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 y KPIs Fundamentales

Introduce los indicadores de desempeño 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 principio a fin, desde la pregunta de negocio hasta el insight procesable. Proporciona un marco repetible que se aplica en cada capítulo subsiguiente.

Lección 1 • Fundamentos de Seguimiento y Etiquetado

Explica cómo las tecnologías de seguimiento digital capturan el comportamiento del usuario a través de los canales. Habilita directamente la recolección 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 vista unificada. Resuelve el problema de fragmentación que distorsiona el análisis cross-canal.

Lección 3 • Privacidad y Consentimiento en la Recolección 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 en cumplimiento.

Lección 1 • Análisis Exploratorio de Datos para Mercadólogos

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

Lección 2 • Segmentación y Análisis de Cohortes

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

Lección 3 • Construyendo Dashboards de Marketing

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

Lección 1 • Predicción de Fuga y Analítica de Retención

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

Lección 2 • Técnicas de Clustering Conductual

Utiliza machine learning no supervisado para agrupar clientes por similitud conductual sin etiquetas predefinidas. Revela segmentos de audiencia naturales para el targeting.

Lección 3 • Mapeo del Recorrido del Cliente con Datos

Utiliza datos de eventos conductuales para reconstruir los caminos que los clientes toman desde el reconocimiento 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 reales de campaña y concilia señales de canal conflictivas. Produce recomendaciones procesables de reasignación de presupuesto.

Lección 2 • Fundamentos del Modelo de Atribución

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

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 • Interpretando y Actuando sobre los Resultados

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

Lección 2 • Ejecutando Pruebas A/B y Multivariadas

Recorre los pasos operativos para lanzar y monitorear experimentos en vivo. Cubre tanto diseños A/B simples como multivariados 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 agregar razonamiento inferencial.

Lección 1 • Modelos de Regresión para Pronóstico de Marketing

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

Lección 2 • Modelos de Clasificación para Scoring de Propensión

Construye modelos que califican la probabilidad de cada cliente de convertir, fugarse o responder. Los scores de propensión alimentan directamente las estrategias de targeting y personalización.

Lección 3 • Pronóstico de Demanda y Planificación de Presupuesto

Aplica métodos de series de tiempo 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 de Presupuesto

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

Lección 2 • Comunicando Insights del MMM al Liderazgo

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

Lección 3 • Construyendo y Calibrando un MMM

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