Curso Analítica Prescriptiva para Customer Analytics - Online

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.

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.