Business Analytics. Data Driven Decision Making

Objetivos:

• Conocer claramente la definición de dato.
• Aprender sobre el Business Intelligence y el Business Analytics.
• Diferencias los factores claves del BI y BA.
• Descubrir cómo nos ayudan los datos a ser más productivos
• Adquirir conocimientos sobre cómo representar los datos de forma exacta e inequívoca.
• Conocer el uso de los paneles de control.
• Aprender sobre las características más importantes de un CMI
• Aprender una base sobre la lógica inductiva
• Conocer los posibles métodos para la búsqueda de hipótesis
• Definir la complejidad computacional
• Adquirir conocimientos sobre la variedad de métodos de aprendizajes estadísticos
• Conocer la historia y evolución del Big Data
• Distinguir algunos sectores pioneros del Big Data
• Adquirir conocimientos sobre el Big Data Analytics
• Diferenciar entre Data Analytics, Big Data y Data Science.
• Conocer la analítica avanzada
• Conocer la analítica predictiva
• Conocer la analítica prescriptiva
• Aprender sobre el valor que aporta el dato
• Diferenciar los distintos tipos de datos
• Conocer como son los datos aplicados en el marco normativo
• Definir lo que es Data Governance y Data Quality

Índice:

UD 1. CRM
1.1 Introducción
1.2. Fases del proceso de un CRM
1.2.1. Entornos VUCA
1.2.2. El nuevo consumidor
1.2.3. El valor de la marca
1.2.4. Mercados globales y colaboración
1.2.5. Cómo implantar un CRM
1.3. Beneficios y ventajas
1.3.1. Máxima personalización
1.3.2. Datos
1.3.3. Comunicación fluida
1.3.4. Multicanalidad e integración
1.3.5. Movilidad y dinamismo
1.3.6. Productividad
1.3.7. Mejora de la satisfacción del cliente
1.4. Implementación
1.4.1. Objetivos, planificación y asignación de presupuesto
1.4.2. Establecimiento de objetivos
1.4.3. Presentación al personal de la empresa
1.4.4. Mapeo de los procesos de ventas
1.4.5. Elección de la herramienta informática
1.4.6. Formación del personal
1.4.7. Análisis, puesta en marcha y mantenimiento del sistema
1.5. ¿Está preparada tu empresa?
1.5.1. ¿La dirección de la empresa está preparada para asumir el reto?
1.5.2. ¿Está el personal preparado?
1.5.3. ¿Se cuenta con los recursos necesarios y suficientes?
1.6. Errores más frecuentes
1.6.1. Error de dirección
1.6.2. Propuesta de calor incorrecta
1.6.3. Proceso de ventas mal definido
1.6.4. Dejar implementación y parametrización a cargo del departamento informático o tecnológico
1.6.5. Elegir la herramienta incorrecta
1.6.6. Base de datos de poca calidad
1.7. CRM para solucionar problemas de la empresa
1.7.1. Datos fiables
1.7.2. Canales de comunicación engrasados
1.7.3. Productividad
1.7.4. Trabajar por contextos
1.7.5. Postventa
1.7.6. Explorando el mercado
 
UD 2. Inbound Marketing
2.1. Inbound Marketing vs Marketing De Contenidos
2.1.1. Introducción y primeras definiciones
2.1.2. Lead scoring
2.1.3. Lead nurturing
2.1.4. Marketing de contenidos y storytelling
2.1.5. Equipo necesario y herramientas
2.2. ETAPAS DEL INBOUND MARKETING
2.2.1. Construyendo el modelo
2.2.2. Buyer persona y customer journey
2.2.3. Creación de contenido
2.2.4. Atraer: de extraños a visitantes
2.2.5. Convertir
2.2.6. Cerrar
2.2.7. Complacer
2.3. Marketing de permiso
2.3.1. Ventajas y desventajas
2.3.2. Los cinco niveles de confianza
2.4. E-mail marketing
2.4.1. Ventajas de una campaña de e-mail marketing
2.4.2. La lista de correos electrónicos
2.4.3. Diseñando una campaña
2.4.4. Indicadores y medidas
2.4.5. Herramientas de e-mail marketing
2.4.6. Newsletters
2.5. A/B TESTING
2.5.1. Preparación
2.5.2. Qué se va a testar
2.5.3. La puesta en marcha y análisis