Este curso se clasificó en el Top 100 de los mejores cursos de Coursera, basado en su alta valoración y un gran número de calificaciones.
Los datos sobre nuestros patrones de navegación y compra están en todas partes. Desde transacciones con tarjetas de crédito y carritos de compras en línea, hasta programas de fidelización de clientes y valoraciones / reseñas generadas por los usuarios, existe una cantidad asombrosa de datos que se pueden utilizar para describir nuestros comportamientos de compra pasados, predecir futuros y prescribir nuevas formas de influir en el futuro. decisiones de compra. En este curso, cuatro de los principales profesores de marketing de Wharton ofrecerán una descripción general de las áreas clave de la analítica de clientes: analítica descriptiva
Los datos sobre nuestros patrones de navegación y compra están en todas partes.
Desde transacciones con tarjetas de crédito y carritos de compras en línea, hasta programas de fidelización de clientes y valoraciones / reseñas generadas por los usuarios, existe una cantidad asombrosa de datos que se pueden utilizar para describir nuestros comportamientos de compra pasados, predecir futuros y prescribir nuevas formas de influir en el futuro.
decisiones de compra.
En este curso, cuatro de los principales profesores de marketing de Wharton ofrecerán una descripción general de las áreas clave de la analítica de clientes: analítica descriptiva, analítica predictiva, analítica prescriptiva y su aplicación a prácticas comerciales del mundo real, como Amazon, Google y Starbucks, por nombrar algunas.
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Este curso proporciona una descripción general del campo de la analítica para que pueda tomar decisiones comerciales informadas.
Es una introducción a la teoría de la analítica de clientes, y no está destinado a preparar a los alumnos para realizar análisis de clientes.
Resultados del aprendizaje del curso: Después de completar el curso, los alumnos podrán ...
Describir los principales métodos de recopilación de datos de clientes utilizados por las empresas y comprender cómo estos datos pueden informar las decisiones comerciales Describir las principales herramientas utilizadas para predecir el comportamiento del cliente e identificar los usos adecuados para cada herramienta Comunicar ideas clave sobre análisis de clientes y cómo el campo informa las decisiones comerciales Comunicar el historial de análisis de clientes y las mejores prácticas más recientes en las principales empresas
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<p><h3Introducción a la analítica de clientes</h3></p><p>¿Qué es Customer Analytics? ¿Cómo está estructurado este curso? ¿Qué aprenderé en este curso? ¿Qué aprenderé en la especialización de Business Analytics? Estos videos cortos le darán una descripción general de este curso y la especialización; las conferencias sustantivas comienzan en la semana 2.</p>
<p><h3Analítica descriptiva</h3></p><p>En este módulo, aprenderá qué datos pueden y qué no pueden describir sobre el comportamiento del cliente, así como los métodos más efectivos para recopilar datos y decidir qué significan. Comprenderá la diferencia fundamental entre los datos que describen una relación causal y los datos que describen una correlativa a medida que explora la sinergia entre los datos y las decisiones, incluidos los principios para recopilar e interpretar datos de manera sistemática para tomar mejores decisiones comerciales. También aprenderá cómo se usan los datos para explorar un problema o pregunta, y cómo usar esos datos para crear productos, campañas de marketing y otras estrategias. Al final de este módulo, tendrá un conocimiento sólido de la recopilación e interpretación de datos efectivas para que pueda usar los datos correctos para tomar la decisión correcta para su empresa o negocio.</p>
<p><h3Análisis predictivo</h3></p><p>Una vez que haya recopilado e interpretado los datos, ¿qué hace con ellos? En este módulo, aprenderá cómo dar el siguiente paso: cómo usar datos sobre acciones en el pasado para hacer predicciones sobre acciones en el futuro. Examinará las principales herramientas que se utilizan para predecir el comportamiento y aprenderá a determinar qué herramienta es la adecuada para qué propósitos de decisión. Además, aprenderá el lenguaje y los marcos para hacer predicciones del comportamiento futuro. Al final de este módulo, podrá determinar qué tipo de predicciones puede hacer para crear estrategias futuras, comprender las técnicas más poderosas para modelos predictivos, incluido el análisis de regresión, y estar preparado para aprovechar al máximo la analítica para crear estrategias efectivas. decisiones comerciales basadas en datos.</p>
<p><h3Análisis prescriptivo</h3></p><p>¿Cómo conviertes los datos en acciones? En este módulo, aprenderá cómo los análisis prescriptivos brindan recomendaciones de acciones que puede tomar para lograr sus objetivos comerciales. Primero, explorará cómo hacer las preguntas correctas, cómo definir sus objetivos y cómo optimizar para el éxito. También examinará ejemplos críticos de modelos prescriptivos, incluido cómo el precio afecta la cantidad, cómo maximizar los ingresos, cómo maximizar las ganancias y cómo utilizar mejor la publicidad en línea. Al final de este módulo, podrá definir un problema, definir un buen objetivo y explorar modelos de optimización que tengan en cuenta la competencia, de modo que pueda redactar recetas para acciones basadas en datos que generen éxito para su empresa. o negocio.</p>
<p><h3Aplicación / Estudios de caso</h3></p><p>¿Cómo hacen funcionar los datos las principales empresas? En este módulo, aprenderá cómo las empresas exitosas utilizan los datos para crear prácticas de marketing de vanguardia centradas en el cliente. Explorará ejemplos del mundo real del ataque de cinco frentes para aplicar el análisis de clientes al marketing, comenzando con la recopilación y exploración de datos, avanzando hacia la creación de modelos predictivos y optimización, y continuando hasta las decisiones basadas en datos. Al final de este módulo, conocerá la mejor manera de poner los datos a trabajar en su propia empresa o negocio, basándose en las prácticas basadas en datos más innovadoras y efectivas de las principales empresas de la actualidad.</p>
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Professor of Marketing, Statistics, and Education, Chairperson, Wharton Marketing Department, Vice Dean and Director, Wharton Doctoral Program, Co-Director, Wharton Customer Analytics Initiative
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La Universidad de Pensilvania (comúnmente conocida como Penn) es una universidad privada, ubicada en Filadelfia, Pensilvania, Estados Unidos. Miembro de la Ivy League, Penn es la cuarta institución de educación superior más antigua de los Estados Unidos y se considera la primera universidad de los Estados Unidos con estudios de pregrado y posgrado.
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