Curso de Análisis de Datos Aplicado al Marketing

Lección 1 • Métricas Clave y KPIs en Marketing

Presenta los indicadores estándar de desempeño de marketing y explica cómo seleccionar métricas alineadas con los objetivos del negocio. Desde el inicio del curso, evita las trampas de las métricas de vanidad.

Lección 2 • El Flujo de Trabajo del Análisis de Marketing

Describe el proceso integral, desde la pregunta de negocio hasta el insight accionable. Proporciona un framework repetible que los estudiantes aplican a lo largo del curso.

Lección 3 • Qué Es en Realidad el Análisis de Marketing

Define el análisis de marketing, lo distingue de la inteligencia de negocios general y delimita su alcance. Establece la base conceptual para todos los capítulos siguientes.

Lección 1 • Rastreo Digital y Gestión de Etiquetas

Explica cómo los píxeles, las cookies y las etiquetas capturan el comportamiento del usuario a través de los puntos de contacto digitales. Proporciona a los estudiantes las bases sobre los mecanismos detrás de los datos de analítica web y de aplicaciones.

Lección 2 • Datos de Encuestas e Investigación Primaria

Abarca el diseño de encuestas, métodos de muestreo y recolección de investigación primaria para obtener insights de marketing. Complementa el rastreo digital con la opinión directa del consumidor.

Lección 3 • Construcción de un Stack de Datos de Marketing

Presenta el concepto de un stack de datos de marketing modular y la función de cada capa. Prepara a los estudiantes para evaluar y seleccionar las herramientas adecuadas para su organización.

Lección 4 • Datos de CRM y Automatización de Marketing

Examina cómo las plataformas de CRM y las herramientas de automatización generan y almacenan datos de interacción con el cliente. Vincula la gestión de datos con la ejecución de campañas y la personalización.

Lección 1 • Segmentación a Través del Análisis Exploratorio

Utiliza tabulación cruzada y agrupación para identificar segmentos naturales de clientes en los datos sin procesar. Sienta las bases para los modelos formales de segmentación en capítulos posteriores.

Lección 2 • Detección de Anomalías y Auditoría de Datos

Enseña métodos para detectar valores atípicos, picos de datos y errores de rastreo en conjuntos de datos de marketing. Protege las conclusiones analíticas de datos corruptos o engañosos.

Lección 3 • Estadística Descriptiva en el Contexto de Marketing

Abarca media, mediana, varianza y forma de la distribución aplicadas a métricas de marketing. Desarrolla la alfabetización numérica necesaria para todo el trabajo analítico posterior.

Lección 4 • Detección de Correlación y Relaciones

Presenta los coeficientes de correlación y el análisis de dispersión para encontrar relaciones entre variables de marketing. Establece la distinción entre correlación y causalidad.

Lección 1 • Desarrollo de Buyer Personas a Partir de Segmentos Analíticos

Traduce perfiles de segmentos cuantitativos en buyer personas narrativas de marketing. Cierra la brecha entre el resultado de los datos y la estrategia creativa de la campaña.

Lección 2 • Análisis RFM para Calificación de Clientes

Enseña la calificación de recencia, frecuencia y valor monetario para clasificar clientes por valor y engagement. Produce segmentos implementables de inmediato para campañas de retención y venta adicional.

Lección 3 • Modelado de Audiencias Similares y Predictivas

Abarca la lógica del modelado de audiencias similares (lookalike) y la calificación de propensión para expandir audiencias de alto valor. Prepara a los estudiantes para aplicaciones predictivas avanzadas en capítulos posteriores.

Lección 4 • Técnicas de Segmentación para Descubrimiento de Audiencias

Presenta la segmentación por k-medias y jerárquica para encontrar agrupaciones naturales en los datos de clientes. Extiende la segmentación más allá de las reglas predefinidas hacia el descubrimiento basado en datos.

Lección 1 • Análisis de Desempeño del Canal

Mide la eficiencia y el ROI en canales pagados, propios y ganados utilizando métricas estandarizadas. Permite la comparación equitativa de diversas inversiones de marketing.

Lección 2 • Rastreo Cross-Device y Cross-Channel

Aborda los desafíos de resolución de identidad cuando los clientes cambian de dispositivo y canal. Garantiza que los modelos de atribución reflejen los recorridos reales del cliente.

Lección 3 • Atribución Multi-Touch en la Práctica

Aplica la atribución multi-touch a datos reales de campañas para asignar crédito fraccionado a través de los puntos de contacto. Informa directamente las decisiones de inversión en canales.

Lección 4 • Informes de Atribución y Decisiones de Presupuesto

Traduce los resultados de la atribución en recomendaciones de reasignación de presupuesto para el liderazgo de marketing. Cierra el ciclo entre el análisis y las decisiones de gasto estratégico.

Lección 1 • Diseño Experimental para Mercadólogos

Abarca la formación de hipótesis, la configuración de grupos de control y tratamiento, y los principios de aleatorización. Previene errores comunes de diseño experimental que invalidan los resultados de las pruebas.

Lección 2 • Hoja de Ruta de Pruebas y Priorización

Presenta frameworks para priorizar y secuenciar un programa de pruebas continuo. Escala las habilidades de pruebas individuales hacia una cultura de experimentación organizacional.

Lección 3 • Significancia Estadística y Tamaño de Muestra

Explica los valores p, los intervalos de confianza y el efecto mínimo detectable para pruebas de marketing. Garantiza que los estudiantes ejecuten pruebas con la duración suficiente para producir conclusiones fiables.

Lección 4 • Métodos de Pruebas A/B y Multivariadas

Distingue las pruebas A/B de las multivariadas y guía la selección de elementos para cada enfoque. Amplía el conjunto de herramientas de pruebas más allá de los experimentos simples de dos variantes.

Lección 1 • Cálculo del Valor de Vida del Cliente

Abarca las fórmulas de CLV histórico y predictivo, y sus datos de entrada del marketing. Conecta el CLV con los límites de presupuesto de adquisición y las decisiones de inversión por segmento.

Lección 2 • Conceptos de Modelado Predictivo para Mercadólogos

Introduce la lógica del aprendizaje supervisado, la selección de características y la evaluación de modelos sin profundizar en matemáticas. Desmitifica el modelado predictivo para mercadólogos que no son científicos de datos.

Lección 3 • Calificación de Leads y Predicción de Conversión

Aplica la calificación predictiva para clasificar leads por probabilidad de conversión, utilizando datos de CRM y de comportamiento. Mejora la alineación entre ventas y marketing a través de una lógica de calificación compartida.

Lección 4 • Predicción de Cancelación y Modelado de Retención

Construye modelos de predicción de cancelación (churn) utilizando señales de comportamiento para identificar clientes en riesgo. Habilita directamente campañas de retención proactivas antes de que los clientes se desvinculen.

Lección 1 • Frameworks de Optimización Continua

Establece un ciclo estructurado de revisión y optimización que integra el análisis en las operaciones de marketing en curso. Transforma el análisis puntual en un motor de mejora de desempeño sostenido.

Lección 2 • Construcción de una Estrategia de Análisis de Marketing

Define los componentes de una estrategia de análisis alineada con los objetivos de negocio y las capacidades del equipo. Lleva a los estudiantes del análisis táctico al liderazgo estratégico en análisis.

Lección 3 • Fundamentos del Modelado de la Mezcla de Marketing

Introduce el modelado de la mezcla de marketing (MMM) como una herramienta estratégica para medir la contribución agregada del canal. Complementa los modelos de atribución con una perspectiva de medición de arriba hacia abajo.

Lección 4 • Medición del Impacto de Marketing en el Negocio

Conecta los resultados del análisis de marketing con las métricas de ingresos, utilidad y crecimiento que valora la alta dirección. Prepara a los estudiantes para demostrar y defender la contribución financiera del marketing.