Formación Laboris

Máster Intensivo en Marketing & Sales Analytics (Big Data Practice)

En estos momentos el centro Madrid School of Marketing no tiene la matrícula abierta para este curso.

Madrid School of Marketing
Madrid School of Marketing

Máster Presencial en Madrid (Madrid)

Precio: 6.700 €
Duración: 8 meses

Temario completo de este curso

01. MARKETING ANALYTICS Y PLANIFICACIÓN ESTRATÉGICA
  • Estrategias de marketing y creación de valor.
  • Estrategia e inteligencia de negocio.
  • Análisis de entorno PEST, mercado-cliente, segmentación y posicionamiento.
  • Análisis competitivo y sistemas de información.
  • Sistemas de Métricas y Analítica.
  • Sistemas de medición e Inversión en Marketing y en Ventas.
  • Finanzas para profesionales de Marketing. Planificar el ROI en Marketing.
  • Finanzas para profesionales de Ventas. Planificar el ROI en Ventas.
  • Definir la cadena de valor y el proceso de negocio. El embudo de las ventas y el retorno de la inversión.

02. TRATAMIENTO Y GESTIÓN DE DATOS. BIG DATA
  • Cómo construir y desarrollar un sistema de información eficaz.
  • Técnicas de tratamiento de la información.
  • Integración de los datos.
  • Big Data.
  • La calidad de los datos
  • Adecuación al Régimen Legal de la Protección de datos.
  • LOPD – Ley Orgánica de Protección de Datos.
  • Almacenamiento de datos. El Datawarehouse de marketing/ventas.
  • Aplicaciones del Datamart de Marketing.
  • Manejo y tratamiento de datos. Convertirlos en información.
  • Segmentación estratégica.
  • El diseño de la experiencia online /offline .
  • Del Customer Relationship Management al Customer Experience Management.

03. COMPORTAMIENTO DEL CONSUMIDOR Y MARKETING EXPERIENCIAL
  • La economía de la experiencia: un nuevo escenario para entender y comprender al consumidor.
  • Marketing experiencial. El valor del consumidor.
  • La visión de la investigación experiencial: qué técnicas y herramientas utilizar en función de los objetivos perseguidos.
  • Análisis, roles y tipologías de consumidores.
  • Del Customer Relationship Management al Customer Experience Management.
  • Herramientas para la monitorización y creación de experiencias.

04. INTELIGENCIA COMPETITIVA: MISTERY SHOPPING Y BENCHMARKING
  • Inteligencia competitiva: como anticiparse a los siguientes movimientos de los competidores. Interpretar sus estrategias e identificar sus debilidades.
  • Implicar al equipo en la recopilación de información y su manejo.
  • Herramientas analíticas de seguimiento. Interpretar y sintetizar información.
  • Reporting y benchmarking.
  • Mistery shopping para identificar debilidades en las ventas y en la prestación del servicio.
  • Identificar oportunidades.

05. CUSTOMER INTELLIGENCE Y CRM
  • Imbricación de la estrategia de Clientes en el Plan Estratégico de la Compañía.
  • La ‘Inteligencia de Clientes’ como palanca fundamental para la sostenibilidad de la empresa.
  • Información necesaria de clientes. Diferencias sectoriales.
  • Segmentación de clientes. Segmentación estratégica.
  • Análisis del Valor Cliente (Customer Lifetime Value). Impacto en la definición de los modelos de relación.
  • Definición de estrategias de relación con los clientes en base a la información disponible y el conocimiento generado
  • CRM: Cómo implementar una Estrategia de CRM.
  • Tecnologías Customer Intelligence: SAS

06. BRAND INTELLIGENCE
  • El valor de una marca: como agrega valor una marca.
  • Cómo influye una marca en la curva de la oferta y la curva de la demanda.
  • Valoración de la marca: evaluación y retroalimentación.
  • Valoración económico-financiera.
  • Cuadro de mando integral de una marca.

07. COMPETIR EN PRECIO
  • Componentes estratégicos del precio y su valor.
  • Benchmarking de los precios de la competencia.
  • Gestionar precios y promociones.
  • Precios para compradores sensibles al precio.
  • Negociación de precio.

08. RETAIL INTELLIGENCE
  • Eficacia en el punto de venta: estrategia omnicanal.
  • Creación y gestión del conocimiento: análisis y tratamiento de la información. Plataformas y analytics para retail.
  • Análisis del tráfico de clientes.
  • Ratios de penetración y conversión.
  • Merchandising, operaciones en la tienda, y movilidad .
  • Forecasting en Retail.

09. MOBILE INTELLIGENCE
  • Movilidad empresarial. Gestión de los dispositivos.
  • Plataformas y gestión.
  • Movilidad en el proceso de negocio.
  • Exploración visual de los datos.
  • Creación de cuadros de mando comerciales dinámicos.

10. INTELIGENCIA COMERCIAL
  • El proceso comercial integrado en la estrategia de la empresa.
  • Cuadro de Mando Comercial.
  • Modelos de Control: Eficacia y mejora en los resultados.
  • Previsión y su implementación.
  • Presupuesto de ventas basados en estimaciones y escenarios.
  • Métricas y analítica de las ventas: rendimiento comercial.
  • Gestión de la Red Comercial basada en movilidad.


11. SOCIAL MEDIA INTELLIGENCE
  • Las redes sociales en el proceso de negocio.
  • Cómo relacionarnos con los consumidores a través de las redes sociales.
  • Recopilar, analizar y gestionar los datos: métricas y analítica.
  • Selección y manejo de aplicaciones especializadas.
  • Cómo generar un discurso “inteligente” con nuestros consumidores.

12. MARKETING DIGITAL Y E-COMMERCE
  • Investigación en el entorno online: fuentes de información.
  • Claves para entender el comportamiento del consumidor online.
  • Metodología y técnicas de investigación online.
  • Análisis para soluciones estratégicas.
  • Análisis de los medios digitales.
  • Analítica Web.
  • E-commerce: principales métricas y su valor.
  • Habilidades de análisis online.

13. IMPLEMENTACIÓN DEL SISTEMA DE MEDICIÓN EN MARKETING Y EN VENTAS
  • Revenue Management.
  • Tecnología.
  • Integración de la base de datos.
  • Reporting y Cuadro de Mando.
  • Aplicaciones tecnológicas: visualización y gestión.
  • Principales dificultades en la implementación.
  • Tracking y analítica.
  • Modelización y forecasting.
  • Diseño de un Dashboard.
  • El cuadro de Mando de Marketing.
  • El cuadro de Mando de Ventas.
  • Habilidades analíticas especializadas.

PROYECTO FINAL DE MÁSTER

Del claustro académico del Máster está formado por especialista en Big Data y Analytics tanto a nivel nacional como internacional. Entre los profesores que imparten el programa se encuentran:
• CRISTINA PÉREZ: Consultora-PreVenta Desarrollo de Negocio (área analítica), SAS España.• DAVID DAVÓ: Responsable CRM, Hyunday.• MIRIAM HERRAEZ: Presales Engineer SAS.• JAIME REQUEJO: Client Technical Professional Business Analytics, IBM.• AGUSTÍN FIGUEROA: Global head of Mass Segment – BBVA Group.• LUIS MIGUEL ESPINA: Dirección Comercial Marketing Business Intelligence Manager, IBERDROLA.• ALBERTO CABANILLAS RODRÍGUEZ: Business Intelligence Manager Negocio SAP, INSA.• JAVIER MONJAS: Responsable Analítico de Innova-tsn.• ÁNGELES JIMÉNEZ: “Customer Loyalty Strategy Expert” en AMADEUS. • ESTEFANÍA YAGÜEZ: Marketing Insight Manager en L’Oréal.• EMÉRITO MARTÍNEZ: Director de Marketing de QDQ media en España.• MANUEL HERRERO: Director BI Carrefour Financiero.
 
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