Marketing analytics

Descripción:

Marketing Analytics (MA) se orienta a integrar el dominio de mercadeo relacional (CRM) con tecnología de análisis (Data Mining) y modelaje matemático para soportar la toma de decisiones en el área de Mercadeo.

Objetivos:

• Identificar el potencial de la inteligencia de negocios desde la perspectiva estratégica de negocios, especialmente como herramienta analítica en CRM (Customer Relationship Management).
• Conocer la capacidad de usar las principales herramientas estadísticas y modelos de análisis de datos que se utilizan en el análisis y solución de problemas de mercadeo.
• Analizar e interpretar los resultados del análisis de información cuantitativa.
• Entender y valorar la construcción de modelos de segmentación a partir del uso de técnicas estadísticas.
• Entender cómo la tecnología de minería de datos apoya el proceso de decisiones en la estrategia de mercadeo de la empresa.

El costo incluye:

Preparación académica

• Diseño del programa.
• Coordinación académica.
• Clases magistrales dictadas por profesores Uniandes.
• Monitor - quien brinda apoyo logístico a participantes y profesores.
• Materiales, salones y equipos necesarios para el desarrollo de las sesiones.

Transporte

• Trayectos ida y regreso hotel-Uniandes.
• Trayecto ida y regreso a visita empresarial.

Alimentación

• Almuerzos de lunes a viernes.
• Refrigerios AM y PM de lunes a viernes.

Logística

• Todos los costos asociados a la movilidad de los profesores Uniandes y del monitor.

Mercadeo Relacional (CRM)

Ofrece una visión general de los procesos de CRM desde la perspectiva estratégica, táctica y operativa. Los principales objetivos relacionados con esta área de énfasis son:

Identificar el potencial de la Marketing Analytics como herramienta analítica en CRM para los siguientes propósitos:

• Atracción de nuevos clientes.
• Retención de clientes.
• Cuidado estratégico de clientes.

Tecnología

Ofrece una visión general de las posibilidades de la tecnología de información en el soporte de los procesos de relación con el cliente y en el soporte de las actividades de análisis y toma de decisiones en CRM. Los principales objetivos relacionados con esta área de énfasis son:

• Vincular la tecnología de Minería de Datos (Data Mining) en el proceso de decisiones sobre CRM.
• Ofrecer una experiencia práctica usando herramientas, tales como SPSS y una herramienta de Minería de Datos (Rapid Miner).

Modelaje

Ofrece una introducción, orientada a la práctica, de los modelos cuantitativos más utilizados en CRM. El objetivo relacionado con esta área de énfasis es:

Aplicar modelos cuantitativos en el caso particular de CRM. Algunos de estos modelos son:

• Estadística descriptiva y predictiva
• Modelos supervisados
• Arboles de decisión (clasificación / regresión)
• Modelo de regresión lineal (simple / múltiple)
• Modelos no supervisados
• Market Basket Analysis
• Modelos de clustering
• Machine learning
• Ensemble modeling
• Modelo customer lifetime value- CLTV
• Modelo recencia, frecuencia, valor monetario-RFM