Herramientas analíticas para la gestión comercial

Pablo Marshall Rivera

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. Profesor Titular de la Escuela de Administración UC.

Las decisiones que toman ejecutivos en la gestión de distintos tipos de instituciones y negocios se basan en el análisis de información proveniente de clientes, consumidores o personas que interactúan con la organización. Cada día, a través, de las nuevas tecnologías, se cuenta con una mayor cantidad y variedad de datos, los que deben ser interpretados y analizados con el fin de poder tomar buenas decisiones comerciales. Las empresas que proveen estudios de mercado y análisis de información comercial se ven enfrentadas a nuevos desafíos y requieren de profesionales capacitados para desarrollar estudios que incorporen nuevos datos, nuevas herramientas para sus análisis y que estos estudios se transformen en sistemas de inteligencia artificial. Por otro lado, las organizaciones que demandan estudios requieren capacitar a sus colaboradores en el diseño de los estudios y en el análisis e interpretación de los resultados y en la integración de estos estudios en sistemas de inteligencia artificial.

Se sugiere:

• Alguno de los siguientes grados académicos o títulos profesionales universitarios: licenciatura, título profesional o técnico en las áreas de las ciencias sociales, recursos humanos, comunicaciones, comerciales, de marketing u otras.
• Experiencia laboral de al menos 2 años en la empresa u organizaciones relacionada al área de formación presentada
• Manejo básico de office e internet

Resultado de aprendizaje general

• Analizar sistemas de información y bases de datos a través de distintas herramientas y modelos analíticos con el fin de realizar una buena gestión de los datos y de clientes.

Resultados de aprendizaje específicos

• Comprender las características de los nuevos datos que genera la digitalización o el big data.
• Distinguir la metodología apropiada para un conjunto de datos y un problema específico relacionado con la gestión comercial de una organización.
• Desarrollar estrategias de marketing a partir de una segmentación de clientes.
• Analizar estrategias de reposicionamiento de marcas u objetos a partir de un mapa de posicionamiento.
• Conocer dos metodologías analíticas para la predicción de variables de interés en el área comercial de una empresa.
• Conocer distintas metodologías para hacer A/B Testing, analizando los resultados de obtenidos. 

• 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. 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. 

• Clase 1: El valor de los Datos
  • Los nuevos Datos: encuestas y Big Data
  • Características de los datos: volumen, variedad y velocidad
  • El valor de los datos
  • Aplicaciones de Analytics,
• Clase 2: Metodologías analíticas  
  • Tipos de metodologías analíticas: Descriptiva, Predictiva, Prescriptiva
  • Descripción de las principales herramientas analíticas: segmentación, predicción, análisis de texto, análisis de redes, análisis de imágenes, detección de outliers, AB testing
  • Aplicaciones
• Clase 3: Métodos de Segmentación
  • Beneficios de la segmentación
  • Segmentación k medias
  • Segmentación jerárquica
  • Segmentación RFM
  • Aplicaciones
• Clase 4: Análisis de Posicionamiento
  • Conceptos básicos de posicionamiento de marca y objetos
  • Mapas de Posicionamiento basado en atributos
  • Mapas de Posicionamiento con preferencias
  • Mapas de Posicionamiento basado en Big Data
  • Aplicaciones
• Clase 5: Modelos de Predicción
  • Modelos de regresión
  • Árboles de clasificación y regresión (CART)
  • Aplicaciones
• Clase 6: AB Testing
  • Correlación y causalidad
  • Aleatorización
  • Control de variables
  • Diferencias en Diferencias (DeD)

Este curso presenta la siguiente estructura de actividades evaluadas:                                                

• Foros evaluados: Durante las clases Nº 1, 3 y 5 se iniciarán foros evaluados, cada uno con una duración de dos semanas exactas. Usted debe revisar con detención las instrucciones en cada uno de estos foros.                      
• Controles web: En cada una de las 6 clases e-learning, el alumno deberá contestar un control que medirá su nivel de aprendizaje a través de cuestionarios, con preguntas de opción múltiple.                   
• Trabajo grupal: De forma transversal al curso los alumnos tendrán que abordar un trabajo/proyecto grupal.      
• Examen final: Al término del curso, los alumnos deberán rendir una evaluación final donde se evaluarán los conocimientos aprendidos a lo largo del curso, en el que se evalúa todo el contenido obligatorio.

En resumen, el alumno tendrá que rendir 6 controles, participar de 3 foros evaluados individualmente, trabajar en el trabajo grupal y rendir un examen final. Al finalizar el curso se eliminará la peor nota de los controles para cubrir posibles eventos de fuerza mayor.

Para aprobar el curso, el alumno debe cumplir con:

• Realizar todas las actividades e-learning, examen y obtener una nota final igual o superior a 4.0 en una escala de 1 a 7.

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

Los resultados de las evaluaciones serán expresados en notas, en escala de 1,0 a 7,0 con un decimal, sin perjuicio que la Unidad pueda aplicar otra escala adicional.

Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación o asistencia digital (cuando corresponda a los requisitos del programa) otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile.

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.

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.