Curso de Segmentación de Clientes con Data Analytics

Clase 1 • Tipos de Segmentación de Compradores

Releva tipos de segmentación demográfica, psicográfica, conductual y firmográfica. Conecta cada tipo con enfoques analíticos específicos que se tratan más adelante.

Clase 2 • La Segmentación en el Flujo de Trabajo Analítico

Ubica las tareas de segmentación dentro de un pipeline de análisis de datos más amplio. Muestra cómo los resultados de la segmentación alimentan decisiones posteriores.

Clase 3 • Valor de Negocio de la Segmentación

Cuantifica cómo la segmentación mejora la conversión, retención y asignación de recursos. Ancla conceptos abstractos en resultados de negocio medibles.

Clase 1 • Calidad y Gobernanza de Datos

Aborda estándares de completitud, precisión y actualidad para datos de segmentación. Introduce prácticas de gobernanza que protegen la integridad de los datos a lo largo del tiempo.

Clase 2 • Construcción de un Conjunto de Datos Unificado de Compradores

Enseña resolución de identidad y fusión de datos para crear una visión única del comprador. Prepara a los estudiantes para construir el conjunto de datos que se usa en capítulos analíticos posteriores.

Clase 3 • Activos de Datos Internos

Cubre datos transaccionales, de CRM y analítica web propiedad de la organización. Enseña a los estudiantes a auditar datos existentes antes de buscar fuentes externas.

Clase 4 • Encuestas y Datos de Investigación Primaria

Explica cómo diseñar encuestas y entrevistas que generen datos listos para segmentación. Conecta la investigación primaria con el llenado de vacíos en conjuntos de datos conductuales.

Clase 1 • Correlación y Relaciones entre Características

Examina relaciones entre variables de compradores usando matrices de correlación y tabulaciones cruzadas. Identifica qué características contienen mayor señal para la segmentación.

Clase 2 • Visualización de Patrones de Comportamiento del Comprador

Presenta histogramas, diagramas de dispersión y mapas de calor adaptados a datos de compradores. Las habilidades de visualización apoyan la generación de hipótesis para clustering y perfilado.

Clase 3 • Formulación de Hipótesis de Segmentación

Traduce hallazgos del EDA en hipótesis de segmentación verificables. Conecta el trabajo exploratorio con los capítulos de modelado que siguen.

Clase 4 • Estadística Descriptiva para Datos de Compradores

Cubre media, mediana, varianza y forma de la distribución para variables clave de compradores. Proporciona la línea de base estadística necesaria para detectar diferencias significativas entre grupos.

Clase 1 • Cálculo y Puntuación RFM

Recorre la puntuación por quintiles, puntuación ponderada y creación de índice RFM compuesto. Los estudiantes aplican estos cálculos a un conjunto de datos transaccionales de muestra.

Clase 2 • Validación y Actualización de Modelos RFM

Cubre análisis de uplift, pruebas con grupo de control y ciclos programados de actualización del modelo. Asegura que los resultados RFM se mantengan precisos a medida que evoluciona el comportamiento del comprador.

Clase 3 • Extensión de RFM con Variables Adicionales

Agrega categoría de producto, canal y puntuaciones de satisfacción para enriquecer el RFM estándar. Demuestra cómo los modelos extendidos mejoran la precisión del segmento.

Clase 4 • Fundamentos del Marco RFM

Define recencia, frecuencia y valor monetario y explica su poder predictivo combinado. Establece el modelo conceptual antes de cualquier cálculo.

Clase 1 • Ingeniería de Características para Clustering

Cubre escalado, codificación y reducción de dimensionalidad para preparar características de compradores. Una ingeniería de características adecuada mejora directamente la calidad del clustering.

Clase 2 • Clustering K-Means para Grupos de Compradores

Cubre la mecánica del algoritmo k-means, inicialización y criterios de convergencia. Los estudiantes ejecutan k-means en datos de compradores e interpretan perfiles de centroides.

Clase 3 • Sensibilidad a valores atípicos y escalado

Aplica puntuaciones de silueta, índice de Davies-Bouldin y controles de sentido de negocio para evaluar clusters. Los estudiantes aprenden a equilibrar validez estadística y práctica.

Clase 4 • Clustering Jerárquico y Basado en Densidad

Presenta clustering aglomerativo y DBSCAN como alternativas a k-means. Enseña cuándo cada método supera a k-means para datos de compradores.

Clase 1 • Dimensionamiento y Priorización de Segmentos

Estima el tamaño del segmento, potencial de ingresos y ajuste estratégico para clasificar segmentos por prioridad. Enseña lógica de asignación de recursos vinculada al valor del segmento.

Clase 2 • Construcción de matriz de priorización

Crea gráficos de radar, gráficos de burbujas y tableros de comparación de segmentos para comunicación con stakeholders. Las elecciones de visualización afectan cómo se perciben y se actúa sobre los segmentos.

Clase 3 • Perfilado Estadístico de Segmentos

Usa comparaciones de medias, pruebas chi-cuadrado y ANOVA para caracterizar cada segmento estadísticamente. Proporciona la base de evidencia para narrativas de persona.

Clase 4 • Documentación de Definiciones de Segmento

Establece documentos formales de definición de segmento incluyendo reglas, variables y cronogramas de actualización. La documentación asegura el uso consistente de segmentos entre equipos.

Clase 1 • Evaluación y Calibración del Modelo

Aplica precisión, recall, AUC-ROC y gráficos de calibración para evaluar modelos predictivos. Asegura que los modelos sean confiables antes de implementarlos en sistemas de segmentación en vivo.

Clase 2 • De Segmentación Descriptiva a Predictiva

Explica el cambio de describir compradores existentes a predecir pertenencia futura a segmentos. Conecta el trabajo previo de clustering con tareas de clasificación supervisada.

Clase 3 • Implementación de Modelos de Segmentos Predictivos

Cubre serialización de modelos, integración API y pipelines de puntuación por lotes para uso en producción. Los estudiantes comprenden el camino completo desde el modelo entrenado hasta la asignación operativa de segmentos.

Clase 4 • Modelos de Clasificación para Asignación de Segmentos

Cubre regresión logística, árboles de decisión y random forests para clasificación de segmentos. Los estudiantes entrenan y comparan modelos con datos etiquetados de compradores.

Clase 1 • Mejora Continua de la Segmentación

Establece cadencias de revisión, re-segmentación basada en disparadores y bucles de feedback para refinamiento continuo. Asegura que la segmentación se mantenga alineada con el comportamiento cambiante del comprador.

Clase 2 • Diseño de Campañas Específicas por Segmento

Cubre desarrollo de briefings de campaña, dirección creativa y diseño de ofertas para cada segmento. Los estudiantes aplican insights de personas para producir planes de campaña diferenciados.

Clase 3 • Traducción de Segmentos en Estrategia de Marketing

Mapea cada segmento de compradores a propuestas de valor, comunicación y estrategias de canal adaptadas. Conecta los resultados analíticos directamente con la planificación de go-to-market.

Clase 4 • KPIs y Marcos de Medición

Define KPIs a nivel de segmento incluyendo tasa de conversión, tasa de retención e ingresos por segmento. Construye un marco de medición que rastrea el ROI de la segmentación a lo largo del tiempo.