Análisis de Datos y Estadística con IA aplicada a Ventas y Mkt

o ELC o ANÁLISIS DE DATOS YESTADÍSTICA APLICADA AMARKETING Y VENTASCON IA FECHAS: 1 Y 3 DE JULIO En el horario de 7:00 pm a 10:00 pm Duración 6 horas Horario GMT-5 para: Perú, Colombia, Ecuador, Panamá �� VER PROMO 4x2 CLIC AQUÍ INCLUYE: Material digital del tema a desarrollar, Asistencia Permanente del Expositor durante la capacitación, Link con la grabación de la clase y certificado digital. CONTENIDO: Análisis de Datos y Estadística Aplicada a Marketing y Ventas con Inteligencia Artificial A) Fundamentos de Datos en Marketing y Ventaso Introducción al análisis de datos en negocios o Tipos de datos en marketing:     o Datos de clientes teletrabajochileconsultabloggercom     o Datos de ventas     o Datos de comportamiento o Principales indicadores (KPIs):     o Ventas totales     o Frecuencia de compra     o Tasa de conversión o Flujo de valor:     o Datos → Información → Decisiones Actividad práctica: Análisis inicial de un dataset de ventas:     o Identificación de variables     o Cálculo de ventas totales     o Identificación del producto más vendido B) Análisis Exploratorio de Datos (EDA) aplicado a Negocioo Estadística descriptiva:     o Media     o Mediana     o Desviación estándar o Análisis por segmentación:     o Clientes por edad     o Clientes por región     o Clientes por frecuencia de compra o Visualización de datos:     o Ventas por fecha     o Ventas por producto     o Distribución de clientes Herramientas: o Python (Pandas, Matplotlib) Actividad práctica: o Identificación de:     o Clientes frecuentes vs ocasionales     o Productos más rentables     o Días de mayor venta o Generación de gráficos simples C) Inteligencia Artificial aplicada a Marketing y Ventas1. Segmentación de clientes (Clustering)o Introducción a K-Means o Agrupación automática de clientes o Interpretación de segmentos:     o Clientes premium     o Clientes ocasionales     o Clientes sensibles al precio 2. Predicción de ventaso Introducción a modelos predictivos o Variables relevantes:     o Tiempo (fecha)     o Promociones     o Historial de ventas o Modelos simples:     o Regresión     o Árboles de decisión 3. Sistemas de recomendacióno Concepto:     o "Clientes similares compran productos similares" o Aplicación básica en ventas Actividad práctica: o Segmentación de clientes mediante clustering o Construcción de un modelo simple de predicción o Interpretación de resultados D) Toma de Decisiones Basadas en Datoso Transformación de análisis en estrategias:     o Segmentación de campañas     o Optimización de inventario     o Identificación de oportunidades de venta o Casos de uso:     o Aumento de ventas     o Reducción de costos     o Mejora de conversión Herramientas Utilizadas en el curso: o Python (Google Colab recomendado) Librerías: o pandas o numpy o matplotlib o scikit-learn INFORMES E INSCRIPCIONES VIA WHATSAPP AL +51959117612 �� MAYOR INFORMACIÓN CLIC AQUÍ Escuela Latinoamericana de Capacitación

 

 

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