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Curso Superior en Datamining y Customer Intelligence - Presencial / Online
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Tipo
de curso: Presencial/On Line |
Idioma: Español |
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Precio: Consultar |
Válido en: España |
 NOTA:
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En su modalidad presencial, este Master sólo pueden cursarlo alumnos residentes en España
- En su modalidad On Line, pueden cursarlo también alumnos de Latinoamérica
Lugar:
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Presencial Madrid o Barcelona
- Online
Precio:
2.400€ Presencial Madrid
1.700€ Presencial Barcelona
1.700€ Online
Fechas:
- Fecha de comienzo: 18 de enero 2.008 Presencial Madrid
- Fecha de comienzo: 22 de Febrero de 2008. Fecha de finalización: 5 de abril de 2008 Presencial Barcelona
- Fecha de comienzo: 29 de abril 2.008 Online
- Fecha de comienzo: 23 de septiembre 2.008 Online
Programa
(el programa online puede sufrir ciertas modificaciones respecto al programa Presencial)
La base de datos de clientes y su calidad.
• El datamining y el customer intelligence
• Dónde encuentro la información que necesito:
• Bases de datos propias.
• Listas externas.
• Otras fuentes de información.
• Bases de Datos (BD) propias. La BD de clientes.
• Calidad de los datos. Cómo mejorarla.
• Normalización
• Deduplicación
• Otros aspectos a considerar en la BD de clientes:
• Grabación de datos, almacenamiento, logística y tratamiento digital.
• La cualificación de la BD de clientes.
• Plan de mantenimiento y actualización de los datos.
El mercado de listas y otras fuentes de información:
• Fundamentos del databasemarketing y listas externas.
• La importancia de la definición del target, segmentos y los objetivos.
• Que es una Lista, características y diferentes tipos de listas
• Fuentes de información de listas:
- Listas Públicas
- Listas Comportamentales
- Listas de list broking
- Listas estadísticas:
• Cerca + 100 INE
• Encuesta continua de presupuestos nacionales
• Tráfico
• Estudio General de Medios
• Registros mercantiles
- Principales proveedores de información
- Otras fuentes de información.
- Cómo cuantifico un mercado a partir de la información de listas.
• Legislación aplicable: LOPD y LSSI.
o La importancia de conseguir la confianza del consumidor.
o Tendencia.
o Recomendaciones:
- Contratos.
- Leyendas.
- Registro en la APD.
- Seguridad.
Técnicas para enriquecer el conocimiento de mi cliente:
• Identificación de los factores de éxito de la relación con mi cliente:
o Ciclo de relación del consumidor con la marca.
o El ciclo de vida del cliente y el valor.
o Factores claves para el éxito en captación y fidelización.
• Cómo detectamos la situación de partida: qué auditamos y cómo lo hacemos.
• ¿Qué información es necesaria para gestionar bien la relación / comunicación?
• Oportunidades de dialogo con el cliente. Cómo definimos la estrategia de comunicación y contacto.
• Cómo conseguimos la información de clientes que no tenemos: la cualificación telefónica.
Sistemas de información de marketing.
• La visión única de clientes. Cómo construyo un modelo conceptual de datos.
• Qué soluciones hay en el mercado.
o Principales proveedores: qué soluciones hay en el mercado.
o Qué soluciones tengo que contratar en cada caso.
o Cómo subcontrato un proyecto.
o Los servicios en ASP. Qué son y qué debemos tener en cuenta.
• Arquitectura de la solución tipo:
o Operacional.
o Analítico.
o Colaborativo.
• Principales soluciones de Business Intelligence on y off-line.
• La dirección de un proyecto de sistemas de información: calendario y presupuesto.
• Cómo enfocar un piloto y un lanzamiento.
Bases de datos relacionales:
• Integración con sistemas “heredados”. Integración de soluciones y aplicaciones.
• Sistemas escalables, sostenibles y accesibles según protocolo de acceso a la información.
• Cómo crear una estructura de base de datos relacional
• El diagrama de entidad relación.
• La modelización de datos para análisis.
Técnicas de análisis y segmentación de clientes
• Introducción. La metodología de prueba sobre una muestra, medición de resultados y lanzamiento sobre la población.
• Técnicas de Análisis:
o Técnicas descriptivas
o Técnicas predictivas
• Qué técnica aplicar según objetivos de marketing.
• Cómo analizar e interpretar los datos.
• Tecnicas de segmentación de clientes y prospects.
• Profiling y Scoring de clientes y prospects.
• Principales metodologías de segmentación:
o Valor.
o Valor vs fidelidad.
o La segmentación natural.
o Modelos de segmentación dinámica.
o Hacia la comunicación one to one.
• Cómo defino un cuestionario.
• Identificación de variables explicativas.
• Grupos de control y test.
• El análisis de resultados económicos aplicados al marketing.
o Introducción. Definiciones.
o Ciclo del cliente y momentos de la verdad.
o ROI.
o VAN.
o La importancia de la tasa de descuento, cómo calcularla.
o La planificación de la inversión en captación y fidelización.
Muestreo: la forma más eficaz de mininimizar el riesgo:
• Tamaño de la muestra en universos finitos
• Tamaño de la muestra en universos infinitos
• Error estadístico del muestreo, intervalos de confianza.
• Cómo seleccionar una muestra representativa de la base de datos de clientes.
• Grupos de control
El geomarketing las tipologías y su aplicación estratégica:
• Qué es y para qué sirve el geomarketing
• Diferentes herramientas y tipologías estandar:
o Regio
o Mosaic
o Microvisión
o Geoconsumo
o Consotipologías
• El benchmark. Los panels y el seguimiento de competencia.
• La investigación a medida.
Las técnicas de análisis del mundo on-line.
• Principales técnicas y soluciones.
• Tráfico.
• Navegación.
• Experimentos.
• Otras áreas de mejora: ayudas y otras herramientas de soporte.
Cómo crear un Cuadro de Mando Integral de Información:
El aprendizaje de la experiencia del cliente:
• Sistemas inteligentes para crear ofertas a la medida
• Sistemas predictivos de comportamientos futuros.
• Modelos matemáticos para análisis conjunto de resultados.
La investigación cualitativa, el análisis dinámico de datos y la investigación telefónica.
• Entrevistas en profundidad.
• Dinámica de grupos.
• Análisis dinámico una alternativa al análisis estático.
• La investigación telefónica:
o Definición de materiales.
o Puesta en marcha.
o Informe final.
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