Minería de datos aplicada al marketing
Offered By: Universidad Anáhuac via edX
Course Description
Overview
¿Conoces realmente a tus clientes? ¿Conoces realmente qué productos de la canasta de mercado compran tus clientes o te dejas llevar por lo que aparenta a simple vista?
En este curso aprenderás a construir modelos basados en técnicas de data mining o minería de datos, que te permitirán conocer información relevante de tus clientes y descubrir patrones de comportamiento para definir estrategias de marketing de acuerdo a la compra de productos.
Es fundamental conocer a nuestros clientes para alcanzar los objetivos de la organización. Este conocimiento debe ser profundo, no solo de sus cualidades y características, sino, también de sus patrones de comportamiento como consumidor, esta es información necesaria para alcanzar la fidelización del cliente. Un claro ejemplo es cómo funciona son los anuncios en redes sociales.
La segmentación de mercados y la cesta compras, forman un cuerpo de conocimientos muy útiles en mercadotecnia, ya que su análisis contribuirá a definir estrategias y tácticas que permitan acertar en las necesidades y deseos de los clientes.
Tienen aplicaciones tales como: Soporte para la toma de decisiones, análisis de información de ventas, distribución de mercancías en los anaqueles de las tiendas y segmentación de clientes con base en patrones de comportamiento. Y permite la creación de árboles de decisión que al final impacte en una estrategia predictiva.
La segmentación de mercados realiza un agrupamiento de los clientes de acuerdo a su comportamiento como consumidor. Los segmentos de comportamiento son grupos de clientes que se comportan de manera similar en relación con el negocio. El algoritmo K-Means, te permite segmentar el mercado y crear conjuntos de datos, mediante el agrupamiento de clientes para interpretar información relevante de consumo.
La técnica de análisis de la canasta de mercado, permite identificar diferentes association rules o reglas de asociación entre los datos disponibles sobre productos comprados.
Al contar con bases de datos transaccionales con técnicas de preprocesamiento, la segmentación y análisis de datos puede realizarse mediante técnicas de minería de datos que te permitan el descubrimiento del conocimiento del cliente. Y este proceso de descubrimiento es de gran beneficio para detectar más allá de un excel con gran cantidad de datos.
En este curso aprenderás los fundamentos teóricos del Big Data y del análisis de datos, así como de la técnica de minería de datos relacionada con la segmentación de mercados y el análisis de la cesta de la compra.
Además, mediante inteligencia artificial con el software especializado RapidMiner, aplicarás los conceptos en la creación de un modelo de minería de datos con aprendizaje automático o machine learning, que te permitirá realizar un completo análisis de los segmentos de clientes y de la canasta de Mercado; y aplicar los resultados obtenidos en tu estrategia. Utiliza todas las herramientas de minería de datos a tu favor y aplícalo en grandes bases de datos.
Este programa de Certificación Profesional tiene una particularidad, al tratarse de cursos que pueden realizarse de forma independiente, se repite algún contenido en los cursos, principalmente en lo relacionado a los fundamentos teóricos y al uso del software, dada su importancia.
Syllabus
Course 1: Minería de Datos: Segmentación de Mercados
¿Conoces realmente a tus clientes? En este curso aprenderás a construir modelos basados en técnicas de minería de datos, que te permitirán descubrir los hábitos de compra de tus clientes, para definir estrategias de marketing de acuerdo con sus perfiles, hacer una correcta toma de decisiones y tener una ventaja competitiva a través de herramientas de minería de datos.
Course 2: Minería de Datos: Análisis de la Canasta de Compra
¿Conoces realmente qué productos de la canasta de mercado compran tus clientes o te dejas llevar por lo que aparenta a simple vista? En este curso aprenderás a construir modelos basados en técnicas de data mining o minería de datos, que te permitirán conocer información relevante de tus clientes y descubrir patrones de comportamiento para definir estrategias de marketing de acuerdo a la compra de productos.
Courses
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Es fundamental conocer a nuestros clientes para alcanzar nuestro objetivo general. Este conocimiento debe ser profundo, no solo de sus cualidades y características, sino, también de sus patrones de comportamiento como consumidor, esta es información necesaria para alcanzar la fidelización del cliente. Un claro ejemplo es cómo funciona son los anuncios en redes sociales.
La segmentación realiza un agrupamiento de los clientes de acuerdo a su comportamiento como consumidor. Los segmentos de comportamiento son grupos de clientes que se comportan de manera similar en relación con el negocio. Estos grupos de clientes con hábitos de compra similares son comúnmente llamados segmentos de clientes.
La segmentación de clientes requiere toda la cantidad de información posible de ellos. Es decir, datos transaccionales generados al adquirir bienes o servicios, potencial de demanda, evolución y tendencias de mercado, entre otros.
Al contar con bases de datos, la segmentación y análisis de datos puede realizarse mediante técnicas de minería de datos que te permitan el descubrimiento del conocimiento del cliente. La segmentación de mercados mediante el algoritmo K-Means, te permite segmentar el mercado y crear conjuntos de datos, mediante el agrupamiento de clientes para interpretar información relevante de consumo.
A través del uso básico de la inteligencia artificial, en este curso aprenderás los fundamentos teóricos del Big Data y la técnica de minería de datos o data mining, relacionada con la segmentación de mercados. Serás capaz de realizar el pre procesamiento de datos, la selección de datos y el procesamiento de datos para obtener palabras clave que te permitan convertir la decisión de compra del cliente y encontrar datos relevantes para implementar medidas predictivas y generar árboles de decisión.
Además, mediante el software especializado RapidMiner, aplicarás los conceptos en la creación de un modelo de minería de datos, que te permitirá ser miembro de la actual inteligencia de negocios y tener una ventaja competitiva por medio del proceso de minería de datos.
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Para el proceso de minería de datos es fundamental conocer a priori qué productos compran nuestros clientes y hacer un análisis de la cesta de la compra con los datos de entrada disponibles. Este conocimiento debe ser profundo, no solo es necesario conocer los productos que compran, sino también los patrones de comportamiento, es decir, las relaciones que existen entre la gran cantidad de los productos que se compran.
La técnica de análisis de la canasta de mercado, requiere como primer paso conjuntos de datos de las compras de los clientes para poder realizar el preprocesamiento. Es decir, requiere los datos transaccionales generados cada vez que los clientes realizan una compra para posteriormente crear subconjuntos.
Al contar con grandes volúmenes de datos de todas las transacciones, el análisis de la cesta de la compra, puede realizarse mediante técnicas de minería de datos aplicada en las bases de datos.
La técnica de análisis de la canasta de mercado, permite identificar diferentes association rules o reglas de asociación entre los datos disponibles sobre productos comprados en determinada cantidad de información. Y este proceso de descubrimiento es de gran beneficio para detectar más allá de un excel con gran cantidad de datos, información útil cómo si los clientes realizan regularmente el pago con tarjetas de crédito o consumen más determinado producto.
Las reglas de asociación forman un cuerpo de conocimientos muy útiles en mercadotecnia, ya que contribuirán a definir estrategias y tácticas que permitan acertar en las necesidades y deseos de los clientes. Tienen aplicaciones tales como: Soporte para la toma de decisiones, análisis de información de ventas, distribución de mercancías en los anaqueles de las tiendas y segmentación de clientes con base en patrones de comportamiento. Y permite la creación de árboles de decisión que al final impacte en una estrategia predictiva.
En este curso aprenderás los fundamentos teóricos de análisis de datos y la técnica de minería de datos relacionada con el análisis de la cesta de la compra.
Además, mediante inteligencia artificial con el software especializado RapidMiner, aplicarás los conceptos en la creación de un modelo de minería de datos con aprendizaje automático o machine learning, que te permitirá realizar un completo análisis de la canasta de mercado y aplicar los resultados obtenidos en tu estrategia. Utiliza todas las herramientas de minería de datos a tu favor y aplícalo en grandes bases de datos.
Taught by
Román Alberto Zamarripa Franco
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