Curso
Segmentación (Clustering) con Foco en Segmentación de Mercados /Clientes
SOMOS
EDUCACIÓN
CONTINUA
Los algoritmos de machine learning en segmentación son una herramienta útil cuando se requiere reunir casos en grupos significativos cuyos miembros se parezcan y a la vez dicho grupo se diferencie claramente de otros grupos. Una de las aplicaciones más frecuentes es en la segmentación de mercados /segmentación de clientes, donde se busca separar a los clientes actuales o potenciales en grupos significativos para aplicar estrategias diferenciadas que conduzcan al éxito de los objetivos de negocio.
La ciencia y el arte de la segmentación requieren el dominio de un conjunto de técnicas y conceptos que, unidos a la lógica de la estrategia empresarial, permitan obtener los mejores resultados. Acompañados por un docente de amplia experiencia en la utilización de clustering para segmentación de personas, el asistente obtendrá no solo un conocimiento técnico directamente aplicable a su problema, sino un entendimiento de la alineación entre lo técnico y lo estratégico para lograr el mejor resultado empresarial en sus indicadores de negocio (KPI).
Objetivos
- Entender la esencia del problema de agrupamiento, basado en el paradigma de distancias.
- Utilizar algoritmos de machine learning para obtener resultados de segmentación y poder valorar dichos resultados desde un punto de vista de minería de datos
- Usar la estrategia y los objetivos de negocio para guiar la aplicación e interpretación de las técnicas de segmentación de mercados.
Dirigido a
Metodología
Contenidos académicos
- El paradigma de distancias en clustering y el teorema del patito feo.
- Estrategia en segmentación de mercados
- Técnicas de clustering y su uso estratégico: RFM
- Técnicas de clustering y su uso estratégico: K-means, k-medioides y sus variantes
- Técnicas de clustering y su uso estratégico: Cluster jerárquico
- Técnicas de clustering y su uso estratégico: DB-SCAN
- Técnicas de clustering y su uso estratégico: Mapas auto-organizados (SOM) y expectation/maximization
Conferencistas
Profesor 1 : Jorge Andrés Alvarado Valencia
Ingeniero Industrial, Master of Science en análisis masivo de datos (Analytics) de North Carolina State University y Doctor en Ingeniería de la Pontifica Universidad Javeriana. Miembro del Centro de Excelencia en Big Data y Data Analytics (CAOBA) en donde lídero el proyecto de Textolítica del servicio para Bancolombia y trabajó en el proyecto de Segmentación Digital para NUTRESA. Profesor Titular del departamento de Ingeniería Industrial de la Pontificia Universidad Javeriana. Consultor en análisis de datos para comportamiento del consumidor, realizando segmentación de clientes tanto para el sector público (Transmilenio) como privado (Nutresa, Belcorp,Universal). Anteriormente fue Director de planeación y desarrollo de LOJACK durante cinco años donde fue responsable de los proyectos de tecnología de información y desarrollo de bases de datos en Colombia, Venezuela y Brasil, para cerca de 200 usuarios, y del desarrollo de indicadores de gestión mediante modelos estadísticos. Investigador Senior en Minciencias. 47 productos de investigación y docencia registrados en Google Scholar, con más de 800 citaciones (h-index=12).Sus áreas de interés son el procesamiento automático del lenguaje natural (NLP- text mining), los sistemas de soporte a la toma de decisiones (DSS), la analítica predictiva (predictive analytics) y los pronósticos que integran el juicio humano (judgmental forecasting)
4% por pronto pago: Este descuento es el único acumulable y aplica si pago es realizado un mes antes de iniciar el programa.
10% por ser egresado o estudiante (activo) en pregrado o posgrado de la Universidad Javeriana.
10% por afiliación a la caja de compensación Cafam.
15% para grupos de 3 a 5 participantes en el mismo programa.
20% para grupos de 6 participantes en el mismo programa y en el tercer diplomado realizado consecutivamente.
Apertura y fecha de inicio: la apertura y la fecha de inicio del
programa dependerá del mínimo número de inscritos,
establecido por la Universidad.
Certificación: se otorgará certificación a quien haya
cumplido como mínimo con el 80% de las actividades
programadas en el aula.
Forma de pago: efectivo, cheque de gerencia, tarjeta de
crédito (recibimos todas las tarjetas, cuenta de cobro).
Válido para Colombia:
**Art. 92 Ley 30 de 1992 - Las Instituciones de
Educación Superior no son responsables del
I.V.A.
**Numeral 6 del Art. 476 Estatuto Tributario
(ET) - Servicios excluidos del impuesto sobre
las ventas.