clave de un Data Analyst.

1.4.3. Impacto del Data Analyst en marketing y ventas.

1.5. Caso de estudio.

1.6. Objetivos de negocio y su alineación con la analítica avanzada. Indicadores clave de desempeño (KPIs):

1.6.1. Alineación de objetivos y analítica.

1.6.2. Indicadores Clave de Desempeño (KPIs).

1.7. Arquitectura del entorno analítico:

1.7.1. Componentes clave de la arquitectura analítica.

1.7.2. Integración del entorno analítico en la toma de decisiones.

1.7.3. Desafíos en la implementación.

MÓDULO 2. DATOS Y DEPURACIÓN DE DATOS PARA LA ANALITICA AVANZADA (6 horas)

-La depuración de datos es un proceso crítico en el ámbito de la analítica de datos al asegurar la calidad y la integridad de la información que se utiliza para la toma de decisiones. Básicamente es un proceso que implica identificar y corregir errores, inconsistencias y duplicados en los conjuntos de datos, y que no solo mejora la precisión de los informes, sino que también optimiza la eficiencia operativa y la capacidad de respuesta ante cambios en el mercado.

En un mundo donde los datos son considerados el nuevo petróleo, su calidad es fundamental para el éxito de cualquier estrategia de analítica.

2.1. Introducción a la depuración de datos.

2.2. Tipos de fuentes de datos:

2.2.1. Fuentes de datos First-Party.

2.2.2. Fuentes de datos Second-Party.

2.2.3. Fuentes de datos Third-Party.

2.3. Uso de SQL y herramientas de scripting (Python, R) para la depuración y preparación de datos:

2.3.1. SQL para la depuración de datos.

2.3.2. Python para la preparación de datos.

2.3.3. R para la preparación de datos.

2.4. Tratamiento de datos atípicos (outliers) y datos faltantes:

2.4.1. Identificación de valores atípicos.

2.4.2. Tratamiento de valores atípicos.

2.4.3. Identificación de datos faltantes.

2.4.4. Tratamiento de datos faltantes.

2.5. Data Warehouse. Extracción, Transformación y Carga (ETL) de datos. Data Marts:

2.5.1. Proceso ETL: Extracción, Transformación y Carga.

2.5.2. Importancia del proceso ETL.

2.5.3. Data Marts: un enfoque específico.

2.6. Minería de datos e Inteligencia Artificial aplicadas al marketing y ventas:

2.6.1. Minería de datos en marketing.

2.6.2. Inteligencia Artificial en ventas.

2.6.3. Integración de minería de datos e IA.

2.6.4. Futuro de la minería de datos e IA en marketing y ventas.

2.7. Conclusiones.

MÓDULO 3. ANALITICA DESCRIPTIVA Y DIAGNÓSTICA (8 horas)

-La analítica descriptiva y la analítica diagnóstica son herramientas poderosas que permiten a las organizaciones no solo entender lo que ha sucedido, sino también explorar las razones detrás de esos eventos. Al integrar ambas analíticas, las empresas pueden tomar decisiones más informadas y estratégicas, mejorando su rendimiento y competitividad en el mercado.

3.1. Introducción a la analítica descriptiva y diagnóstica:

3.1.1. ¿Qué es la analítica descriptiva?

3.1.2. ¿Qué es la analítica diagnóstica?

3.1.3. Diferencias clave entre analítica descriptiva y diagnóstica.

3.1.4. Importancia en la toma de decisiones.

3.2. Análisis exploratorio de datos:

3.2.1. Objetivos del análisis exploratorio de datos.

3.2.2. Técnicas comunes en AED.

3.2.3. Herramientas para el análisis exploratorio de datos.

3.2.4. Importancia del análisis exploratorio de datos.

3.3. Segmentación de clientes basada en datos (clustering). Segmentación jerárquica. Segmentación K-means:

3.3.1. Introducción a la segmentación de clientes.

3.3.2. Segmentación jerárquica.

3.3.3. Segmentación K-means.

3.3.4. Comparación de métodos.

3.3.5. Aplicaciones prácticas.

3.4. Casos de estudio de analítica descriptiva y diagnóstica. Práctica con software.

3.5. Conclusiones.

MÓDULO 4. ANALITICA PREDICTIVA Y PRESCRIPTIVA (10 horas)

-La analítica predictiva y la analítica prescriptiva son herramientas poderosas que pueden transformar la forma en que las organizaciones operan y toman decisiones. Al comprender y aplicar estas metodologías, las empresas pueden no solo anticipar el futuro, sino también influir en él de manera efectiva. En un mundo donde los datos son cada vez más abundantes, la capacidad de analizarlos y actuar en consecuencia es más importante que nunca.

4.1. Introducción a la analítica predictiva y prescriptiva:

4.1.1. ¿Qué es la analítica predictiva?

4.1.2. ¿Qué es la analítica prescriptiva?

4.1.3. Diferencias clave entre analítica predictiva y prescriptiva.

4.1.4. Importancia y desafíos en el entorno empresarial.

4.2. Evaluación y validación de modelos predictivos y prescriptivos:

4.2.1. Modelos predictivos.

4.2.2. Modelos prescriptivos.

4.2.3. Desafíos en la evaluación y validación.

4.3. Modelos de predicción de abandono de clientes (Churn Prediction):

4.3.1. Técnicas de modelado.

4.3.2. Proceso de implementación.

4.4. Modelos de propensión en el comercio.

4.5. Previsión de ventas: técnicas de series de tiempo

4.5.1. Técnicas de series de tiempo.

4.5.2. Comparación de técnicas.

4.6. Análisis de la elasticidad del precio.

4.7. Embudo de ventas:

4.7.1. Etapas del embudo de ventas.

4.7.2. Análisis del embudo de ventas.

4.8. Casos de estudio de analítica predictiva y prescriptiva. Práctica con software.

4.9. Conclusiones.

MÓDULO 5. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA EN LA ANALITICA AVANZADA PARA MARKETING Y VENTAS (8 horas)

-La Inteligencia Artificial ha transformado diversas industrias, y el marketing y las ventas no son la excepción. A medida que las empresas buscan formas innovadoras de captar y retener clientes, la integración de la IA en sus procesos se convierte en una herramienta esencial para el éxito al permitir analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y predecir comportamientos de los consumidores.

5.1. Introducción a la Inteligencia Artificial aplicada a marketing y ventas:

5.1.1. Aplicaciones de la IA en marketing y ventas.

5.1.2. Desafíos en la implementación de la IA.

5.2. Motores de recomendación y personalización:

5.2.1. Tipos de motores de recomendación.

5.2.2. Técnicas utilizadas en motores de recomendación.

5.2.3. Aplicaciones de motores de recomendación.

5.2.4. Desafíos y consideraciones éticas.

5.3. Análisis de textos con IA para marketing y ventas:

5.3.1. Aplicaciones en marketing y ventas del análisis de textos.

5.3.2. Desafíos del análisis de textos.

5.4. Análisis de sentimientos:

5.4.1. Aplicaciones en marketing y ventas del análisis de sentimientos.

5.4.2. Desafíos del análisis de sentimientos.

5.5. Automatización e Inteligencia Artificial:

5.5.1. Automatización en marketing y ventas.

5.5.2. Inteligencia Artificial en analítica avanzada.

5.5.3. Integración de automatización e IA.

5.5.4. Desafíos y consideraciones.

5.6. Casos de estudio.

5.7. Conclusiones.

MÓDULO 6. VISUALIZACIÓN Y COMUNICACIÓN DE RESULTADOS (8 horas)

-La visualización y comunicación de resultados en el ámbito de la analítica de marketing y ventas son fundamentales para la toma de decisiones informadas y estratégicas. Es importante presentar datos de manera efectiva, conocer las herramientas y técnicas más utilizadas, así como las mejores prácticas para comunicar hallazgos de manera clara y persuasiva. A medida que las empresas se vuelven más dependientes de los datos, la capacidad de transformar información compleja en visualizaciones comprensibles se convierte en una habilidad esencial.

6.1. Introducción a la visualización y comunicación de resultados.

6.2. Importancia de la visualización de datos en marketing y ventas:

6.2.1. Tipos de visualización de datos para marketing y ventas.

6.3. Importancia de la comunicación de resultados en marketing y ventas:

6.3.1. Técnicas de comunicación de resultados en marketing y ventas.

6.4. Visualización y comunicación de insights accionables:

6.4.1. Estrategias para comunicar insights.

6.5. Identificación de Quick Wins.

6.6. Casos de estudio en visualización y comunicación de resultados. Práctica con software.

6.7. Conclusiones.