Minería de Datos: Segmentación de Mercados

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.

Módulo 1. Big data

• Introducción
• Big Data en Mercadotecnia
• Herramientas de Big Data

Módulo 2. Minería de datos

• Introducción
• Técnicas de minería de datos
• Aplicaciones de minería de datos

Módulo 3. Segmentación de mercados con k-Means

• Introducción
• Algoritmo k-means
• Casos de segmentación de mercados

Módulo 4. Software especializado Rapidminer

• Introducción
• Interface de Rapidminer
• Construcción de modelos

Módulo 5. Aplicación de segmentación de mercados k-Means

• Introducción
• Implementación de técnicas
• Caso práctico de segmentación de mercados