Objetivo general
Desarrollar habilidades para entender y transformar los datos de las compañías en información, capaz de apoyar la toma de decisiones a nivel de ventas y estrategias de marketing, combinando las técnicas de datamining también referenciado como el descubrimiento del conocimiento en bases de datos (Knowledge Discovery in Databases o KDD) y la ingeniería de mercados.
El estudiante podrá desarrollar mejores análisis basados en técnicas cuantitativas capaces de impactar de forma estratégica en la rentabilidad de las organizaciones.
Contenido
- Introducción a la ingeniería – Ingenieria de Mercados.
- Introducción a la modelización: estadísticas básicas.
- Teoría de ETL.
- Segmentación & targeting.
- «K-Means, hierarchical, latent class.
- Predicciones y clasificación: segmentación predictiva y minería de datos.
- Positioning (MDS).
- Modelamiento predictivo.
- Árboles de decisiones.
Fecha: 29, 30 y 31 de agosto
Duración: 21 horas
Horario: Jueves y viernes 09h00 a 18h00. Sábado 09h00 a 15h00
Dirigido a:
El curso está dirigido a ejecutivos (administradores, economista, ingenieros, etc), encargados de desarrollar e implementar, estrategias para la fidelización y retención de clientes, ventas cruzadas y/o el desarrollo de nuevos mercados, las cuáles tengan como foco impactar de forma positiva la rentabilidad de sus organizaciones
Metodología
Cada tema se tratará con la metodología de aprendizaje basado en proyectos y se utilizará fuentes de diversos autores y escuelas que participan del ecosistema de innovación mundial. El curso termina con la elaboración de un prototipo de solución para un problema determinado como oportunidad para innovar.
Instructores
El programa es impartido por instructores de ESAN con amplia experiencia y que se distinguen por su formación académica y pedagogía innovadora; lo que permite integrar la teoría y la práctica en el proceso de enseñanza aprendizaje aplicando estrategias constructivistas.
Los participantes recibirán una doble certificación, diploma ESAN y el de GLIA Universidad Casa Grande.
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