Principios 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.
Tipos 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.
Compara 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.
Módulo 4: Métodos de clustering aplicados a segmentación
Técnicas 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.
Módulo 5: Validación y Aplicación Práctica de Segmentos
Criterios cuantitativos, estratégicos y operativos para validar segmentos. Cómo traducirlos en campañas personalizadas, estrategias de crecimiento y su integración en sistemas internos.