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GESTIÓN AVANZADA DE BASES DE DATOS DE CLIENTELA: OPTIMIZACIÓN ESTRATÉGICA (30H) (30110)
 
Duración en horas:  30
OBJETIVOS  

Objetivo general:

Diseñar e implementar estrategias avanzadas de gestión de bases de datos de clientela que permitan una segmentación precisa, una explotación comercial eficiente y una mejora continua basada en análisis de resultados, con el fin de optimizar la relación con los clientes, maximizar la rentabilidad y mantener la competitividad en un entorno empresarial dinámico.

Objetivos específicos:

  • Conocer los criterios de segmentación y utilizar fuentes de datos externos para lograr precisión en la clasificación de clientes en grupos específicos.
  • Saber implementar tácticas específicas de cross-selling y up-selling para aumentar el valor promedio de compra por cliente en el próximo trimestre.
  • Analizar las medidas para reducir el tiempo de procesamiento de datos mediante la implementación efectiva de herramientas de inteligencia artificial y automatización en los procesos comerciales.
  • Ser capaz de desarrollar un código ético claro y realizar auditorías periódicas para garantizar el cumplimiento, además de implementar un sistema transparente que permita a los clientes acceder y comprender cómo se utilizan sus datos.
  • Identificar y evaluar al menos tres nuevas oportunidades de explotación comercial cada trimestre, implementando al menos una nueva tecnología emergente en análisis de datos o estrategias comerciales anualmente.
CONTENIDOS  

UNIDAD 1. Estrategias Avanzadas de Segmentación.

1.1. Segmentación avanzada de clientes

1.1.1. Microsegmentación: enfoque detallado.

1.1.2. Segmentación basada en comportamientos.

1.1.3. Segmentación predictiva: anticipando necesidades.

1.2. Integración de datos externos para segmentación.

1.2.1. Fuentes de datos externos relevantes.

1.2.2. Técnicas de integración de datos externos.

1.2.3. Mejora de la precisión en la segmentación.

UNIDAD 2: Optimización de la Explotación Comercial

2.1 Herramientas avanzadas de explotación comercial.

2.1.1 Uso de inteligencia artificial en la explotación comercial.

2.1.2 Herramientas de automatización para la gestión de datos.

2.1.3 Análisis predictivo en la explotación comercial.

2.2 Estrategias para maximizar la rentabilidad.

2.2.1 Cross-selling y up-selling: técnicas efectivas.

2.2.2 Gestión del ciclo de vida del cliente para rentabilidad a largo plazo.

2.2.3 Estrategias de retención aplicadas a la explotación comercial.

UNIDAD 3: Análisis de Resultados y Mejora Continua

3.1 Evaluación de la efectividad de las estrategias.

3.1.1 Indicadores clave de rendimiento en la explotación comercial.

3.1.2 Análisis post-implementación de estrategias.

3.1.3 Ajustes y refinamientos necesarios.

3.2 Retroalimentación del cliente en la explotación comercial.

3.2.1 Obtención de comentarios de clientes.

3.2.2 Integración de la retroalimentación en futuras estrategias.

3.2.3 Estrategias para mejorar la satisfacción del cliente.