Curso Analítica Prescriptiva para Customer Analytics - Online

Adquiere conocimientos en herramientas relacionadas con analítica descriptiva y predictiva que van en la línea del uso de datos en las empresas. Este curso pretende entregar contenidos y casos que muestran aplicaciones de analítica prescriptiva tanto para
SENCE
Tipo
Curso
Duración
6 a 8 semanas
Precio
$520.000
$364.000
Formas de Pago
  • Tarjeta de crédito chilena: Vía Webpay hasta 3 cuotas precio contado
  • Tarjeta de crédito internacional: Vía Paypal
SENCE
Nombre Sence
Analítica Prescriptiva Para Customer Analytics
Código Sence
1238033971
Horas Totales
96
Duración
6 a 8 semanas
Horario Referencial
Lunes a Domingo 09:00 hrs. - 18:00 hrs.
Razón social
Universidad Adolfo Ibáñez
Rut
71.543.200-5
Dirección
Av. Presidente Errázuriz 3485, Las Condes
Ritmo
100% asincróno, inicia cuando quieras, sin horarios, si no alcanzas en la duración puedes solicitar extensión*.
*: Restricciones aplican a cursos pagados con franquicia tributaria.
Créditos SCT
4
Informacíon
¿En qué consiste el programa?
En la gestión de la relación con los clientes resulta fundamental analizar y explotar la información que existe de ellos en las bases transaccionales de las empresas. Por ejemplo, industrias como Banca, Retail y Telecomunicaciones poseen gran cantidad de datos de sus clientes, no solo respecto de características, sino que también información relacionada a qué y cómo compran, su evolución y madurez en el tiempo. Por otra parte las áreas de marketing y operaciones deben tomar decisiones relevantes para satisfacer a estos clientes, decisiones como: qué promoción realizar, a quién vale la pena promocionar sabiendo que hay un presupuesto de marketing limitado, qué tipo de producto promociono, qué descuento o precio defino en mi portfolio de productos, cuanto stock debo almacenar para maximizar mi venta esperada. Todas estas preguntas pueden ser respondidas desde el análisis de los datos de los clientes.

Para ello existen diversas herramientas analíticas que permiten analizar, segmentar, predecir comportamiento para así apoyar una serie de decisiones relacionadas con la gestión de los clientes. Así, existen herramientas relacionadas con analítica descriptiva (reportes, dashboards, olap) y predictiva (machine learning, segmentación, clasificación) que van en la línea del uso de datos en las empresas. Estas herramientas permiten usar la data para analizar y encontrar patrones y así predecir comportamientos de los clientes. Sin embargo, hay una brecha respecto de como se conecta el modelo predictivo con los procesos de toma de decisiones. Además, los modelos predictivos construidos se enfocan en reducir errores de predicción, dejando de lado costos o criterios comerciales en la construcción y elección del mejor modelo. Es aquí donde entra la Analítica Prescriptiva como medio de conexión entre el modelamiento predictivo y las recomendaciones para decisiones operativas que buscan maximizar el rendimiento de los negocios.

La analítica prescriptiva se refiere a las herramientas de mayor madurez analítica en la escala de valor y que permiten relacionar los modelos predictivos con decisiones operativas en la gestión de la relación con los clientes. Este tipo de analítica se apoya en distintas herramientas de optimización (lineal, entera y mixta) y programación matemática para encontrar y recomendar la mejor solución a un problema de negocio dado, usando como inputs modelos predictivos basados en machine learning o data science.

Este curso pretende entregar contenidos y casos que muestran aplicaciones de analítica prescriptiva tanto para la gestión de clientes como para otras aplicaciones. En particular, se profundizará en tres casos de negocios con talleres aplicados resolviendo problemas de optimización de precios y de promociones, de modo de minimizar costos o maximizar la relación esperada con los clientes.

Además, este curso entrega conocimientos generales en la etapa de mayor madurez analítica, conectando conocimiento previo de los alumnos con modelamiento predictivo y herramientas de optimización.
¿Qué aprenderás?
  1. Clase 1: Introducción Analítica Prescriptiva y Aplicaciones
    Aprendizaje Esperado:
    • Comprender los conceptos de analítica prescriptiva entendiendo sus componentes de modelamiento predictivo y optimización.
    • Relacionar las herramientas de analítica prescriptiva con casos de uso aplicado para gestión comercial de clientes y gestión operacional en empresas.

    Evaluaciones:
    • Control 1
    • Actividad de desarrollo 1
  2. Clase 2: Modelo de Retención de Clientes y Minimización de Costos de Marketing
    Aprendizaje Esperado:
    • Desarrollar un modelo de predicción de fuga de clientes para diseño de campañas de retención.
    • Incorporar levantamiento de costos de campañas en la construcción del modelo de Retención de Clientes y Minimización de Costos de Marketing.
    • Optimizar la campaña para minimizar costos de clientes perdidos y costos de campañas infructuosas.

    Evaluaciones:
    • Control 2
    • Actividad de desarrollo 2
  3. Clase 3: Taller de Implementación en R para Optimización de Costos en Credit Scoring
    Aprendizaje Esperado:
    • Desarrollar un modelo de clasificación para predicción de riesgo crediticio.
    • Incorporar costos de clasificación.
    • Optimizar costos del modelo y determinar umbral óptimo para entrega de créditos.

    Evaluaciones:
    • Control 3
    • Actividad de desarrollo 3
  4. Clase 4: Estimación de Demanda de Productos y Optimización de Precios en Retail
    Aprendizaje Esperado:
    • Conocer conceptos de elasticidades en la demanda de productos.
    • Desarrollar modelos de demanda para estimación de elasticidades en la demanda de productos.
    • Desarrollar un modelo de analítica prescriptiva para optimización de precios basados en modelos de demanda calibrados.

    Evaluaciones:
    • Control 4
    • Actividad de desarrollo 4
  5. Clase 5: Taller de Implementación en R para Optimización de Precios
    Aprendizaje Esperado:
    • Desarrollar un modelo de estimación de demanda de productos y sensibilidades a precios para optimizar precios.
    • Incorporar modelos de demanda a un modelo de optimización de precios.
    • Optimizar la venta de la categoría para encontrar el mejor set de precios.

    Evaluaciones:
    • Control 5
    • Actividad de desarrollo 5
  6. Clase 6: Herramientas de Optimización Discreta para Maximizar retorno esperado en campañas de Marketing
    Aprendizaje Esperado:
    • Comprender los elementos a definir para un problema de optimización: función objetivo, restricciones y variables de decisión.
    • Formular un problema de asignación de campañas de marketing a clientes usando modelos de propensión de canal y herramientas de optimización.

    Evaluaciones:
    • Control 6
    • Actividad de desarrollo 6
  7. Clase 7: Taller de Implementación en R para Optimización de Campañas
    Aprendizaje Esperado:
    • Aplicar sobre un dataset práctico la construcción de modelos de propensión de canales para la optimización de campañas.
    • Formular y construir modelos de optimización de campañas de marketing.
    • Evaluar distintos modelos con diversos tipos de restricciones.

    Evaluaciones:
    • Control 7
    • Actividad de desarrollo 7
  8. Clase 8: Optimización de recomendaciones de productos
    Aprendizaje Esperado:
    • Construir reglas de asociación para elaborar campañas de venta cruzada en la recomendación de productos.
    • Incorporar criterios de negocio para la selección y rankeo de campañas de marketing.

    Evaluaciones:
    • Control 8
    • Actividad de desarrollo 8
Metodología
El curso es 100% online asíncrono, i.e. no hay clases en vivo ni horarios. En la plataforma encontrarás cápsulas con contenido audiovisual, lecturas obligatorias, complementarias, y evaluaciones por cada unidad.
¿A quién va dirigido?
El curso está dirigido a profesionales, ejecutivos y científicos de datos que se desempeñen en áreas analíticas, data science, inteligencia comercial para distintas empresas, especialmente para quienes tienen la labor de definir acciones comerciales sobre clientes y deben maximizar el resultado de los presupuestos de marketing disponibles.

Asimismo, a personas que busquen actualizar sus conocimientos y aprender de herramientas de analítica prescriptiva y la conexión entre modelos predictivos y herramientas de optimización, a fin de generar un aumento en la productividad de sus funciones, de sus áreas y de la organización.

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