Curso de Marketing Analytics para Clientes

Lección 1 • Panorama General de los Datos del Cliente

Mapea las categorías de datos del cliente disponibles para los mercadólogos y sus fuentes. Conecta los tipos de datos con decisiones específicas de marketing.

Lección 2 • Métricas Clave e Indicadores Clave de Desempeño

Presenta los indicadores de desempeño de marketing más críticos y cómo se calculan. Proporciona a los estudiantes una base sólida en los números que analizarán a lo largo del curso.

Lección 3 • Qué Significa el Análisis de Marketing

Define el análisis de marketing, su alcance y cómo se diferencia de la inteligencia de negocio general. Establece el vocabulario que se usa en todo el curso.

Lección 1 • Privacidad, Consentimiento y Gobernanza de Datos

Aborda los requisitos éticos y regulatorios para recopilar y usar datos del cliente. Asegura que los estudiantes construyan pipelines de análisis conformes desde el principio.

Lección 2 • Calidad y Validación de Datos

Cubre técnicas para evaluar y mejorar la precisión, integridad y consistencia de los datos del cliente. La mala calidad de los datos es la principal causa de resultados de análisis engañosos.

Lección 3 • Identidad del Cliente y Unificación de Datos

Explica cómo vincular los registros del cliente a través de canales en un perfil único. Permite un análisis multicanal preciso que se cubre en capítulos posteriores.

Lección 1 • Principios de la Segmentación de Clientes

Establece por qué la segmentación mejora la efectividad del marketing y qué hace que un segmento de mercado sea accionable. Proporciona los criterios de evaluación utilizados para juzgar todos los resultados de la segmentación.

Lección 2 • Segmentación Basada en Reglas y RFM

Enseña la segmentación manual y por recencia, frecuencia y valor monetario como puntos de partida prácticos. Estos métodos no requieren modelado avanzado y ofrecen un valor de negocio inmediato.

Lección 3 • Validación y Activación de Segmentos de Mercado

Cubre métodos para probar la estabilidad del segmento de mercado y traducir los segmentos en targeting de campañas de marketing. Cierra el ciclo entre el resultado analítico y la ejecución de marketing.

Lección 4 • Segmentación Conductual y Psicográfica

Amplía la segmentación más allá de los datos demográficos hacia actitudes, motivaciones y patrones de uso. Produce segmentos de mercado más ricos que impulsan estrategias de marketing más personalizadas.

Lección 1 • Fundamentos del Modelado de Atribución

Explica cómo se asigna el crédito por las conversiones entre los puntos de contacto y por qué importa la elección del modelo. Sienta las bases para la atribución avanzada que se cubre en el Capítulo 6.

Lección 2 • Mapeo del Recorrido del Cliente

Introduce el mapeo del recorrido como una herramienta analítica basada en datos de comportamiento. Conecta los mapas de recorrido cualitativos con las métricas cuantitativas del embudo de marketing.

Lección 3 • Análisis de Rutas y Minería de Secuencias

Explora técnicas para descubrir las rutas de cliente más comunes y más valiosas. Revela rutas de conversión no obvias que los embudos de marketing estándar pasan por alto.

Lección 1 • Métodos de Cálculo del CLV Histórico

Recorre las fórmulas de CLV histórico a nivel agregado e individual utilizando datos de transacciones. Se basa en las habilidades de gestión de datos del Capítulo 2.

Lección 2 • Conceptos de CLV e Impacto en el Negocio

Define el CLV y explica por qué es la métrica central para el marketing centrado en el cliente. Conecta el CLV con el costo de adquisición de clientes, el gasto en retención y las decisiones de rentabilidad.

Lección 3 • Aplicación del CLV a las Decisiones de Marketing

Traduce los resultados del CLV en estrategias accionables de adquisición, retención y recuperación. Demuestra cómo el CLV cambia la asignación de recursos entre los segmentos de mercado de clientes.

Lección 1 • Pruebas A/B y Multivariadas

Enseña la mecánica de ejecutar pruebas A/B y multivariadas en email, anuncios y páginas de destino. Conecta el diseño de pruebas con los KPIs establecidos en el Capítulo 1.

Lección 2 • Significancia Estadística y Confianza

Explica los valores p, los intervalos de confianza y los tamaños del efecto en lenguaje sencillo de marketing. Capacita a los estudiantes para evitar falsos positivos y conclusiones prematuras de las pruebas.

Lección 3 • Incrementalidad y Pruebas con Grupo de Control

Introduce los grupos de control y los experimentos geográficos para medir el incremento real. Aborda las limitaciones de la medición basada en el último clic y la correlación.

Lección 4 • Informes de Campañas de Marketing e Iteración

Cubre cómo documentar los resultados de las pruebas, compartir hallazgos e incorporar aprendizajes en futuras campañas de marketing. Construye una cultura de mejora continua basada en datos.

Lección 1 • Optimización Presupuestaria con Datos de Atribución

Aplica los resultados de la atribución y del MMM para reasignar presupuestos de medios y obtener el máximo retorno. Conecta los hallazgos analíticos con las decisiones de inversión estratégica.

Lección 2 • Limitaciones de la Atribución Basada en Reglas

Revisa los modelos de atribución del Capítulo 4 y expone sus sesgos estructurales. Motiva la necesidad de alternativas basadas en datos y econométricas.

Lección 3 • Fundamentos del Modelado del Mix de Medios

Introduce el modelado econométrico del mix de medios como un enfoque de medición a nivel de canal. Explica cómo el MMM complementa los modelos de atribución a nivel de usuario.

Lección 1 • Despliegue y Monitoreo de Modelos

Cubre la puesta en funcionamiento de modelos predictivos en sistemas de marketing y su gestión de desempeño continua. Asegura que los modelos sigan siendo precisos a medida que evoluciona el comportamiento del cliente.

Lección 2 • Modelos de Propensión y Venta Adicional

Cubre modelos que predicen la probabilidad de compra, la disposición a la venta adicional y la afinidad de producto. Permite un targeting de precisión que mejora el ROI de la campaña de marketing.

Lección 3 • Frameworks de la Próxima Mejor Acción

Introduce frameworks de decisión que combinan múltiples resultados de modelos para seleccionar la interacción óptima con el cliente. Representa el ápice estratégico del conjunto de habilidades analíticas construido en este curso.

Lección 4 • Fundamentos del Modelado Predictivo

Establece el framework de aprendizaje supervisado y el ciclo de vida del desarrollo del modelo. Se basa en los conceptos de CLV y segmentación de los Capítulos 3 y 5.