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Unidad 1 Al Término De Esta Unidad Los Alumnos Podrán: Identificar Y Aplicar Aspectos Epistemológicos, Biológico Y Psicosociales Que Condicionan La Respuesta De Un Consumidor Frente A La Estimulaciones Que Recibe Del Mercado. Relator: Cristian Munita V. |
Modulo 1: Cambios Epistemológicos: - Introducción - El Concepto De Paradigma: T. Khun - La Primera Y La Segunda Cibernética - Construcción Social De La Realidad: Berger Y Luckman - La Organización Del Sistema Nervioso Según Maturana Y Varela - Constructivismo Y Postmodernidad - El Consumidor Postmoderno Modelos Conceptuales Para Explicar La Conducta De Consumo: - El Enfoque Psicológico - El Enfoque Sociológico - El Enfoque Cultural - Los Enfoques Económicos De La Conducta Procesos Cognitivos Y Afectivos: - Sensación Y Percepción - Atención Y Memoria - Motivación - Teoría Atribucional Y El Rol De Las Creencias - Emociones Teoría Del Aprendizaje: - Paradigma De Condicionamiento Clásico - Paradigma De Condicionamiento Operante - Modelamiento De Conducta. Psicología Social: - Áreas De Estudio De La Psicología Social. - Las Actitudes Y Su Medición Neurociencia Y Conducta: - El Sistema Nervioso Como Un Sistema Cerrado - La Construcción De La Realidad En El Operar Del Sistema Nervioso Taller Práctico Evaluación 1 |
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Unidad 2 Al Término Del Módulo Los Alumnos Podrán: Aplicar Técnicas De Construcción De Modelos Predictivos Apoyándose Con El Software Data Mining Relator: José Antonio Lipari Arias |
Modulo 2: Data Mining Introducción ¿ Introducción ¿ ¿Que Es Data Mining? ¿ Contexto Que Ha Llevado A Su Aplicación Actual Y Proyecciones Futuras. ¿ Visión General De Aplicaciones En El Negocio En Múltiples Industrias Técnicas Y Conceptos Ø Problemas Supervisados Y No Supervisados Ø Problemas De Clasificación Y Regresión Ø El Problema De La Extracción De Patrones Y La Elección Del Método Adecuado Ø Métodos Utilizados En Data Mining ¿ Árboles De Decisión ¿ Regresión Lineal Y Logística ¿ Redes Neuronales ¿ Reglas De Asociación ¿ Vector Support Machine Ø Ejemplos De Aplicación De Algunos Métodos A Problemas Puntuales. Proceso Kdd Ø Descripción Del Proceso Kdd Ø Ejemplo Práctico De Su Aplicación En Predicción De Compra Otras Formas De Data Mining Y Software 1. Web Mining 2. Text Mining 3. Herramientas De Data Mining Disponibles En El Mercado. Preparación De Bases De Datos 1. Exploración De Datos E Identificación De Patrones Visuales 2. Tratamiento De Datos Erróneos, Faltantes O Fuera De Rango 3. Elección De Atributos Relevantes 4. Construción De Variables Derivadas Construcción De Modelos Predictivos Construcción De Una Base De Entrenamiento 1. Separación De Datos En Validación Entrenamiento Y Testeo 2. Aplicación De Un Técnica Data Mining Con Software Sas 3. Evaluación De Los Resultados. 4. Aplicación Del Modelo Predictivo A Nuevos Datos Taller Evaluación 2 |
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Unidad 3 Al Término De Esta Unidad Los Alumnos Podrán: Analizar Y Aplicar Componentes Del Ámbito De La Investigación De Mercado, Respecto A Fuentes De Demanda. Relator: Cristian Munita V |
Modulo 3: Investigación De Mercado Rol De La Investigación En La Actividad De Marketing: - Introducción - Cambios Socioculturales Que Propician El Desarrollo De La Nueva Economía - La Expresión En Los Enfoques Empresariales De Los Cambios Epistemológicos - Análisis Actual De La Investigación De Mercado Y Futuros Desafíos. Principios Básicos De Metodología, Diseño De Investigación Y Muestreo: - Fundamentos Teóricas A La Base De Las Metodologías Cualitativas Y Cuantitativas - Metodologías Cualitativas - Metod4ología Cuantitativas - Diseños De Investigación - Teoría General De Muestreo Y Tipos De Muestreo. Tipos De Estudio: - Estudios Base - Estudios De Brand Equity - Estudios De Satisfacción Y Lealtad De Clientes - Estudios De Evaluación De Estándares De Atención - Estudios De Segmentación - Estudios De Usos Y Actitudes - Estudios De Shopper - Estudios De Evaluación De Conceptos Y Productos - Estudios De Demanda Y Elasticidad Precio - Estudios De Publicidad Herramientas Estadísticas Claves En La Investigación De Mercado:} - Mapa General De Las Herramientas Estadísticas: Univariadas, Divariadas, Multivariadas / Estadística Descriptiva E Inferencial. - El Concepto De Regresión Y Su Aplicación A La Investigación De Mercado - Las Medidas De Asociación - Análisis Factorial Y La Identificación De Dimensiones Latentes - Herramientas Para La Segmentación Del Mercado: Cluster, Chaid - El Análisis De Las Decisiones: Análisis Conjunto. - Taller - Evaluación 3 |
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Unidad 4 Al Término De Esta Unidad Los Alumnos Podrán: Aplicar Método Para Desarrollar Los Insights De Clientes Generados De Las Ofertas De Valor En Estructura De Relacionamiento Cliente/Empresa Como Las Plataformas Tecnológicas Disponibles. Relator: Juan Pablo Forno M. |
Modulo 4: Estrategia De Relacionamiento Y Oferta De Valor Estructura Del Relacionamiento Cliente/Empresa ¿ Claves Que Se Deben Tener En Consideración Al Momento De Diseñar E Implementar Una Estrategia De Relacionamiento Entre Empresa Y Cliente ¿ Modelo De Negocios Qué Se Entiende Por Crm ¿ Estrategía De Crm (Customer Relationship Management) ¿ Empresas Exitosas Al Momento De Incorporar Al Cliente Al Centro De La Organización Identificación De Clientes ¿ ¿Qué Significa Identificar A Un Cliente? ¿ ¿Qué Aspectos Debemos Considerar Para Administrar Y Gestionar Esta Información? ¿ ¿Qué Estrategias Se Pueden Seguir En Función De La Información Que Dispongamos Del Cliente? Diferenciación De Clientes ¿ ¿Son Todos Los Clientes Iguales? ¿ ¿Qué Significa Diferenciar Por Valor? ¿ ¿Qué Significa Diferenciar Por Necesidades? ¿ ¿Cuántos Segmentos O Clusters Son Necesarios? Interacción Con Los Clientes ¿ ¿Qué Es Interactuar Con Los Clientes? ¿ ¿El Ciclo De Vida Del Cliente Impacta En Las Necesidades De Interacción? ¿ ¿Cómo Podemos Aprender Del Cliente En La Interacción? ¿ ¿Cuáles Son Los Canales De Interacción De Mayor Eficiencia? ¿ ¿Es Posible Personalizar La Interacción? Personalización (Customización) De Clientes ¿ ¿Es Posible Personalizar La Oferta A Los Clientes? ¿Qué Determina Cual Es El Servicio Adecuado Para Cada Cliente? ¿ ¿Qué Aspectos Del Servicio Debemos Diferenciar? ¿ ¿Cómo Implementar Estrategias De Cross Y Up Selling? ¿ ¿Qué Debemos Personalizar En La Oferta? ¿ ¿Hasta Cuando Debemos Personalizar La Oferta? ¿ Taller ¿ Evaluación 4 |
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Unidad 5 Al Término De Esta Unidad Los Alumnos Podrán: Aplicar Métodos Innovadores, Para La Creación De Valor Superior A Partir De Los Consumidores, Con Visión A Nivel De Estrategia, Diseño Y Operación De Negocios. Relator: Rodrigo Saá M |
Modulo 5: La Innovación Como Imperativo Estratégico. ¿ La Trampa Del Commodity - ¿Industrias, Productos O Empresas Commodities? ¿ La Innovación Como Creación De Valor Superior ¿ Elementos Estratégicos Y Cualitativos Para La Innovación. Gestión De La Innovación ¿ Proceso De Innovación: O Observar Y Evidenciar, Conceptualizar Y Estrellar, Prototipear Y Refinar, Posicionar Y Lanzar ¿ Facilitadores De Innovación: O Estrategia, Recursos, Organización, Cultura, Control De Gestión ¿ La Tolerancia Al Error, El Pensar En Grande Y Las Principales Diferencias O Entre La Evaluación De Un Proyecto Tradicional Y Uno De Innovación Observación Para La Identificación De Insights ¿ ¿Por Qué Observar? ¿ Necesidades Explicitas Y Latentes ¿ ¿Para Qué Observar? ¿ El Cliente No Siempre Tiene La Razón ¿ ¿Qué Y Cómo Observar? ¿ Herramientas Cualitativas Y Tips De Uso Cotidiano Conceptualización Y La Creatividad ¿ La Creatividad No Es Propiedad Exclusiva De Los Artistas ¿ Herramientas Para Maximizar La Creatividad ¿ Focalización De Los Esfuerzos Creativos ¿ El Valor De La Conceptualización ¿ Prácticas Para Desarrollar Conceptos De Negocios ¿ Exposición De Factores Claves De Éxito Para La Toma De Decisiones Taller Evaluación Final |
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