Técnicas de segmentación de clientes para maximizar la data de tu empresa
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Este curso profundiza en técnicas modernas y avanzadas de segmentación que van más allá de lo demográfico. Aprenderás a combinar datos cualitativos, transaccionales y de comportamiento para crear segmentos que impulsen marketing, producto y retención. El enfoque práctico te permitirá …
Lo que aprenderás
Contenido del Curso
Preguntas Frecuentes
Este curso profundiza en técnicas modernas y avanzadas de segmentación que van más allá de lo demográfico. Aprenderás a combinar datos cualitativos, transaccionales y de comportamiento para crear segmentos que impulsen marketing, producto y retención. El enfoque práctico te permitirá aplicar lo aprendido directamente en tu empresa o proyecto.
Dirigido a
Público general con interés en marketing analítico, emprendedores, gestores de datos, responsables de atención al cliente, quienes deseen usar la data para decisiones más inteligentes.
Lo que aprenderás
- Revisión de técnicas de segmentación tradicionales (demográficas, geográficas, psicográficas, conductuales).
- Segmentación basada en datos transaccionales y de comportamiento.
- Métodos de agrupamiento (clustering, k-means, segmentación por RFM).
- Herramientas accesibles para análisis de datos y segmentación (Excel, software básico, herramientas en la nube).
- Validación estadística: tamaño, estabilidad, relevancia del segmento.
- Aplicación estratégica: usar segmentos para campañas, personalización, cross-sell y retención.
Información Adicional
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Modalidad: Online Asincrónico
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Duración total: 10 horas
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Evaluación final: Opción múltiple para reforzar los aprendizajes clave, con intentos ilimitados para priorizar el aprendizaje continuo.
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Diploma digital: Personalizado con nombre completo, duración total y fecha de aprobación, con verificación QR al aprobar el curso.
- 7 secciones
- 51 lecciones
- De por vida
Expandir todas las seccionesPlegar todas las secciones
- Bienvenida e introducción1
- Módulo 1: Fundamentos y propósitoPrincipios esenciales de la segmentación basada en datos y comprende cómo la analítica fortalece la toma de decisiones estratégicas. Beneficios competitivos y los casos reales que evidencian el impacto de una segmentación bien diseñada.7
- 2.1Definición moderna de segmentación: de Kotler al marketing basado en datos
- 2.2Empresas que segmentan vs. empresas que no segmentan
- 2.3Ventajas competitivas de la segmentación avanzada
- 2.4Personalización a escala (Mass Personalization)
- 2.5Variables con mayor poder predictivo
- 2.6Tipos de segmentación (revisión y posicionamiento)
- 2.7Actividad sugerida
- Módulo 2: Fuentes de datos y preparaciónTipos de datos clave, su calidad, limpieza, normalización y enriquecimiento. Cómo la preparación adecuada del dataset condiciona la precisión, estabilidad y utilidad de cualquier modelo de segmentación.12
- 3.1Introducción técnica a la gestión de datos para segmentación
- 3.2Tipos de datos relevantes para segmentación
- 3.3Mapa de tipos de datos para segmentación
- 3.4Flujo de integración de datos
- 3.5Limpieza y preparación del dato (Data Cleaning & Preparation)
- 3.6Errores comunes en pymes ecuatorianas
- 3.7Validación técnica de la calidad del dato
- 3.8Control de calidad
- 3.9Sosteniendo decisiones
- 3.10Construcción del dataset final para segmentación
- 3.11Selección de variables críticas
- 3.12Actividad sugerida
- Módulo 3: Técnicas clásicas vs. técnicas modernasCompara enfoques tradicionales y avanzados de segmentación, combinando psicografía, conducta, RFM y valor esperado. Presenta modelos híbridos que integran lo mejor del análisis conceptual con prácticas basadas en datos.10
- 4.1Introducción técnica a la evolución de la segmentación
- 4.2Segmentación conductual y segmentación psicográfica
- 4.3Comparación entre técnicas clásicas y modernas de segmentación
- 4.4Modelo híbrido integrado de segmentación
- 4.5Segmentación por RFM (Recencia, Frecuencia, Monto)
- 4.6Segmentación basada en valor esperado (CLV)
- 4.7Aplicaciones prácticas de RFM y CLV
- 4.8Clustering
- 4.9Segmentación por RFM (Recencia, Frecuencia, Monto)
- 4.10Actividad sugerida: Construcción de un modelo híbrido de segmentación aplicado a un producto o servicio real
- Módulo 4: Métodos de clustering aplicados a segmentaciónTécnicas algorítmicas como K-Means y clustering jerárquico, analiza la selección óptima de clusters e interpreta patrones emergentes desde la estructura matemática y su aplicación estratégica.10
- 5.1Introducción al clustering como método de segmentación
- 5.2Preparación del dataset para clustering
- 5.3Clustering simple y K-Means aplicado
- 5.4Proceso de clustering
- 5.5Segmentación jerárquica
- 5.6K-Means vs clustering jerárquico
- 5.7Interpretación y lectura de agrupamientos
- 5.8K Means Clustering
- 5.9Aplicación práctica y casos
- 5.10Actividad sugerida
- Módulo 5: Validación y Aplicación Práctica de SegmentosCriterios cuantitativos, estratégicos y operativos para validar segmentos. Cómo traducirlos en campañas personalizadas, estrategias de crecimiento y su integración en sistemas internos.11
- 6.1Introducción a la validación de segmentos
- 6.2Criterios de validación: tamaño, estabilidad y utilidad
- 6.3Validación de segmentos
- 6.4Estabilidad de segmentos
- 6.5Métodos cualitativos y estratégicos de validación
- 6.6Mapeo de segmentos a estrategias de marketing
- 6.7Segmento validado/Estrategia activada
- 6.8Estrategias por tipos de segmento
- 6.9Integración de segmentos en plataformas y sistemas internos
- 6.10Validación y uso estratégico de segmentos en una empresa real
- 6.11Actividad sugerida
- Evaluación Final1
El curso es 100% online. Incluye una clase en vivo obligatoria por Zoom y una evaluación final para obtener tu diploma. También tendrás acceso permanente a material complementario opcional (guías, videos y podcasts diseñados con IA) que puedes estudiar a tu ritmo.
No te preocupes. La sesión quedará grabada y podrás verla luego desde tu cuenta.
La duración estimada de este curso es 8 horas y se distribuye en módulos. Tú decides si lo completas en pocos días o por etapas.
Sí. Al aprobar una evaluación corta (con intentos ilimitados y de opciones múltiples), recibirás un diploma digital personalizado con código QR verificable. La evaluación está diseñada con base en la clase online (en vivo o grabada) y no se considera el material complementario adicional. En resumen: Si haces la clase en vivo o ves la grabación, podrás rendir la prueba final fin problemas.
Si lo compras individualmente: $20. Una vez inscrito tendrás acceso de por vida al contenido académico, a conectar a la clase en vivo, a la grabación, los materiales complementarios, actualizaciones y diploma. Si tienes una suscripción activa: el acceso NO TIENE COSTO.
Haz clic en el botón “INSCRÍBETE”, completa el registro y tendrás acceso inmediato. Si ya tienes un plan activo, recuerda iniciar sesión para que puedas registrarte sin costo.
Sí. Solo necesitas conexión a internet. Los cursos están disponibles todo el año y no tienen fecha de inicio ni límite de tiempo.
Durante la clase en vivo, podrás interactuar directamente con el experto invitado. Podrás dejar tus preguntas y comentarios en la plataforma y un experto las responderá en un plazo máximo de 24 horas.
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