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SEMINARIO ONLINE – INTELIGENCIA DE CLIENTES BAJO UNA ESTRATEGIA CRM 2.0

Minería de Datos para la toma de decisiones del marketing de clientes.
Sábados, 13,20 y 27 de noviembre 2010. 10 a.m. - 13 p.m.
(hora de Lima, Perú).

Temario y Cronograma

Sábado, 13 de noviembre: 10.00am-13.00 pm

Introducción

• Pilares de una estrategia de Clientes en un nuevo entorno 2.0
• Gestión de datos de Clientes con visión 360º
• Técnicas para enriquecer el conocimiento de mis clientes
• Modelización de datos para el análisis

Minería de Datos para la segmentación de clientes.

Segmentación como estrategia clave en el marketing de clientes

• Segmentación clásica: demográfica, psicográfica y potencial

• Por Valor actual y potencial.      
• Por tenencia de productos utilizando reglas de asociación.      
• Por comportamiento de compra y necesidades.      
• Geográfica, para el análisis de zonas de influencias y tipologías de estilo de clientes geo-referenciales (tipologías típicas del geomarketing)      
• Modelos de tendencia. Análisis de micro segmentación y dinámica / movilidad de segmentos de clientes (clientes gold/platinum, plata, bronce), según consumo y vinculación.

• Herramientas de segmentación: Tablas cruzadas y estadística descriptiva. Cluster Análisis (conglomerados), análisis discriminante y árboles de decisión.
• Ejemplos de aplicación y casos de éxito en sectores como la banca, retail, telecomunicaciones.
  

Sábado, 20 de noviembre: 10.00am-13.00 pm

Plan de clientes por segmentos
Análisis de indicadores para la Gestión de Clientes y Cuadros de Mando
Minería de datos para la captura de nuevos clientes.
Modelos de propensión de compras, segmentación y geomarketing para la búsqueda de clientes redituables.
Geomarketing de los puntos de venta y ubicación de clientes para la identificación de zonas de alto potencial con alta y/o baja concentración de clientes actuales
Test de campañas para identificar a clientes más propensos para una campaña,
Análisis de eventos como punto de partida, recopilación de datos, desarrollo del modelo predictivo con datos de entrenamiento y test del modelo, medición y selección del mejor modelos de acuerdo a criterios de negocio.

Ejemplos de aplicación en diversas campañas de captación. Qué funciona y cómo evitar errores.
Caso de test en una nuevo mercado utilizando inteligencia de clientes y medios digitales
Caso de explotación de conocimiento de clientes para la apertura de nuevos puntos de venta, fijar objetivos comerciales de acuerdo al potencial de la zona y el lanzamiento de acciones de captura de clientes.

Sábado, 27 de noviembre: 10.00am-13.00 pm

Minería de datos aplicados al desarrollo y retención de clientes.      

• Optimización e incremento de rentabilidad de campañas.      
• Minería de datos de clientes para la vinculación y retención de clientes: Market Basket Análisis y Cross Selling secuencial. Análisis de la canasta de compras de clientes y su potencial para sugerir ventas cruzadas
• Diversos modelos de análisis de venta cruzada para el incremento de rotación de productos
• Modelos y análisis para prevenir el abandono de clientes. Planteamiento y resultados. Metodología que garantiza el éxito de proyectos de minería de datos.
  
  Ejemplos de aplicación en la propuesta comercial a clientes de alto valor en el punto de venta y cross selling dinámico en una tienda online.
  
  

Optimización de Campañas de Marketing Directo. Seleccionando las mejores campañas, el canal y oferta adecuados para mis clientes evitando la saturación de impactos.
Presentación de caso y modelo de marketing optimization de campañas para múltiples mercados, productos, canales y etapas del plan de clientes.
Ejemplo de utilización de modelos analíticos para segmentar puntos de ventas e indicadores comerciales y generar mejores prácticas comerciales