Analítica avanzada e Inteligencia Artificial para Marketing y Ventas
IA, Machine Learning y analítica de datos para predecir la demanda, el churn, la propensión de compra y optimizar marketing y ventas.
Próximas ediciones del curso
| Inicio del curso | Finalización | |
|---|---|---|
| 23 de Septiembre de 2026 | 28 de Diciembre de 2026 | |
| 21 de Octubre de 2026 | 28 de Enero de 2027 |
Duración: 50 horas
Precio: 290 USD
Equivalente aprox.: 130.144 CRC
Diploma
Metodología 100% E-learning
Aula virtual
Soporte docente personalizado
Flexibilidad de horarios
Pruebas de Autoevaluación
FAQ: Preguntas y respuestas frecuentes
Certificado Responsabilidad Social Corporativa
Curso avalado por Business Manager School – marca registrada de prestigio en formación
34 601 615 098
Formas de pago seguras Ecommerce Europe Trustmark:
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Trusted Shops: Valoración global de Iniciativas Empresariales
Al finalizar este curso podrás:
- Proporcionar una visión general de los fundamentos de la analítica avanzada explorando conceptos clave, técnicas, herramientas y aplicaciones.
- Conocerás los 4 tipos principales de la analítica de datos para saber cómo contribuye cada uno de ellos a la toma de decisiones informadas y al éxito empresarial.
- Desarrollarás integralmente proyectos de análisis de datos, desde el relevamiento inicial hasta la creación de tableros de control.
- Aplicarás técnicas avanzadas de analítica de datos para identificar patrones de comportamiento del cliente y oportunidades de negocio.
- Diseñarás y evaluar modelos predictivos orientados a la demanda, churn, propensión de compra y valor del cliente (CLV).
- Segmentar clientes y mercados utilizando métodos estadísticos y de machine learning para mejorar la personalización de campañas.
- Optimizarás estrategias de marketing y ventas mediante el análisis de ROI, atribución multicanal y pricing analítico.
- Integrar datos de múltiples fuentes (CRM, plataformas digitales, ventas, redes sociales) para generar insights accionables.
- Utilizarás herramientas de analítica avanzada (como Python, R, SQL, Power BI, Tableau u otras) aplicadas a casos reales.
- Evaluarás el impacto de las decisiones basadas en datos en el desempeño comercial y la rentabilidad del negocio.
- Desarrollarás una mentalidad data-driven enfocada en la mejora continua de las estrategias comerciales.
Temario del curso
- Fundamentos de la analítica avanzada.
- Tipos de analítica de datos: descriptiva, de diagnóstico, predictiva, prescriptiva.
- El rol de la analítica en marketing y ventas.
- El rol del Data Analyst en marketing y ventas.
- Caso de estudio.
- Objetivos de negocio y su alineación con la analítica avanzada. Indicadores clave de desempeño (KPIs).
- Arquitectura del entorno analítico.
- Introducción a la depuración de datos.
- Tipos de fuentes de datos.
- Uso de SQL y herramientas de scripting (Python, R) para la depuración y preparación de datos.
- Tratamiento de datos atípicos (outliers) y datos faltantes.
- Data Warehouse. Extracción, Transformación y Carga (ETL) de datos. Data Marts.
- Minería de datos e Inteligencia Artificial aplicadas al marketing y ventas.
- Conclusiones.
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. 3.2.1. 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. 3.3.1. 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.
- Introducción a la analítica descriptiva y diagnóstica:
- Análisis exploratorio de datos:
- Segmentación de clientes basada en datos (clustering). Segmentación jerárquica. Segmentación K-means:
- Casos de estudio de analítica descriptiva y diagnóstica. Práctica con software.
- Conclusiones.
- Introducción a la analítica predictiva y prescriptiva.
- Evaluación y validación de modelos predictivos y prescriptivos.
- Modelos de predicción de abandono de clientes (Churn Prediction).
- Modelos de propensión en el comercio.
- Previsión de ventas: técnicas de series de tiempo.
- Análisis de la elasticidad del precio.
- Embudo de ventas.
- Casos de estudio de analítica predictiva y prescriptiva. Práctica con software.
- Conclusiones.
- Introducción a la Inteligencia Artificial aplicada a marketing y ventas.
- Motores de recomendación y personalización.
- Análisis de textos con IA para marketing y ventas.
- Análisis de sentimientos.
- Automatización e Inteligencia Artificial.
- Casos de estudio.
- Conclusiones.
- Introducción a la visualización y comunicación de resultados.
- Importancia de la visualización de datos en marketing y ventas.
- Importancia de la comunicación de resultados en marketing y ventas.
- Visualización y comunicación de insights accionables.
- Identificación de Quick Wins.
- Casos de estudio en visualización y comunicación de resultados. Práctica con software.
- Conclusiones.
Autor / Tutor del curso
El contenido y las herramientas pedagógicas del curso
Analítica avanzada e Inteligencia Artificial para Marketing y Ventas , han sido elaboradas por un equipo de especialistas dirigidos por:
Andrómaca Tasistro Molina
Ingeniera en Computación.
Máster en Informática y en Project Management Professional con amplia experiencia en temas relacionados con el estudio de grandes cantidades de datos (Analítica de Datos, Data Science, Bussiness Intelligence, Inteligencia Artificial), así como dirigiendo proyectos y departamentos de TI en instituciones públicas y privadas, en particular, proyectos de Business Intelligence, Inteligencia Artificial y analítica de datos.
