Digital Marketing Analytics-AM140-201802

Abstract

Este programa cubre el análisis y manejo de grandes cantidades de datos así como el diseño y desarrollo de modelos que apoyen la toma de decisiones en las organizaciones. En el proyecto final se aplicará en una situación real los conceptos modelos y herramientas aprendidos a lo largo del programa.La demanda por un mejor análisis de información más preciso ágil han ido incrementándose a medida que se ha tenido una mayor disponibilidad a los datos ello ha hecho que en muchos casos se sofistiquen los requerimientos más no necesariamente el abordaje del mismo en tal sentido el Business Intelligence (BI) ha ido evolucionado desde su origen.La necesidad de contar con reportes de información básicamente financiera dio origen al llamado BI que se circunscribía a la evaluación expost de los resultados operativos del negocio es decir solo a temas de reporting de data estructurada de origen interno transaccional. Así empiezan a generarse los primeros dashboards vinculados a los resultados de negocio. La necesidad de información de las áreas de planeamiento estratégico y financiero y el requerir de proyecciones hizo que se empezaran a incorporar tímidamente variables de entorno surgiendo el análisis what if? que con el tiempo se ha ido consolidando dando pase a los enfoques Enterprise Performance Management (EPM) que introducen el tema de analítica predictiva a través de los análisis de sensibilidad para garantizar el manejo de información estructurada cruzada actualizada y disponibilizarla a los analistas del negocio dentro de un entorno de planeamiento estratégico.El requerir conocimiento del cliente las variables decisorias de consumo y el proceso de compra ha hecho extender el concepto a la inteligencia de mercado que básicamente apunta al análisis de datos de patrones de conducta del consumidor e investigar las posibles razones que lo inducen al consumo.Ello ha obligado a cruzar la data estructurada comercial interna de las organizaciones co