Vivimos en un mundo inundado por datos, en donde están proliferando de una manera asombrosa. Su velocidad de generación es cada vez mayor. Así como también lo es su variedad y volumen. Alguna parte de ellos está siendo recolectada con el fin de apoyar los procesos de toma de decisiones para mejorar la asertividad sobre variados aspectos de negocio. Si no podemos convertir esos datos, tanto los estructurados como no estructurados, apoyados en diversos métodos analíticos, en información de alto valor que apoye una mejor toma de decisiones, estamos desperdiciando su potencial y probablemente la capacidad para alcanzar un rendimiento óptimo enfocado a la mayor generación de valor.
Es así como la conciencia sobre la importancia en la explotación de los datos ha tenido un cambio drástico. Sin importar la industria o sus retos, la analítica ha demostrado con resultados cuantificables que es capaz de mejorar la rentabilidad de las compañías, incrementar el retorno de la inversión, afianzar el posicionamiento de los productos, mejorar la experiencia del cliente, responder a iniciativas de cumplimientos regulatorios y brindar productos y servicios acordes con las necesidades, hábitos y perfiles de pacientes, personas, ciudadanos, y en general clientes, entre muchos otros beneficios.
Con esto en mente, la analítica aplicada a lograr conocimiento de las personas que compran y prefieren nuestra marca, nos abre las puertas de la experiencia del cliente. Este conocimiento del cliente nos permite diseñar y desplegar experiencias extraordinarias para cada uno, sin importar que tengamos “más de 1 millón” de ellos. En este nuevo entorno comercial y de negocios el cliente está presente en una pluralidad de medios digitales y no digitales que llamaremos canales, por tanto, la experiencia de cliente se despliega de manera “omnicanal” logrando consistencia en cada uno de ellos, de tal manera que el cliente sienta un tratamiento individual y consistente de la marca y su promesa de valor en todo momento y de acuerdo con su necesidad específica. En el diplomado aprenderemos como identificar las necesidades de cada cliente, como diseñar y desplegar las experiencias relevantes y pertinentes, para cada uno de ellos, cómo se entregan de manera omnicanal y cómo evaluar los resultados obtenidos.
En este sentido, cientos de empresarios pertenecientes a múltiples sectores de la industria han incorporado en sus estrategias, soluciones que permiten extraer, transformar y explotar el valor contenido en sus datos.
En este Diplomado abordaremos ejes conceptuales alineados con mejores prácticas para la implementación y adopción de Big data y Analítica. Esto en pro de enriquecer la toma de decisiones con oportunidad de información dentro del marco de una mejor experiencia del cliente.
PERFIL DE INGRESO REQUERIDO.
Profesionales de ingenierías, administración, economía, matemáticas, estadística y carreras afines y demás profesionales interesados en el uso de big data y analítica en pro de la integración con las estrategias de marketing.
PROPÓSITOS DE FORMACIÓN.
El Diplomado en Big data aplicado a marketing analytics, tiene como propósito socializar a los participantes los conocimientos sobre big data, analytics, y cómo es su aplicación en marketing. Se abordarán diversos ejes conceptuales acompañados de ejercicios prácticos para el desarrollo de destrezas y habilidades de índole técnica a lo largo del programa.
El programa pretende proporcionar a los estudiantes conceptos y herramientas para el aprovechamiento de big data y analítica dentro del contexto de marketing; para que tengan la capacidad de vislumbrar su potencial impacto directo sobre los resultados de una organización a partir del análisis de información clave para soportar el accionar en el marco de los objetivos de negocio. Así mismo, contribuir en el desarrollo de las destrezas y habilidades para el aprovechamiento de datos en diferentes escalas para que sean aprovechados en proyectos/iniciativas/actividades enfocados a fortalecer la estrategia de experiencia del cliente, con el propósito de alcanzar lealtad, aumento de ventas y rentabilización de las estrategias.
A continuación se desglosan los ejes:
- Analítica como fuente de generación de conocimiento: Socializar conocimientos relacionados con el concepto de analítica, abordando big data, business intelligence, data mining, metodologías asociadas a proyectos analíticos, conceptos básicos de estadística descriptiva e inferencial y estrategia gerencial de los proyectos de marketing. Contribuir en el desarrollo de las destrezas y habilidades para definir el alcance de proyectos analíticos en áreas de marketing, liderar/participar en proyectos de implementación analítica, diseñar estrategias gerenciales en los proyectos de marketing.
- Experiencia del cliente: Socializar conocimientos relacionados con metodología de la experiencia del cliente, desarrollo y despliegue de proyectos de experiencia del cliente, así como aportar al desarrollo de las destrezas y habilidades para diseñar e implementar proyectos asociados a la experiencia de cliente, contemplando cada una de sus fases.
- Herramientas para análisis de información: Socializar conocimientos sobre las herramientas existentes en el mercado para aplicación analítica, abordando aquellas de origen comercial como de código abierto; establecer lineamientos para validación de calidad de datos, y contribuir al desarrollo de las destrezas y habilidades para adelantar procesos de análisis de calidad de datos, validación de los mismos, establecimiento de criterios clave para tal fin, con herramientas de IBM.
- Modelos de Machine Learning para la toma de decisiones: Socializar conocimientos relacionados con diferentes tipos de modelos analíticos, modelos estadísticos, conocimiento de técnicas como redes neuronales, modelos de respuesta de autoaprendizaje y redes bayesianas, dentro del contexto de marketing. Contribuir de igual manera al desarrollo de destrezas y habilidades para la construcción de modelos analíticos empleando técnicas de Machine Learning, abordando las técnicas anteriormente indicadas.
- Estrategias de Marketing diferenciadas: Socializar conocimientos sobre modelos de segmentación para la caracterización de un cliente, empleando modelos no supervisados y supervisados, así como también caracterización del cliente a partir de la caracterización con variables de respuesta, y análisis conjunto. Contribuir al desarrollo de destrezas para la construcción de modelos de segmentación de clientes con diferentes enfoques, así como la aplicación de las técnicas indicadas, dentro del contexto de Marketing.
- La analítica de la mano con el plan de marketing digital: Socializar conocimientos sobre conceptos del entorno de marketing digital, manejo de marca y cliente en redes sociales, introducción al BI y manejo de reportes. Contribuir al desarrollo de destrezas para el diseño de estrategias de marketing digital, definición, construcción y uso de reportes de BI.
COMPETENCIAS A DESARROLLAR.
- Identificar los conceptos básicos sobre big data y analítica.
- Determinar la metodología idónea para un proyecto analítico.
- Identificar proyectos de big data y analítica en la organización.
- Establecer los objetivos de los proyectos analíticos.
- Conocer y profundizar en los conceptos de experiencia de cliente.
- Diseñar y estructurar las bases de datos para contribuir en la gestión del CRM Analítico.
- Desarrollar análisis de la información para el mejoramiento de los procesos de calidad de datos.
- Interpretar información resultado del análisis de tipo descriptivo e inferencial.
- Identificar, desarrollar e implementar un modelo de Machine Learning que responda a la necesidad analítica planteada para soportar la toma de decisiones de Marketing.
- Integrar los resultados del modelo con el plan de marketing.
- Identificar, desarrollar e implementar el modelo o mix de modelos analíticos que le permitan gestionar estrategias de marketing diferenciadas.