INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA RETENCIÓN Y FIDELIZACIÓN DE CLIENTES

MÓDULO 1. FUNDAMENTOS DE PYTHON PARA EL ANÁLISIS DE DATOS Y LA VISUALIZACIÓN

16 HORAS

** Python es uno de los lenguajes de programación más populares y más utilizados actualmente en la ciencia y analítica de datos, así como en la Inteligencia Artificial gracias a su versatilidad, facilidad de aprendizaje y a la amplia comunidad que lo respalda.

1.1. Introducción a Python y entorno de desarrollo:

1.1.1. Configuración de un entorno de trabajo en Jupyter Notebook y Google Colab:

1.1.1.1. Jupyter Notebook.

1.1.1.2. Google Colab.

1.2. Estructura, sintaxis, tipos de datos, operadores y funciones básicas en Python:

1.2.1. Estructura de Python:

1.2.1.1. La importancia de la indentación.

1.2.1.2. Estructura de bloques en Python.

1.2.1.3. Comentarios en Python.

1.2.2. Sintaxis en Python:

1.2.2.1. Declaración de variables.

1.2.2.2. Uso de espacios en blanco e indentación.

1.2.3. Tipos de datos en Python.

1.2.4. Operadores en Python:

1.2.4.1. Operadores aritméticos.

1.2.4.2. Operadores de asignación.

1.2.4.3. Operadores de comparación.

1.2.4.4. Operadores lógicos.

1.2.4.5. Operadores de pertenencia.

1.2.5. Funciones básicas de Python.

1.3. Herramientas esenciales para el análisis de datos y la visualización:

1.3.1. Librería Pandas.

1.3.2. Librería Matplotlib.

1.3.3. Librería Seaborn.

1.4. Fundamentos de programación en Python:

1.4.1. Estructuras de datos (listas, tuplas, diccionarios) y estructuras de control:

1.4.1.1. Listas.

1.4.1.2. Diccionarios.

1.4.1.3. Tuplas.

1.4.1.4. Condicionales (if, elif, else).

1.4.1.5. Bucles (for, while).

1.4.2. Funciones y comprensión de listas para optimizar el código:

1.4.2.1. Funciones.

1.4.2.2. Comprensión de listas en Python.

1.4.3. Prácticas recomendadas para escribir código limpio y reutilizable:

1.4.3.1. Principios de código limpio.

1.4.3.2. Principios de código reutilizable.

1.5. Manipulación y análisis de datos con Pandas:

1.5.1. Creación, manipulación y filtrado de datos con DataFrame:

1.5.1.1. Creación de DataFrame.

1.5.1.2. Manipulación de DataFrame.

1.5.1.3. Filtrado de datos con DataFrame.

1.5.2. Agrupación, ordenación y uso de funciones estadísticas en Pandas:

1.5.2.1. Agrupación de datos con DataFrame.

1.5.2.2. Ordenación de datos en Pandas.

1.5.2.3. Funciones estadísticas básicas.

1.5.3. Ejemplos prácticos de limpieza y transformación de datos para el análisis.

1.6. Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn:

1.6.1. Creación de gráficos básicos: líneas, barras y dispersión usando Matplotlib:

1.6.1.1. Creación de gráficos de líneas (Line Plot).

1.6.1.2. Creación de gráficos de barras (Bar Plot).

1.6.1.3. Creación de gráficos de dispersión (Scatter Plot).

1.6.2. Personalización de gráficos y estilos visuales para comunicar hallazgos usando Seaborn:

1.6.2.1. Personalización de un gráfico de barras usando Seaborn.

1.6.2.2. Personalización de un gráfico de dispersión usando Seaborn.

1.6.2.3. Personalización de un gráfico de líneas usando Seaborn.

1.6.3. Uso de visualizaciones para detectar patrones y anomalías en los datos:

1.6.3.1. Identificación de outliers con un gráfico de caja (Boxplot).

1.6.3.2. Detección de tendencias con un gráfico de línea suavizado.

1.6.3.3. Detectar anomalías con un gráfico de dispersión.

MÓDULO 2. ENTENDIMIENTO DEL NEGOCIO Y JUSTIFICACIÓN DEL PROYECTO

4 HORAS

** La retención de clientes es uno de los pilares más importantes para la sostenibilidad y el crecimiento de cualquier negocio. Más allá de la adquisición de nuevos clientes, mantener a los existentes satisfechos y comprometidos es fundamental para construir relaciones a largo plazo y maximizar el valor de cada uno de ellos para la empresa.

2.1. Glosario de términos relevantes.

2.2. Importancia de la retención de clientes en el negocio:

2.2.1. Concepto de retención de clientes y cómo afecta al crecimiento de la empresa.

2.2.2. Casos de estudio de industrias donde la retención es clave para la sostenibilidad.

2.3. Definición de objetivos y metas del proyecto:

2.3.1. Cómo definir objetivos específicos y medibles para un proyecto de retención de clientes.

2.3.2. Estrategias para alinear los objetivos del modelo con las metas de negocio.

2.4. Identificación de actores y toma de decisiones:

2.4.1. Roles clave en el proyecto de retención (marketing, ventas, tecnología).

2.4.2. Decisiones estratégicas y cómo el modelado predictivo puede apoyar la toma de decisiones.

MÓDULO 3. COMPRENSIÓN Y PREPARACIÓN DE LOS DATOS

6 HORAS

3.1. Análisis exploratorio de datos (EDA):

3.1.1. Técnicas de exploración de datos para identificar patrones, correlaciones y datos anómalos:

3.1.1.1. Análisis univariado.

3.1.1.2. Análisis bivariado.

3.1.1.3. Análisis multivariado.

3.2. Identificación de variables clave:

3.2.1. Variables críticas para la retención.

3.2.2. Cómo seleccionar las variables más influyentes en la predicción de la retención.

3.3. Limpieza y transformación de datos:

3.3.1. Técnicas para tratar valores nulos, duplicados y otros problemas comunes.

3.3.2. Normalización, creación de variables derivadas y escalado de datos para mejorar el rendimiento del modelo.

MÓDULO 4. MODELADO PREDICTIVO PARA LA RETENCIÓN DE CLIENTES

6 HORAS

** La retención de clientes es un factor clave para el éxito empresarial. Conservar a los clientes existentes no solo es más rentable que adquirir nuevos, sino que también fortalece la relación a largo plazo con los consumidores y fomenta la lealtad a la marca. Sin embargo, identificar qué clientes tienen una mayor probabilidad de abandonar y qué estrategias implementar para retenerlos no es una tarea sencilla. Es aquí donde los algoritmos de machine learning juegan un papel transformador.

4.1. Introducción a algoritmos de Machine Learning para la retención.

4.2. Selección de algoritmos aplicables: regresión logística, árboles de decisión y k-means:

4.2.1. Regresión logística.

4.2.2. Árboles de decisión.

4.2.3. K-means.

MÓDULO 5. DE LOS MODELOS A LOS INSIGHTS: visualización y estrategias

6 HORAS

5.1. Implementación del modelo en Power BI.

5.2. Creación de dashboards para visualizar los resultados del modelo:

5.2.1. Ejercicio práctico.

5.3. Desarrollo de estrategias basadas en el modelo:

5.3.1. Diseño de acciones proactivas para la retención (descuentos, personalización de ofertas):

5.3.1.1. Identificación de los clientes objetivo.

5.3.1.2. Diseño de incentivos financieros.

5.3.1.3. Estrategias de personalización.

5.3.1.4. Estrategias de fidelización a largo plazo.

5.3.1.5. Medición y ajuste de las estrategias.

5.3.1.6. Diseño de estrategias basadas en clústeres derivados del algoritmo K-Means.

MÓDULO 6. PROYECTO FINAL: aplicación práctica de un modelo de retención de clientes

12 HORAS

6.1. Definición del problema de negocio:

6.1.1. Selección de un caso de retención específico y definición de metas del proyecto:

6.1.1.1. Preguntas de negocio clave.

6.1.1.2. Definición de metas del proyecto.

6.1.2. Análisis exploratorio de los datos:

6.1.2.1. Paso 1: carga y exploración inicial del dataset.

6.1.2.2. Paso 2: análisis visual de las variables.

6.2. Preparación y limpieza de datos para el proyecto:

6.2.1. Ejercicio práctico de limpieza y transformación de un dataset real.

6.2.2. Selección y preparación de variables que impactan en el modelo de retención.

6.3. Desarrollo e implementación del modelo:

6.3.1. Construcción y ajuste de un modelo predictivo específico para el caso de retención.

6.4. Recomendaciones y presentación de resultados:

6.4.1. Recomendaciones:

6.4.1.1. Campañas personalizadas para cada segmento de clientes.

6.4.1.2. Optimización de la estrategia de marketing digital.

6.4.1.3. Estrategias basadas en la recencia de compra (Recency).

6.4.1.4. Desarrollo de nuevos productos y mejoras en la oferta.

6.4.2. Creación de un Dashboard para la presentación de los hallazgos.