Curso de Marketing Analytics

Lección 1 • Qué Significa la Analítica de Marketing

Define la analítica de marketing y la distingue de la analítica de negocio general. Establece el alcance y el vocabulario utilizados a lo largo del curso.

Lección 2 • Métricas de Marketing e KPIs Fundamentales

Introduce los indicadores de rendimiento de marketing más críticos y sus fórmulas. Conecta la selección de métricas con objetivos de negocio específicos.

Lección 3 • El Flujo de Trabajo Analítico

Describe el proceso de extremo a extremo, desde la pregunta de negocio hasta el insight procesable. Proporciona un marco repetible que se aplica en cada capítulo posterior.

Lección 1 • Fundamentos de Seguimiento y Etiquetado

Explica cómo las tecnologías de seguimiento digital capturan el comportamiento del usuario a través de los canales. Permite directamente una recopilación de datos precisa para todo el análisis posterior.

Lección 2 • Integración de Datos entre Canales

Cubre métodos para combinar datos de múltiples plataformas de marketing en una visión unificada. Resuelve el problema de fragmentación que distorsiona el análisis cross-canal.

Lección 3 • Privacidad y Consentimiento en la Recopilación de Datos

Aborda los principios de privacidad del consumidor y los marcos de consentimiento que rigen el uso de datos de marketing. Asegura que las prácticas analíticas se mantengan éticas y conformes.

Lección 1 • Análisis Exploratorio de Datos para Profesionales del Marketing

Aplica resúmenes estadísticos y visualizaciones para descubrir patrones en conjuntos de datos de marketing. Construye el hábito de interrogar los datos antes de extraer conclusiones.

Lección 2 • Segmentación y Análisis de Cohortes

Agrupa a los clientes por atributos o comportamiento compartidos para revelar diferencias en el rendimiento. El análisis de cohortes rastrea cómo evolucionan los grupos a lo largo del tiempo.

Lección 3 • Construcción de Dashboards de Marketing

Cubre los principios de diseño de dashboards y la selección de herramientas para el monitoreo continuo del rendimiento. Conecta las elecciones de visualización con las decisiones que los dashboards deben respaldar.

Lección 1 • Predicción de Abandono y Analítica de Retención

Construye modelos que identifican a los clientes en riesgo de abandono antes de que se desvinculen. Permite campañas de retención proactivas fundamentadas en datos.

Lección 2 • Técnicas de Agrupación Conductual

Utiliza aprendizaje automático no supervisado para agrupar clientes por similitud de comportamiento sin etiquetas predefinidas. Revela segmentos de audiencia naturales para la segmentación.

Lección 3 • Mapeo del Customer Journey con Datos

Utiliza datos de eventos de comportamiento para reconstruir los caminos que los clientes toman desde la notoriedad hasta la compra. Identifica puntos de fricción y oportunidades de optimización.

Lección 1 • Atribución Multi-Touch en la Práctica

Aplica modelos de atribución a datos de campañas reales y concilia señales de canal contradictorias. Produce recomendaciones procesables de reasignación de presupuesto.

Lección 2 • Fundamentos del Modelo de Atribución

Compara modelos de atribución basados en reglas y explica los supuestos detrás de cada uno. Establece por qué la elección del modelo cambia materialmente las decisiones presupuestarias.

Lección 3 • Pruebas de Incrementalidad y Lift

Mide el lift causal real de una campaña comparando grupos expuestos y no expuestos. Distingue la correlación de la causalidad en la medición de campañas.

Lección 1 • Interpretación y Actuación sobre los Resultados

Traduce los resultados estadísticos en decisiones de negocio y documenta los aprendizajes para futuras pruebas. Cierra el ciclo entre la experimentación y la estrategia.

Lección 2 • Ejecución de Pruebas A/B y Multivariantes

Recorre los pasos operativos para lanzar y monitorear experimentos en vivo. Cubre tanto diseños A/B simples como multivariantes más complejos.

Lección 3 • Fundamentos Estadísticos para Pruebas

Cubre los conceptos estadísticos necesarios para interpretar correctamente los resultados de las pruebas A/B. Se basa en la analítica descriptiva del Capítulo 3 para añadir razonamiento inferencial.

Lección 1 • Modelos de Regresión para Pronósticos de Marketing

Utiliza regresión lineal y logística para predecir resultados de marketing continuos y binarios. Amplía la base estadística construida en el capítulo de experimentación.

Lección 2 • Modelos de Clasificación para Puntuación de Propensión

Construye modelos que puntúan la probabilidad de cada cliente de convertir, abandonar o responder. Las puntuaciones de propensión alimentan directamente las estrategias de segmentación y personalización.

Lección 3 • Pronóstico de Demanda y Planificación Presupuestaria

Aplica métodos de series temporales y regresión para pronosticar el volumen de ventas y la demanda de marketing. Los resultados alimentan directamente las decisiones de asignación de presupuesto.

Lección 1 • Técnicas de Optimización Presupuestaria

Utiliza los resultados del MMM para encontrar la asignación de gasto que maximiza los ingresos dentro de las restricciones presupuestarias. Responde directamente a la pregunta central de inversión en marketing.

Lección 2 • Comunicación de Insights de MMM a la Dirección

Traduce resultados complejos del modelo en narrativas listas para la dirección y recomendaciones de inversión. Aplica las habilidades de storytelling del Capítulo 3 a un nivel estratégico.

Lección 3 • Construcción y Calibración de un MMM

Recorre la especificación, estimación y calibración del modelo contra resultados conocidos. Produce un modelo validado listo para la optimización.