Diplomado en Big Data para la gestión comercial

Estudia en la Universidad N°1 de habla hispana en Latinoamérica 2024 por QS World University Rankings

Acerca del programa:

El Diplomado en Big Data y Gestión de la Cartera de Clientes busca desarrollar en sus egresados habilidades para enfrentar los desafíos del big data y de la Transformación Digital en la organización. El diplomado busca que el alumno adquiera herramientas que le permitan aplicar modelos y técnicas básicas del big data y desarrollar análisis de datos orientados a la toma de decisiones, en un ambiente cada vez más complejo, con el fin de mejorar la gestión de la cartera de clientes, gestión comercial y resultados finales de la empresa.

Diplomado Big data para la gestión comercial UC

Dirigido a:

Profesionales y ejecutivos de empresas, relacionados con áreas relacionadas con la administración de empresas.


Jefe de Programa

Andrés Ibáñez Tardel

Ingeniero Comercial, UC; MBA J.L. Kellogg School, Northwestern University, EE.UU. Diversos cursos de perfeccionamiento en University of Harvard, Kellogg y UCLA. Profesor Asociado y Director de Desarrollo Ejecutivo de la Escuela de Administración UC.

Equipo Docente

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Pablo Marshall

Estadístico, UC; M. Sc. Economía, U. de Chile; M. Sc. Estadística, London School of Economics, University of London; Ph.D. Estadística, London School of Economics, University of London.Consultor de empresas en áreas de Predicción de Demanda, Modelos en Marketing, Marketing, Gestión del Valor del Cliente y Data Mining.

Andrés Ibáñez Tardel

Ingeniero Comercial UC; MBA J.L. Kellogg School, Northwestern University; Diversos cursos de perfeccionamiento en University of Harvard, Kellogg y UCLA. Profesor Asociado y Director de Desarrollo Ejecutivo de la Escuela de Administración UC.

Claudio Mochón

Máster en Ingeniería Matemática, especialidad en Ciencias y Técnicas Estadísticas e Investigación Operativa de la Universidad Carlos III de Madrid (España). Máster en Finanzas y contador auditor, Universidad de San Andrés (Argentina). Tiene experiencia en desarrollo de proyectos en big data, advance analytics y consultorías de negocio para diferentes empresas internacionales.

Mario Ernst

MBA de la Universidad Adolfo Ibáñez. Se ha especializado en Transformación Digital en IE Business School (España) y en Innovación Digital en la University of Chicago (USA). Además, es ingeniero comercial de la Universidad de Santiago de Chile. Director de Transformación Digital en Bull & Company. En su función empresarial es cofundador de la startup Growth, especializada en crecimiento de ventas digitales y fundador de la consultora Evolution Labs Latam. 

Descripción

La utilización de herramientas como Big Data es fundamental para el éxito de una organización y permite entender cómo enfrentar los desafíos de la digitalización y el análisis de grandes cantidades de datos provenientes de clientes, consumidores, máquinas, entre otros.

Este diplomado está diseñado para aplicar estos conocimientos en ámbitos concretos de la gestión comercial como el análisis de ventas, la satisfacción de los clientes o la toma de decisiones, proporcionando un valor agregado a la empresa y sus profesionales. El conocimiento y la construcción de modelos y sistemas de Big Data para recopilar y analizar datos, constituye una herramienta esencial para una mejora en la gestión de la cartera de clientes, a través de la visualización de problemas y oportunidades de negocios. Así mismo, la aplicación de estrategias en base a la innovación y transformación digital puede constituir una ventaja competitiva clave para la empresa.

Los alumnos a través de este diplomado serán capaces de comprender el lenguaje, rol, características y objetivos del Big Data y los procesos de transformación digital, así como identificar los desafíos asociados a los mismos. También podrán diseñar a través de distintas técnicas, sistemas de medición de Big Data para mejorar procesos o utilizar distintos modelos analíticos para mejorar la gestión de la cartera de clientes y su respectiva gestión comercial. 

La metodología considera clases e-learning estructuradas bajo un diseño instruccional centrado en el estudiante, que busca generar motivación y facilitar el aprendizaje mediante recursos interactivos, tales como videos (con presencia del docente y apoyos visuales), esquemas, audios, gráficas, ilustraciones, lecturas complementarias, preguntas formativas, links a otros recursos, etc.

Requisitos de Ingreso

  • Grados académico o título profesional universitario: licenciatura, título profesional o técnico.
  • Al menos 2 años de experiencia profesional en empresas u organizaciones relacionadas al área del diplomado.
  • Manejo básico de office e internet.

Objetivos de Aprendizaje

  • Analizar ciertas variables claves que definen lo que se denomina Big Data y sus desafíos y analizar las bases a nivel de tecnologías y arquitecturas que sustentan las metodologías del Big Data.
  • Aplicar el uso del Big Data y modelos y herramientas analíticas que ayuden a la toma de decisiones estratégicas y tácticas, mejoras en procesos y gestión de la cartera de clientes.
  • Reconocer el ciclo de la relación cliente-empresa y el impacto del uso de análisis cuantitativo y herramientas de CRM o Customer Relationship Management (Gestión de la Relación con el cliente) en la relación de largo plazo.
  • Identificar los beneficios y aspectos fundamentales de la innovación y la Transformación Digital en la organización, conociendo posibles aplicaciones concretas.

Metodología

El curso está constituido de seis clases e-learning que son publicadas en pares durante bloques de dos semanas. Cada clase está estructurada utilizando un diseño instruccional centrado en el estudiante, que busca generar motivación y facilitar el aprendizaje. En cada clase están siempre los contenidos, evaluaciones con retroalimentación, instancias de reflexión y aplicación de lo aprendido. El contenido se despliega en un recorrido que utiliza distintos recursos interactivos, tales como videos (con presencia del docente y apoyos visuales), esquemas, audios, gráficas, ilustraciones, lecturas complementarias, preguntas formativas, links a otros recursos, etc. 

En cuanto a las estrategias de evaluación, estas se organizan en cuestionarios con preguntas de opción múltiple, que miden el nivel de aprendizaje logrado en cada clase y entregan feedback respecto a la opción correcta. Los foros de discusión son otra instancia evaluada que permite la reflexión y la aplicación de los contenidos a temáticas actuales que resultan relevantes, promoviendo la interacción de los participantes con sus compañeros mediante opiniones fundamentadas y que enriquezcan el aprendizaje.

El curso además contempla la entrega de un trabajo grupal, desarrollado a lo largo del bimestre, donde se espera que el estudiante aplique los conocimientos adquiridos mediante el diseño de propuestas de mejoras en contextos reales, evaluación de casos, elaboración de prototipos, etc. 

Finalmente, cada estudiante desarrolla un examen compuesto por preguntas de opción múltiple y de desarrollo. El programa cuenta con tutores de contenido que dan respuesta a las preguntas académicas, ya sea directamente, o bien, sirviendo de puente con el equipo docente. 

Los estudiantes deben asistir a dos clases en vivo con el docente, donde podrán reforzar conocimientos y resolver dudas. La asistencia a dichas clases es vía streaming. 

Desglose de cursos

CURSO 1: Big Data en empresas y organizaciones

Nombre en inglés: Big Data in companies and organizations

Horas cronológicas: 75 hrs.

Créditos: 5

Resultados de Aprendizaje:

  • Comprender en qué consiste y cuál es el valor del big data dentro de una organización.
  • Formular y evaluar proyectos de aplicación de big data en una organización.

Contenidos:

  • Introducción general al Big Data en una compañía y organización.
  • Cómo evaluar la aplicabilidad en la empresa, tipos de problemas de negocio, datos disponibles, ejemplos de casos de uso, armado de un caso de negocio.
  • Data Science, usando Big Data como deporte de equipos, roles y funciones
  • Herramientas de Big Data, arquitectura.
  • Gobierno de datos.
  • Modelos analíticos y Herramientas: ¿Cuáles son los diferentes tipos de modelos de machine learning?

Evaluación de los aprendizajes:

  • Controles de lectura que permiten asegurar la comprensión de los contenidos desplegados en la plataforma
  • Foros de participación que permiten evaluar el análisis y capacidad de reflexión de los alumnos en torno a problemáticas aplicadas
  • Trabajo final grupal que evalúa la aplicación de los contenidos a contextos profesionales
  • Examen final que permite evaluar de manera global la adquisición de los contenidos del curso

En resumen, el alumno tendrá que rendir de manera individual: 6 controles, participar de 3 foros y rendir un examen final. Además de forma grupal, trabajar en el trabajo grupal que se entregará en un formato específico. A continuación, la ponderación de nota final del curso.

  • 6 controles, 1 por clase 15%
  • 3 foros evaluadas          25%
  • 1 Trabajo Grupal           30%
  • 1 evaluación final         30%

CURSO 2: Herramientas del Big Data para la Gestión Comercial

Nombre en inglés: Commercial Big Data Tools

Horas cronológicas:  75 hrs.

Créditos: 5

Resultados de Aprendizaje:

Analizar los sistemas de información y bases de datos a través de distintos modelos analíticos y técnicas de Big Data con el fin de realizar una buena gestión de los datos y de clientes.

Contenidos:

  • Características de un sistema de Big Data
  • El Valor del Big Data y Analytics
  • Metodologías utilizadas para analizar Big Data
  • Segmentación
  • Modelos de predicción
  • Text Analytics

Evaluación de los aprendizajes: 

  • Controles de lectura que permiten asegurar la comprensión de los contenidos desplegados en la plataforma
  • Foros de participación que permiten evaluar el análisis y capacidad de reflexión de los alumnos en torno a problemáticas aplicadas
  • Trabajo final grupal que evalúa la aplicación de los contenidos a contextos profesionales
  • Examen final que permite evaluar de manera global la adquisición de los contenidos del curso

En resumen, el alumno tendrá que rendir de manera individual: 6 controles, participar de 3 foros y rendir un examen final. Además de forma grupal, trabajar en el trabajo grupal que se entregará en un formato específico. A continuación, la ponderación de nota final del curso.

  • 6 controles, 1 por clase 15%
  • 3 foros evaluadas          25%
  • 1 Trabajo Grupal           30%
  • 1 evaluación final         30%

CURSO 3: Gestión de Cartera de Clientes

Nombre en inglés: Client Portfolio Management

Horas cronológicas: 75 hrs.

Créditos: 5

Resultados de Aprendizaje:

  • Identificar el ciclo de la relación cliente-empresa y el impacto del uso de herramientas de CRM o Customer Relationship Management (Gestión de la Relación con el cliente) en la relación de largo plazo.
  • Aplicar herramientas de análisis cuantitativo para la gestión estratégica de ventas y desarrollo de acciones de marketing.
  • Diseñar acciones y determinar el impacto que las distintas herramientas tienen en el desempeño comercial.

Contenidos

  • Centralidad en el Cliente
  • Segmentación del cliente
  • Métricas y Gestión de Cartera de Clientes: RFM
  • Gestión del Cliente: el Valor Presente del Cliente (LTV)
  • Gestión de la Cartera de Clientes: Modelos Analíticos para el esfuerzo de venta
  • Retención, Fidelización y Recuperación de Clientes

Evaluación de los aprendizajes:

  • Controles de lectura que permiten asegurar la comprensión de los contenidos desplegados en la plataforma
  • Foros de participación que permiten evaluar el análisis y capacidad de reflexión de los alumnos en torno a problemáticas aplicadas
  • Trabajo final grupal que evalúa la aplicación de los contenidos a contextos profesionales
  • Examen final que permite evaluar de manera global la adquisición de los contenidos del curso

En resumen, el alumno tendrá que rendir de manera individual: 6 controles, participar de 3 foros y rendir un examen final. Además de forma grupal, trabajar en el trabajo grupal que se entregará en un formato específico. A continuación, la ponderación de nota final del curso.

  • 6 controles, 1 por clase 15%
  • 3 foros evaluadas          25%
  • 1 Trabajo Grupal           30%
  • 1 evaluación final         30%

CURSO 4: Innovación y Transformación Digital

Nombre en inglés: Innovation and Digital Transformation

Horas cronológicas: 75 hrs.

Créditos: 5

Resultados de Aprendizaje:

  • Identificar los beneficios y aspectos fundamentales de la Innovación y la Transformación Digital en la organización.
  • Reconocer casos aplicados de estrategias de competitividad en base a la innovación y la transformación digital exitosos y no exitosos.
  • Analizar posibles aplicaciones concretas de innovación y transformación digital. 

Contenidos: 

  • ¿Qué es Innovación? Definición y Componentes
  • Modelos de Innovación.
  • ¿Qué es la Transformación Digital?
  • Modelos de Negocios Digitales.
  • Organizaciones ágiles.
  • Gestión del proceso de Transformación.

Evaluación de los aprendizajes: 

  • Controles de lectura que permiten asegurar la comprensión de los contenidos desplegados en la plataforma
  • Foros de participación que permiten evaluar el análisis y capacidad de reflexión de los alumnos en torno a problemáticas aplicadas
  • Trabajo final grupal que evalúa la aplicación de los contenidos a contextos profesionales
  • Examen final que permite evaluar de manera global la adquisición de los contenidos del curso

En resumen, el alumno tendrá que rendir de manera individual: 6 controles, participar de 3 foros y rendir un examen final. Además de forma grupal, trabajar en el trabajo grupal que se entregará en un formato específico. A continuación, la ponderación de nota final del curso.

  • 6 controles, 1 por clase 15%
  • 3 foros evaluadas          25%
  • 1 trabajo Grupal           30%
  • 1 evaluación final         30%

Requisitos Aprobación

El promedio final del diplomado será el resultado del promedio lineal de las notas finales de cada curso. Para aprobar cada curso, el alumno debe cumplir con:

  • Realizar todas las actividades e-learning, examen y obtener una nota final igual o superior a 4.0.
  • Para aprobar los programas de diplomados se requiere la aprobación de todos los cursos que lo conforman y en el caso que corresponda, de la evaluación final integrativa.

Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación digital otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile.

El alumno que no cumpla con una de estas exigencias reprueba automáticamente sin posibilidad de ningún tipo de certificación.

Proceso de Admisión

Las personas interesadas deberán completar la ficha de postulación que se encuentra al costado derecho de esta página web y enviar los siguientes documentos al momento de la postulación o de manera posterior a la coordinación a cargo:  

  • Fotocopia simple del carnet de identidad por ambos lados.

VACANTES: 20

Con el objetivo de brindar las condiciones y asistencia adecuadas, invitamos a personas con discapacidad física, motriz, sensorial (visual o auditiva) u otra, a dar aviso de esto durante el proceso de postulación.

El postular no asegura el cupo, una vez inscrito o aceptado en el programa se debe pagar el valor completo de la actividad para estar matriculado.

No se tramitarán postulaciones incompletas.

Puedes revisar aquí más información importante sobre el proceso de admisión y matrícula.


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