Transformando tu negocio y la experiencia de los clientes con Machine Learning
El comercio electrónico ofrece una abundancia de información y opciones; sin embargo, la abundancia de contenido disponible puede convertirse en un obstáculo y llevar a los clientes a vivir una pobre experiencia. Para superar este desafío, la inteligencia artificial ofrece herramientas para lograr una mejor segmentación de clientes (arquetipar), entender sus sentimientos, generar recomendaciones que superen sus expectativas y analizar sus interacciones para entender los tópicos principales que les interesan. Las empresas de crecimiento exponencial están usando estas herramientas para guiar las decisiones que toman en pro de crecer y ser cada vez más rentables. En Netflix, por ejemplo, 80% de la actividad es general por recomendaciones personalizadas, mientras que para YouTube es alrededor del 70%. Los sistemas de recomendación generan sugerencias dirigiendo a los clientes a los productos adecuados, basados también en el conocimiento que logran a partir de sus interacciones. Estos sistemas adoptan distintas formas dependiendo de los algoritmos subyacentes. En este curso se introducirá al estudiante a estos algoritmos haciéndose énfasis en la implementación práctica en Python.
Al finalizar el curso el estudiante habrá adquirido conocimientos que le permitan distinguir y aplicar los distintos algoritmos provenientes del aprendizaje de máquinas que le permitan contribuir a una mejor segmentación de clientes, mayor entendimiento de la información que se recoge a través de sus interacciones y, generar recomendaciones relevantes y precisas de productos. El estudiante aprenderá también cómo manipular en Python información proveniente de múltiples fuentes de información que incluyen valoraciones de productos, comentarios en texto y patrones de geolocalización para generar recomendaciones personalizadas.
Dirigido a
El curso está pensado para:
1. Profesionales de Marketing y Análisis de Mercado: Incluye a gerentes de marketing, especialistas en marketing digital, analistas de mercado, y consultores de marketing.
2. Profesionales o consultores de experiencia de clientes.
3. Científicos y Analistas de Datos: Agrupa a analistas de datos, científicos de datos, analistas de minería de datos, y analistas de inteligencia de negocios.
4. Desarrolladores e Ingenieros de Tecnologías de la Información: Incluye ingenieros de datos, desarrolladores de software y administradores de bases de datos interesados en aportar desde su ámbito de conocimiento a la mejora de experiencia de los clientes.
5. Líderes de Producto y Emprendedores: Combina a gerentes de producto, emprendedores y dueños de negocios que necesitan entender cómo el machine learning puede mejorar la experiencia del cliente, impulsar el crecimiento del negocio y desarrollar productos innovadores.
6. Académicos y Estudiantes Avanzados: Estudiantes, académicos y educadores interesados en la aplicación práctica de machine learning en negocios y marketing, buscando profundizar sus conocimientos en análisis de datos, machine learning y estrategias de negocio.
En resumen, profesionales que buscan introducirse en la aplicación técnicas de aprendizaje automático para mejorar la personalización, recomendación, eficacia de campañas, y la comprensión del comportamiento, motivaciones e intereses del cliente para , transformar la experiencia que viven con sus organizaciones.
Se espera que los participantes tengan experiencia básica con manejo de datos a través de hojas de cálculo u otras herramientas similares. Además, si usted no tiene conocimientos, pero sí la voluntad de aprender y experimentar más allá de la clase es bienvenido.
Nota: El curso utilizará Python a través de Google Colab. Google Colab es un servicio gratuito de Google que permite correr Python en los servidores de Google a través de la nube. Para sacarle mayor provecho se sugiere que tenga una cuenta de Gmail. Puede también desarrollar el curso en su computador personal, en cuyo caso se sugiere que el estudiante interesado en el curso cuente con un computador de 4GB de RAM pero preferiblemente 8GB en adelante.
Objetivos
Al finalizar el curso, el estudiante estará en capacidad de:
- Reconocer las características, usos, ventajas y desventajas de los distintos algoritmos de machine learning para segmentar y arquetipar clientes y generar recomendaciones a sus clientes.
- Identificar situaciones pertinentes para el uso de los distintos algoritmos de aprendizaje de máquinas para generar para segmentar y arquetipar clientes y generar recomendaciones a sus clientes.
- Evaluar e interpretar los resultados de los distintos algoritmos de machine learning para segmentar y arquetipar clientes y generar recomendaciones a sus clientes.
- Identificar, procesar, y organizar datos tabulares para la implementación de algoritmos para segmentar y arquetipar clientes y generar recomendaciones a sus clientes.
- Identificar, procesar, y organizar texto escrito para la implementación de algoritmos para segmentar y arquetipar clientes y generar recomendaciones a sus clientes.
Metodología
Se realizará de manera virtual con sesiones sincrónicas de 2 horas de duración. Este es un curso aplicado, por lo que las clases se desarrollarán en un formato magistral-taller, donde se intercalarán los conceptos teóricos junto a la implementación práctica en el software abierto Python para ilustrar el funcionamiento de los algoritmos en problemas del mundo real.
Contenido
Segmentación y arquetipado de consumidores y clientes (4 sesiones)
- Algoritmos de Segmentación y Arquetipación: K-medias y Clustering Jerárquico.
- Introducción a Python y a Google Colab.
- Aplicación y evaluación de los algoritmos de segmentación y arquetipado.
Sistemas de recomendación (6 sesiones)
- Estructura y tipos de los sistemas de recomendación personalizados Sistemas colaborativos basados en artículos.
- Sistemas colaborativos basados en usuarios. Sistemas basados en descripción, comentarios, y metadatos.
- Procesamiento del lenguaje natural en español.
- Análisis de Sentimientos. Aplicación y evaluación de los algoritmos de sistemas de recomendación.
Profesores
Condiciones
Eventualmente la Universidad puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar sus profesores o cancelar el programa. En este caso el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continua que se ofrezca en ese momento, asumiendo la diferencia si la hubiere.
La apertura y desarrollo del programa estará sujeto al número de inscritos. El Departamento/Facultad (Unidad académica que ofrece el curso) de la Universidad de los Andes se reserva el derecho de admisión dependiendo del perfil académico de los aspirantes.
