Mercadeo analítico (Coursera)

Mercadeo analítico (Coursera)

Las organizaciones grandes y pequeñas están inundadas de datos sobre las elecciones de los consumidores. Pero esa riqueza de información no siempre se traduce en mejores decisiones. Saber cómo interpretar los datos es el desafío, y se espera que los mercadólogos en particular usen cada vez más la analítica para informar y justificar sus decisiones. El mercadeo analítico permite que los mercadólogos midan, gestionen y analicen el rendimiento de las actividades de mercadeo para maximizar su eficacia y optimizar el retorno de la inversión (Return On Investment, ROI).

Class Deals by MOOC List - Click here and see Coursera's Active Discounts, Deals, and Promo Codes.

Más allá de las aplicaciones obvias de ventas y generación de clientes potenciales, el mercadeo analítico puede ofrecer conocimientos profundos de preferencias y tendencias de los clientes, lo cual se puede utilizar para futuras decisiones de mercadeo y de negocios.
Este curso, desarrollado en Darden School of Business de la Universidad de Virginia, le da las herramientas para medir los activos de la marca y del cliente, comprender el análisis de regresión y diseñar experimentos como una forma de evaluar y optimizar campañas de mercadeo. Terminará el curso con una sólida comprensión de cómo utilizar el mercadeo analítico para predecir resultados y asignar recursos sistemáticamente.

What You Will Learn

  • Cómo desarrollar y definir una arquitectura de marca y medir la repercusión de los esfuerzos de mercadeo en el valor de marca a lo largo del tiempo.
  • Cómo medir el valor de por vida del cliente y utilizar esa información para evaluar alternativas estratégicas de mercadeo.
  • Cómo diseñar experimentos básicos para poder evaluar sus esfuerzos de mercadeo e invertir sus fondos de mercadeo de la manera más eficaz.
  • Cómo establecer regresiones, interpretar resultados, explorar efectos confusos y sesgos y distinguir entre la importancia económica y la estadística.

Syllabus

WEEK 1
El proceso de mercadeo
¡Bienvenido! Empezaremos con una visión general del proceso de mercadeo y el papel transformador la analítica. Luego haremos un estudio de caso. ¿Ha oído hablar de Airbnb? Son el motor del mercado de la comunidad en línea que hace coincidir viajeros con anfitriones. Verá cómo utilizan la analítica y los sorprendentes resultados de sus análisis.

WEEK 2
Métricas para medir los activos de las marcas
Las empresas gastan millones en la creación de marcas por un motivo: les permite cobrar más por sus productos y servicios. En este módulo exploraremos este valioso, aunque intangible, activo. Analizaremos cómo desarrollar y definir una arquitectura de marca y cómo medir la repercusión de los esfuerzos de mercadeo en el valor de marca a lo largo del tiempo. Al finalizar este módulo, podrá medir el valor de marca y hacerle seguimiento. Así que, ¡empecemos!

WEEK 3
Valor de por vida del cliente
¿Qué tan valiosos son sus clientes? Es una pregunta difícil que le mostraremos cómo responder en este módulo donde exploraremos el valor de por vida del cliente o el futuro valor neto de una relación con el cliente. Esta medida de la relación con el cliente que mira hacia el futuro lo ayuda a conectar estrategias de mercadeo con consecuencias financieras futuras e invertir los fondos de mercadeo en el espacio adecuado para maximizar el rendimiento durante la vida del cliente. Al finalizar este módulo, sabrá cómo medir el valor de por vida del cliente y evaluar alternativas estratégicas de mercadeo de acuerdo con si mejoran la retención de clientes y el valor de por vida.

WEEK 4
Experimentos de mercadeo
¿Alguna vez se ha preguntado cuánto hay que bajar los precios para conseguir más ventas? ¿O qué texto de una pieza publicitaria es más efectivo en conversión de clientes? ¡Haga un experimento! Los experimentos permiten comprender la eficacia de las diferentes estrategias de mercadeo y estimar el ROI. Esta semana, exploraremos cómo diseñar experimentos básicos para que pueda evaluar sus esfuerzos de mercadeo e invertir sus fondos de mercadeo de la manera más eficaz. Lo ayudaremos a evitar una brecha entre los resultados de sus pruebas y la implementación del campo, y exploraremos cómo los experimentos en la web pueden ser implementados de forma económica y rápida. Al finalizar este módulo, podrá diseñar y llevar a cabo experimentos eficaces que pongan a prueba sus campañas, y luego utilizar los resultados para tomar futuras decisiones de mercadeo.

WEEK 5
Fundamentos de regresión
¿Alguna vez se ha preguntado cómo las variables influyen en el comportamiento del consumidor en el mundo real; cómo las condiciones meteorológicas y una promoción de precios afectan el consumo de helados? En este módulo, echaremos un vistazo a la regresión y cómo se utiliza para comprender dicha relación. Analizaremos cómo establecer regresiones e interpretar resultados, explorar efectos confusos y sesgos y distinguir entre la importancia económica y la estadística. Terminaremos la semana con una serie de entrevistas con verdaderos profesionales del mercadeo que comparten sus experiencias y conocimientos sobre cómo utilizan la analítica en el trabajo.

Go to Class
MOOC List is learner-supported. When you buy through links on our site, we may earn an affiliate commission.

Related Courses

Modelos predictivos con aprendizaje automático (Coursera) Coursera
Universidad de los Andes

Modelos predictivos con aprendizaje automático (Coursera)

Este curso te va a brindar conocimientos, tanto teóricos como prácticos, para que puedas construir modelos predictivos utilizando técnicas de aprendizaje automático (en inglés, machine learning). Estos modelos nos permiten anticipar en alguna medida eventos futuros y, en consecuencia, pueden ser utilizados para apoyar la toma de decisiones en las organizaciones y, en general, en cualquier dominio de aplicación. El curso consta de 4 módulos, cada uno de una semana, en los cuales vas a tener la oportunidad de conocer y analizar diferentes casos de estudio con el objetivo de que tengas un panorama amplio de las aplicaciones de los modelos predictivos.

Aug 3rd 2026
4 Weeks
Using R for Regression and Machine Learning in Investment (Coursera) Coursera
Sungkyunkwan University - SKKU

Using R for Regression and Machine Learning in Investment (Coursera)

In this course, the instructor will discuss various uses of regression in investment problems, and she will extend the discussion to logistic, Lasso, and Ridge regressions. At the same time, the instructor will introduce various concepts of machine learning. You can consider this course as the first step toward using machine learning methodologies in solving investment problems. The course will cover investment analysis topics, but at the same time, make you practice it using R programming. This course's focus is to train you to use various regression methodologies for investment management that you might need to do in your job every day and make you ready for more advanced topics in machine learning.

Jul 27th 2026
2 Weeks
Brand and Product Management (Coursera) Coursera
IE Business School

Brand and Product Management (Coursera)

Identify the critical information needed to develop a product and brand strategy that generates both quick-wins and long-term value. By completing this course, you will be in position to create an activity plan to bring your brand strategy to life - both externally towards consumers and internally to employees. You will be able to define the right metrics for determining success in the implementation of your product and brand strategy, considering any adjustments that may need to be made under a test and learn methodology.

Aug 3rd 2026
4 Weeks
Build Regression, Classification, and Clustering Models (Coursera) Coursera
CertNexus

Build Regression, Classification, and Clustering Models (Coursera)

In most cases, the ultimate goal of a machine learning project is to produce a model. Models make decisions, predictions—anything that can help the business understand itself, its customers, and its environment better than a human could. Models are constructed using algorithms, and in the world of machine learning, there are many different algorithms to choose from. You need to know how to select the best algorithm for a given job, and how to use that algorithm to produce a working model that provides value to the business. This third course within the Certified Artificial Intelligence Practitioner (CAIP) professional certificate introduces you to some of the major machine learning algorithms that are used to solve the two most common supervised problems: regression and classification, and one of the most common unsupervised problems: clustering.

Jul 27th 2026
5-12 Weeks
Simple Regression Analysis in Public Health (Coursera) Coursera
Johns Hopkins University

Simple Regression Analysis in Public Health (Coursera)

Biostatistics is the application of statistical reasoning to the life sciences, and it's the key to unlocking the data gathered by researchers and the evidence presented in the scientific public health literature. In this course, we'll focus on the use of simple regression methods to determine the relationship between an outcome of interest and a single predictor via a linear equation.

Jul 27th 2026
4 Weeks
Trees, SVM and Unsupervised Learning (Coursera) Coursera
University of Colorado Boulder

Trees, SVM and Unsupervised Learning (Coursera)

"Trees, SVM and Unsupervised Learning" is designed to provide working professionals with a solid foundation in support vector machines, neural networks, decision trees, and XG boost. Through in-depth instruction and practical hands-on experience, you will learn how to build powerful predictive models using these techniques and understand the advantages and disadvantages of each. The course will also cover how and when to apply them to different scenarios, including binary classification and K > 2 classes.

Jul 27th 2026
4 Weeks
Time, Change, and Decisions for Marketing (Coursera) Coursera
University of Colorado Boulder

Time, Change, and Decisions for Marketing (Coursera)

"Time, Change, and Decisions for Marketing" shows how advanced analytics can be used to adapt and optimize marketing strategies in response to evolving market conditions. Unique to this course is the integration of advanced analytics into strategic marketing decision-making, equipping learners with the skills and knowledge to lead data-driven marketing initiatives and coordinate strategies across teams for maximum business impact.

Aug 3rd 2026
3 Weeks
Basic Statistics (Coursera) Coursera
University of Amsterdam

Basic Statistics (Coursera)

Understanding statistics is essential to understand research in the social and behavioral sciences. In this course you will learn the basics of statistics; not just how to calculate them, but also how to evaluate them. This course will also prepare you for the next course in the specialization - the course Inferential Statistics. In the first part of the course we will discuss methods of descriptive statistics. You will learn what cases and variables are and how you can compute measures of central tendency (mean, median and mode) and dispersion (standard deviation and variance). Next, we discuss how to assess relationships between variables, and we introduce the concepts correlation and regression.

Aug 3rd 2026
5-12 Weeks
Practical Machine Learning (Coursera) Coursera
Johns Hopkins University

Practical Machine Learning (Coursera)

One of the most common tasks performed by data scientists and data analysts are prediction and machine learning. This course will cover the basic components of building and applying prediction functions with an emphasis on practical applications. The course will provide basic grounding in concepts such as training and tests sets, overfitting, and error rates.

Jul 27th 2026
4 Weeks
Train Machine Learning Models (Coursera) Coursera
CertNexus

Train Machine Learning Models (Coursera)

This course is designed for business professionals that wish to identify basic concepts that make up machine learning, test model hypothesis using a design of experiments and train, tune and evaluate models using algorithms that solve classification, regression and forecasting, and clustering problems. To be successful in this course a learner should have a background in computing technology, including some aptitude in computer programming.

Aug 3rd 2026
5-12 Weeks
Machine Learning for Marketers (Coursera) Coursera
University of Colorado Boulder

Machine Learning for Marketers (Coursera)

"Machine Learning for Marketers" is an advanced course tailored for professionals looking to integrate machine learning into their marketing strategies. This course uniquely focuses on both predictive analytics and decision-making, using supervised learning methods to analyze and forecast customer behavior. Participants will learn to implement advanced machine learning techniques, enhancing the accuracy of predictions and informing better marketing decisions.

Jul 27th 2026
4 Weeks