IL3 - Universitat de Barcelona

Postgrado en Marketing Intelligence & Big Data

IL3 - Universitat de Barcelona

Posgrado
Semi-presencial
30 Créditos
  • Barcelona
4.970 €

Descripción

Una organización customer-centric pone al cliente en el centro de todas sus decisiones para competir eficazmente. En los últimos años hemos visto crecer de manera exponencial nuestra capacidad de generación, almacenaje y análisis de datos, tanto online como offline, por lo que para conocer bien al cliente necesitas herramientas innovadoras que transformen estos datos en información y posterior conocimiento con el objetivo de prever comportamientos y pautas de consumo y facilitar una valoración precisa de las inversiones en términos de ROI.



El Postgrado en Marketing Intelligence & Big Data de la Universidad de Barcelona te prepara para ocupar puestos de relevancia en departamentos como Marketing y Ventas, Customer Intelligence, Business Intelligence, etc. Está diseñado e impartido por profesionales en activo expertos en sectores referentes en Business Intelligence y Big Data, el bancario, el gran consumo y el asegurador, así como Agencias de Marketing y Comunicación.



En este postgrado adquirirás una visión integral del proceso de captación y explotación de datos, desde el diseño e implementación de un proyecto de Big Data hasta la toma de decisiones basada en Business Intelligence. Profundizarás en técnicas de análisis, modelos predictivos y en la creación de indicadores y cuadros de mandos ágiles y dinámicos. De la mano de SAS, empresa referente en Software de Marketing Intelligence, obtendrás una visión práctica de este proceso que te permitirá realizar segmentación de clientes, análisis descriptivos y reportings personalizados en función del destinatario de la información.


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Temario

1. Introducción al marketing intelligence y big data

1.1. Bases conceptuales del Marketing Intelligence y Big Data
¿Qué es el Big Data?
Big Data: ¿revolución o evolución?
Big Data y Business Intelligence: vasos comunicantes

1.2. Antecedentes
Evolución histórica
Fuentes de generación de información y su evolución
Almacenaje de la información
El marketing tradicional

1.3. Contexto actual
Internet: detonante y acelerador
Tecnología: catalizador
Sociedad: cambios culturales y comportamentales
Empresa: retos actuales
Design Thinking y necesidad de entornos colaborativos
Integración/cohabitación de las diferentes tipologías de datos adquiridos
Datafication: de la transformación compulsiva en datos y racionalidad en su uso

1.4. Alcance y limitaciones en la medida de datos
"Lo que no se puede medir no existe": La importancia de medir los datos
Limitaciones, riesgos y consecuencias en la medida, interpretación y uso
Plantear la medida al principio, durante i después del experimento, estudio, análisis o piloto

1.5. Big Data: Fases de un proyecto
Diagnóstico
Diseño
Implementación
Monitorización y seguimiento
Recursos/Responsables
Timing
Valoración económica

1.6. Big Data dentro del marketing
La toma de decisiones a partir del Big Data:
Decisiones operativas
Big Data y Marketing Estratégico
Hacia a un nuevo modelo de Management 
 
2. Origen y uso de la información

2.1. Cómo conseguir la información clave
Dónde y cómo encontrarla (mundo off y on)
Integración de las fuentes
Estructura de los datos
Calidad de los datos: validez, exactitud, consistencia,...
Contexto

2.2. Clasificación de las Fuentes
Internas y externas
Primarias y secundarias
Estructuradas y no estructuradas
Privadas y públicas

2. 3. Radiografía de las fuentes
Descripción de la fuente
Datos que contiene
Periodicidad de actualización
Significación
Calidad
Origen
2. 4. Legalidad y privacidad de la información

3. Inteligencia de negocio

3.1. Entender el problema a resolver
Saber plantear las preguntas correctas
Uno o diferentes problemas
Pensamiento creativo y crítico

3.2. Conceptos a tener en cuenta para realizar un buen análisis
Datos cuantitativos vs datos cualitativos
Universo y muestra. Grupos de control
Unidad de análisis
Inferencia
Descripción vs predicción

3.3. Aplicación de técnicas
Reporting. Usos, ejemplos y herramientas
Cuadros de mando. Usos, ejemplos y herramientas
Modelización: Modelos descriptivos (segmentación de consumidores, cesto de la compra,...) y predictivos (predicción de abandonos, pasos por taller,...). Usos, ejemplos y herramientas

3.4. Aportar valor diferencial al negocio
Interpretación de los resultados
Elementos clave del éxito/fracaso: ventaja competitiva
Tendencias 
 
4. Aplicaciones del Marketing Intelligence y Big Data 

4. 1. Cultura de conocimiento
Clientes: hábitos, necesidades, valor, potencial
No clientes: quién son, dónde están, cómo son
Oportunidades comerciales y de negocio
Competencia: qué hace, cómo nos afecta, qué clientes compartimos
Proveedores: trade marketing, customer marketing

4.2. Inteligencia: aplicaciones de negocio
Targeting
Modelos de cliente: ciclo de vida relacional y existenciales
Modelos de producto: propensiones
Segmentación: estratégica, subsegmentación

4.3. Del marketing masivo al marketing one2one
Segmentación
Acciones outbound y inbound
Omnicanalidad: acciones multipasos y multicanal
Marketing en tiempo real: gestión para acontecimientos

4.4. Producto
Detectar nuevos nichos de mercado
Diseñar nuevos productos y servicios
Pricing Inteligente

4.5. Experiencia de Cliente
Customer journey: definición, aplicación y gestión
Indicadores de Experiencia de Cliente: NPS 
 
5. Medida y toma de decisiones

5.1. Aplicar la mejora continua en el marketing intelligence
La medida como una herramienta importante del marketing intelligence
El proceso de mejora continua y el ciclo de Deming
Test, piloto y experimentos. Aprende a diseñar, montar, medir y analizar
Conclusiones y Roll-out

5.2. El cliente interno: aplicar el método científico enfocado al negocio
El método científico. Conocer y aplicarlo
El método científico en el caso de Big Data
Ejemplos prácticos

5.3. De proveedores de información a consultores internos
Rol del profesional de marketing intelligence
Dinámicas de trabajo: clientes internos, colaboradores, colaterales, jefes, etc.
Analizar, medir y recomendar. Ser una "herramienta comercial" más del negocio
5.4. Ejemplos prácticos

6. Presentación de resultados 

6.1. Planteamiento estratégico de los datos (Comprender, comunicar y ofrecer valor)
La importancia del cliente interno. Preguntas relevantes
Traducción de los datos de sistemas a lenguaje de negocio
La visión del cliente final dentro de la empresa

6.2. Interpretación y visualización de la información
Interpretación y visualización de datos en términos de negocio
Definición proactiva de propuestas de marketing a partir del análisis de datos
Definición proactiva de propuestas comerciales a partir del análisis de datos
Presentación de datos en los diferentes departamentos de la empresa

6.3. Técnicas y herramientas de presentación
Técnicas de presentación
Cómo presentar los datos en el área del marketing
Cómo presentar los datos en el área comercial
Cómo presentar los datos en términos de negocio
La infografía como técnica de presentación
Herramientas

6. 4. Ejemplos prácticos
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Destinatarios

El Postgrado se dirige a profesionales que quieran desarrollarse en Marketing Intelligence en departamentos como Marketing y Ventas, Customer Intelligence, Business Intelligence, etc. y que provengan de campos como:



  • Tecnológico (ingenierías, departamentos de IT, Business Intelligence, etc.)

  • Analíticos (estadistas, sociólogos, matemáticos, físicos, etc.)

  • Empresa y economía, marketing o ventas, CRM, Marketing Research, desarrollo de mercado, etc.

  • Otros ámbitos como la consultoría, agencias de comunicación y marketing relacional, etc.



Idiomas en los que se imparte

Castellano

Horario/Turno

Online y 3 fines de semana presenciales (Viernes de 15:00h a 19:00h y Sábado de 9:00h a 14:00h y de 15:30h a 19:30h) 27 y 28 de mayo / 16 y 17 de septiembre / 16 y 17 de diciembre.

Fecha Límite:

Matricula abierta

Duración

750 horas

INICIO CURSO:19 abril 2016
FINAL CURSO:18 diciembre 2016

Lugar donde se imparte el curso

IL3 - Universitat de Barcelona. C/ Ciutat de Granada, 131 - 08018 Barcelona

Objetivos

El Postgrado en Marketing Intelligence & Big Data tiene el objetivo principal de potenciar tu carrera profesional en el área de marketing y ventas, aportando habilidades que te permitan hacer recomendaciones y facilitar la toma de decisiones.


Concretamente, el postgrado te prepara para:


Crear y desarrollar la cultura y equipos profesionales, con orientación analítica y criterios de inversión comercial.
Definir las diferentes fases de diseño e implementación de un proyecto de Big Data.
Asegurar que las decisiones estén basadas en la información y no en la intuición.
Ser el interlocutor entre los departamentos de marketing y los de sistemas, interpretando las necesidades de uno, y traduciendo lo a los requerimientos del otro.
Entender cuáles son los datos a recoger, dónde encontrarlos y qué modelos matemáticos utilizar en cada caso. En definitiva, ser capaz de analizar y visualizar la información en términos de negocio.

Titulación obtenida

Postgrado en Marketing Intelligence y Big Data por la Universitat de Barcelona. Curso propio diseñado según las directrices del Espacio Europeo de Educación Superior y equivalente a 30 créditos ECTS.

Promociones

Posibilidad de Descuentos, becas y financiación.

Precio

4.970 €
El importe incluye tasas administrativas de la Universitat de Barcelona.

Ventajas del curso

Superarás retos reales: El Banc de Sabadell planteará un Business Challenge a los participantes, basado en sus estrategias reales de Marketing Intelligence y Big Data.
Sesiones presenciales de buenas prácticas con expertos de empresas referentes en Big Data. En la pasada convocatoria participaron: Telefónica, Aedemo, Idescat, Incubio, DDB, Banc de Sabadell, RACC, RocaSalvatella, Synergic Partners, Konodrac, etc.
Preparación en el uso de tecnologías de Marketing Intelligence a cargo de expertos de SAS, líder y referente en Big Data.

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