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Digital Marketing Intelligence y Big Data

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CONCEPTOS
CLAVE
1
FUNDAMENTOS Y CULTURA CRM
2
DE LOS CRMS TRADICIONALES TIPO SAP O MICROSOFT DYNAMICS…
3
A LOS CRMS “AS A SERVICE” COMO SALESFORCE O SUGAR
4
OPTIMIZACIÓN DEL ACCOUNT PLANNING VÍA CRM
5
DEL CRM AL BIG DATA MARKETING
6
LAS 4 VS DEL BIG DATA (VELOCIDAD, VOLUMEN, VARIEDAD Y VERACIDAD)
7
MARKETING & BUSINESS INTELLIGENCE.
8
MARKETING AUTOMATION TOOLS
9
DANDO LA VUELTA A LA CADENA DE VALOR DEL DATO. INPUTS, OUTPUTS Y KPIS
10
HERRAMIENTAS DE HOMOGENEIZACIÓN DE DATOS
11
TOMA DE DECISIÓN AUTOMÁTICA A TRAVÉS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
12
DEEP LEARNING PARA MARKETING: WATSON DE IBM Y OTRAS SOLUCIONES
Descripción

No cabe duda, vivimos en la era del Big Data. Esta nueva tecnología está cambiando el mundo y ha venido para quedarse. El elemento diferenciador es la generación de ideas que mejoren la toma de decisiones y aporten valor al negocio. Los campos de aplicación son innumerables, pero existe un interés especial en su uso en torno al Marketing. 

Cada empresa es capaz de generar millones de registros al día con la información de sus clientes. Estos datos provienen de fuentes internas, tales como CRM, call centers e interacciones y transacciones, entre otras, y de fuentes externas (o de terceros), como redes sociales o buscadores, en las cuales los usuarios crean otra ingente cantidad de datos. 

Con este mix de información, no solo podemos perfilar a cada uno de nuestros clientes, sino también llegar a conocer sus gustos, afinidades y comportamientos fuera y dentro de nuestros servicios. La capacidad de acceder, integrar y analizar cada uno de los conjuntos de información ofrece una oportunidad sin precedentes.

Información

Objetivos

 

  • Entender las diferencias entre datos estructurados, semi-estructurados y no-estructurados y su aplicación conjunta a la toma de decisión empresarial.

  • Conocer las plataformas de multiproceso así como las herramientas y algoritmos de datos que permiten establecer - en base a iteraciones- relaciones causales entre entradas y salidas de datos.

  • Aplicar al marketing las técnicas de Big Data que permiten una mejor segmentación de mercados y clientes.

  • Identificar oportunidades latentes de producto/servicio y campañas de comunicación que hubiesen pasado desapercibidas si no fuese por la agregación de información.

MÓDULOS

FUNDAMENTOS Y CULTURA CRM
DE LOS CRMS TRADICIONALES TIPO SAP O MICROSOFT DYNAMICS
A LOS CRMS “AS A SERVICE” COMO SALESFORCE O SUGAR
OPTIMIZACIÓN DEL ACCOUNT PLANNING VÍA CRM
DEL CRM AL BIG DATA MARKETING
LAS 4 VS DEL BIG DATA (VELOCIDAD, VOLUMEN, VARIEDAD Y VERACIDAD)
MARKETING & BUSINESS INTELLIGENCE.
MARKETING AUTOMATION TOOLS
DANDO LA VUELTA A LA CADENA DE VALOR DEL DATO. INPUTS, OUTPUTS Y KPIS
HERRAMIENTAS DE HOMOGENEIZACIÓN DE DATOS
  • Data Warehouses y Data Lakes

  • ETL (extraer, transformar y cargar),

  • Extracción de los datos de distintas fuentes.

  • Homogeneización de los datos (Depuración y preparación),

  • Definir la estructura del almacén de datos, (donde se carga la información)

  • Forma de utilización de los datos del almacén

TOMA DE DECISIÓN AUTOMÁTICA A TRAVÉS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
DEEP LEARNING PARA MARKETING: WATSON DE IBM Y OTRAS SOLUCIONES
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