Diplomado en Marketing Analytics

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  • Contenido
    Diplomado en Marketing Analytics.

    Objetivo.

    Adquirirás conocimientos y habilidades sobre metodologías de análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo para hacer más efectiva la toma de decisiones estratégicas de mercado. Estas habilidades se resumen en manejo de grandes volúmenes de datos, visualización de información analítica con modelos estadísticos y toma de decisiones estratégicas.

    Beneficios del programa:

    • Desarrollarás competencias de manejo de datos y modelos de analítica de mercadotecnia
    para proponer escenarios y sustentar mejor la toma de decisiones estratégicas de mercado.
    • Tu empresa mejorará significativamente su proceso de toma de decisiones estratégicas de mercado.

    Dirigido a:

    • Analistas así como directores o gerentes en áreas de negocio (e.g. ventas, finanzas, mercadotecnia), ingenieros en áreas relacionadas a sistemas / tecnologías de información.
    • De preferencia mínimo 3 años de experiencia, o profesionistas en áreas de análisis en cualquier área del negocio.
    • Pueden tener o no un equipo a su cargo.

    Contenido del programa.

    El Diplomado en Marketing Analytics consta de cinco módulos, que suman 112 horas de aprendizaje en total.

    Módulo 1. Introducción a la Ciencia de Datos Aplicada a Mercadotecnia (8 horas).

    Aprender a integrar información desde diferentes fuentes de datos con el fin de preparar los datos para análisis financiero.

    1. Manejo básico de datos en Excel: importar datos de diferentes fuentes, limpieza de datos, integración de datos, filtros básicos, columnas calculadas
    2. Manejo de datos usando base de datos en PowerBI (ó Tableau): importar datos, limpieza de datos, relaciones de tablas, columnas calculadas

    Módulo 2. Análisis Estadístico y Visualización de Datos de Mercado (20 horas).

    Diseñar y crear tableros digitales dinámicos con información estadística para facilitar la toma de decisiones estratégicas.

    1. Estadística descriptiva: medidas de tendencia central y de dispersión
    2. Distribución de probabilidad normal
    3. Correlación lineal
    4. Generación de tablas dinámicas en Excel con información de mercado
    5. Cálculo de campos calculados (measures) para indicadores de mercado y financieros (KPI’s)
    6. Generación de tableros digitales en PowerBI ó Tableau mostrando KPI financieros y de mercado para la toma de decisiones
    7. Identificación inicial de insights de negocio que desenlacen en toma de decisiones estratégicas

    Módulo 3. Modelos Predictivos Aplicados a Mercadotecnia (40 horas)

    Diseñar e implementar modelos predictivos para la toma de decisiones estratégicas de mercado (como estrategia de precios).

    1. Modelos de regresión lineal y su aplicación en mercadotecnia
    2. Modelos de series de tiempo ARIMA/
    SARIMA/ARIMAX para analizar precios y demanda: cálculo de elasticidades y modelos de pronósticos de precios y demanda
    3. Generación de escenarios de precio y su impacto en demanda
    4. Regresión logística aplicada a la mercadotecnia


    Módulo 4. Machine learning – Modelos no Supervisados Aplicados a Mercadotecnia (12 horas).

    Diseñar y generar modelos de clasificación / asociación para encontrar patrones en problemas de mercadotecnia como comportamiento del consumidor

    1. Análisis de clusters
    2. Modelos de market-basket


    Módulo 5. Cálculo de “ROI” de Iniciativas de Mercado (32 horas).

    Diseñar modelos de mezcla de mercado con el objetivo de evaluar iniciativas de mercado para tomar decisiones estratégicas

    1. Estimación de retorno de inversión (ROI) de iniciativas de mercado como estrategias de distribución, actividades en punto de venta, inversiones en medios
    2. Estimación ROI de innovaciones en el mercado

    3. Generación escenarios basados en ROI de iniciativas
    4. Planeación estratégica basada en retorno de inversión de iniciativas

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