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

Máster en Madrid (Madrid)

Madrid School of Marketing

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

Máster en Madrid (Madrid)

Información adicional

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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