Customer Segmentation and Clustering Métodos Analíticos Aplicados al Marketing. web

Transcripción

1 Customer Segmentation and Clustering Métodos Analíticos Aplicados al Marketing web

2 Presentación La segmentación es, en esencia, un proceso por el cual se clasifican o categorizan objetos en grupos con similares características. Estas características pueden ser uno o varios atributos. También se puede definir la segmentación como la subdivisión de la población de acuerdo a criterios conocidos. Esta técnica nos ayuda entender la composición de los clientes dentro de una base de datos, para que luego, la labor de marketing y del negocio se realice de la mejor forma. El curso de Customer Segmentation and Clustering aborda las metodologías analíticas para segmentar clientes dentro de grandes bases de datos. Para esto se abordan los tipos de clustering desde los algoritmos más sencillos hasta los más complejos. Asimismo, el curso forma parte de una especialización dentro del módulo de Predictive Analytics. Business Analytics Predictive Analytics Certification - DMC Statistical Inference Clustering 2 Dirigido a: SPSS / SAS Data Mining I Data Mining II Dirigido a todos aquellos profesionales interesados en ampliar sus conocimientos en técnicas avanzadas de análisis de datos y segmentación de clientes. Profesionales que se desempeñen en áreas de Business Intelligence, Marketing, Sistemas de información, Data Warehouse, Riesgo Financiero y todas las áreas involucradas en el manejo de grandes volúmenes de información. Pre-requisitos: Conocimientos previos de estadística. Relacionado con el manejo de bases de datos.

3 Metodología Basado en la teoría y en la aplicación directa de los conceptos aprendidos. 99Material impreso con diapositivas del curso. 99CD-ROM con material de consulta. CD-ROM con base de datos para aplicación en clases 99Una PC por Alumno. 3

4 Syllabus I. Segmentación Inicial Objetivos Comprender los diferentes tipos de segmentación. Identificar las condiciones necesarias para realizar un análisis de segmentación. Aplicar técnicas básicas de segmentación. Temario Tipos de Segmentación. Condiciones necesarias para la segmentación. Segmentación por Criterio Experto. Aplicación en Modelos Predictivos. II. Proceso de Segmentación Objetivos Entender el proceso de segmentación y sus principales aplicaciones. Aprender a generar la matriz de datos para segmentación. Aprender criterios para la formación de segmentos, tamaño y el número de los mismos. Análisis y perfilado de los segmentos. Temario Definición de la población a segmentar. Generación de la Matriz de datos. Selección de Variables/Reducción de Dimensionalidad. Formación de Segmentos. Caracterización/Perfilado. Automatización/Generación de reglas. III. Técnicas de Segmentación Objetivos Aprender a utilizar la técnica correcta de segmentación para cada caso. Aplicar las técnicas de segmentación para cada caso. Temario Criterio experto, Árboles de Decisión, RFM, Agrupación Jerárquica. K.Medias, K-Medioides, Mapas auto organizados de Kohonen (SOM), Algoritmo EM. Agrupación Difusa (Fuzzy), Agrupamiento basado en densidad (DBSCAN), Métodos de diagnóstico de los segmentos Caso Aplicativo Individual Cada participante desarrollará un Caso Aplicativo Individual (CAI) a lo largo del curso. Se realizará el seguimiento del CAI a lo largo de las sesiones del curso. El participante podrá utilizar sus propias bases de datos para el desarrollo de este caso (opcional). Instructor Roberto Samaniego. MBA Centrum. Escuela de Negocios de la PUCP. Ingeniero Estadístico por la Universidad Nacional de Ingeniería. Actualmente líder de proyectos de Data Mining en el sector financiero. Ha desarrollado modelos de segmentación por más de 10 años para las áreas de Servicio al Cliente, Marketing, Gestión de Productos, CRM e Inteligencia de Negocios. Con amplia experiencia en la implementación de diversos proyectos de Business Intelligence, Data Warehouse y Data Mining. Jonny Chambi. MBA. UPC. Máster Europeo en Dirección de Marketing y Gestión Comercial, Escuela de Negocios EOI de España. Profesional de Ingeniería Estadística, Universidad Nacional de Ingeniería. Con más de 7 años de experiencia en proyectos de Business Intelligence, CRM y Data Mining en Telefónica, Banco Interbank y BBVA Banco Continental. Actualmente es Experto de Minería de Datos. 4

5 Medios de Pago 1. Depósito en las cuentas BBVA o BCP: N Cuenta de Ahorros: N Cuenta de Corriente: Pago Online: 5 Razón Social J&J Data Mining Consulting S.A.C R.U.C Oficina Data Mining

6 Certificado Certificación otorgada a nombre de Data Mining Consulting. La empresa de capacitación en herramientas analíticas del Perú. 99Certificado de asistencia 99Certificado de especialización Cómo obtengo mi certificado de asistencia? La obtención del certificado de asistencia será emitida siempre en cuando el alumno cuente con una asistencia mínima del 80%. Cómo obtengo mi certificado de especialización? Al finalizar el curso el capacitador evaluará a los participantes con un caso aplicativo. La nota mínima requerida es (14) catorce. En caso de no aprobar el examen se emitirá el certificado de asistencia. Data Mining Consulting 6

7 Data Mining Consulting SAC DMC es una empresa pionera dedicada a la extracción de conocimiento desde grandes bases de datos, con más de 4 años experiencia en la capacitación de temas de Minería de Datos, Scoring de Riesgo Crediticio, Business Intelligence, Técnicas de segmentación, Business Analytics y Big Data. DMC es la única empresa peruana reconocida como uno de los referentes de capacitación en temas de Big Data. Empresas que confiaron en nosotros: 7

8 Contacto Ejecutiva: Srta. Angela Huacasi Web: Teléfono: (511) Móvil: # / # Dirección: Calle Rio de la Plata 167. Of San Isidro. Lima - Perú. Lunes a Viernes de 9:00 a.m. a 7:00 p.m. y Sábados de 9:00 a.m. a 1:00 p.m. 8