Curso de Especialización

Data Mining y Aplicaciones en Marketing Digital
(Versión Vespertina - Campus Beauchef)

Área: Business Intelligence
← volver

Curso de Especialización

Data Mining y Aplicaciones en Marketing Digital
(Versión Vespertina - Campus Beauchef)

Área: Business Intelligence
Fecha de Inicio:
2020
Horarios:
miércoles de 18:30 a 21:30 horas
Duración:
24 horas
Valor:
26 UF
Lugar del Programa:
Campus Beauchef
E-mail de contacto:
diplomas@dii.uchile.cl
Teléfono de contacto:
(+56) 229784002

Descripción

El curso consiste en clases donde se entregarán conocimientos y experiencias prácticas y en un taller donde se trabajará con herramientas computacionales. De esta forma los alumnos recibirán las herramientas necesarias para aplicar Marketing Digital.

Curso compartido con estudiantes del Magíster en Gestión y Dirección de Empresas (MBA).

Objetivos

Generales

El objetivo de este curso es entregar a los alumnos conocimientos y herramientas avanzadas para que puedan aplicar estrategias de Marketing Digital.

Específicos

  • Introducir los conceptos de la inteligencia de negocios.
  • Conocer las principales técnicas de la minería de datos.
  • Conocer el potencial y las limitaciones que tiene la minería de datos para el Marketing Digital.
  • Entregar herramientas para desarrollar estrategias de Marketing digital.

Dirigido a

Este curso está dirigido a ejecutivos comerciales y del área de marketing y análisis de datos provenientes de empresas privadas e instituciones públicas.

Plan de Estudios

Introducción a Conceptos Básicos de Estadística y Data Mining
  • Motivación.
  • Diferentes enfoques de estadística y Data Mining.
Conceptos Básicos de la “Inteligencia de Negocios”
  • Vista general de la Inteligencia de Negocios.
  • Proceso KDD (Knowledge Discovery in Databases).
  • Aplicaciones.
Bases de Datos, Data Warehouse y OLAP, Análisis de Datos, Outliers, Missing Values, Preprocesamiento
  • Almacenamiento de datos.
  • Análisis exploratorio.
  • Preprocesamiento de datos.
Métodos Analíticos Básicos y Avanzados
  • Regresión logística.
  • Árboles de decisión.
  • Redes neuronales.
Estrategias Promocionales y Marketing Digital
Fundamentos de marketing y planes promocionales

- Vista general de un plan de marketing.
- Diseño de Estrategias Promocionales.

  • Objetivo Promocionales, Audiencia objetivo, Mensaje, Mix promocional, Presupuesto, Medicion de resultados, Gestión y coordinación del proceso.

Aplicaciones de Marketing Digital 

- Estudio de caso “BBVA Compass”

  • Embudos de compra.
  • Efectividad de esfuerzos de marketing digital (online display vs. sponsored search).
  • Atribución.
  • Priorizacion de esfuerzos de marketing.

- Estudio de caso “Molson Canada” y “Using Social Media to Save Lives”

  • Oportunidades y riesgos del uso de redes sociales.
  • Marketing Viral vs. el modelo tradicional de comunicaciones.
  • Diseño de campañas virales: stickiness, law of the few, empowerment marketing.
Taller de Segmentación y Casos Aplicados de Marketing Digital
- Fundamentos de clustering y segmentación de clientes

  • Tipos de segmentaciones.
  • Segmentación etnográfica o Estilos de vida.
  • Elementos analíticos para una correcta segmentación.
  • Taller analítico de segmentación de clientes.
  • Taller grupal interpretación de segmentos para Home Improvement.

- Aplicaciones de Marketing Digital:

  • Estudio de casos: cupones online, e-commerce chileno.
  • Caso Empresa especialista en marketing y medición digital.
  • Google analytics.

Metodología

La metodología es teórica - práctica.

Para el desarrollo de las sesiones prácticas donde se utilizan softwares especializados, el participante debe portar su propio notebook.

Profesores

Andrés Musalem
×
Andrés Musalem

Ph.D. en Marketing y un A.M. en estadística de la Wharton School de la Universidad de Pennsylvania. Ingeniero Civil Industrial y M.B.A. de la Universidad de Chile. Profesor de Ingeniería Industrial de la Universidad de Chile. Antes de incorporarse a la Universidad de Chile, fue académico de la Fuqua School of Business de la Universidad de Duke.

Sebastián Santana
×
Sebastián Santana
Ingeniero Civil Industrial, Universidad de Chile. Data Scientist del Centro de Modelamiento Matemático y el Instituto de Sistemas Complejos de Ingeniería de la Universidad de Chile. Consultor en Data Sicence para el BID y CEPAL. Consultor en Data Science en distintos sectores económicos, ha desarrollado modelos predictivos, de clasificación y de segmentación, con datos estructurados y no estructurados, utilizando técnicas de machine learning, con un enfoque en el desarrollo de soluciones disruptivas.    
Richard Weber
×
Richard Weber

Magíster en Investigación de Operaciones y Doctorado en Ciencias Políticas de la Universidad Técnica de Aquisgrán, Instituto de Investigación de Operaciones, Alemania. Matemático de la Universidad Técnica de Aquisgrán, Alemania. Profesor de Ingeniería Industrial de la Universidad de Chile.

Profesores que generalmente participan en el programa.

Evaluación y Certificación

La escala de notas utilizada en el programa es de 1.0 a 7.0, con nota mínima de aprobación 4.0. Para aquellos que cumplan con las exigencias de evaluación y de asistencia mínima a clases, la cual corresponde a un 80%, recibirán al término del programa un diploma de certificación otorgado por Ingeniería Industrial de la Universidad de Chile.

Requisitos y Documentos

  • Profesional Universitario (Carreras de al menos 8 semestres de duración).
  • Fotocopia de Certificado de Título o Licenciatura.
  • Currículum vitae.

(*) Educación Ejecutiva se reserva el derecho de cambiar de fecha o cancelar programas cuando no se alcance el número mínimo de alumnos (participantes) o por circunstancias de fuerza mayor.



← volver