En el entorno empresarial actual caracterizado por la disponibilidad masiva de datos, la función de mercadeo ha experimentado una transformación. Las decisiones que anteriormente se basaban en la intuición, la experiencia o análisis descriptivos, hoy se sustentan cada vez más en el uso de modelos analíticos avanzados que permiten anticipar el comportamiento de los consumidores y
optimizar la asignación de recursos.
Actualmente, organizaciones en sectores como banca, retail, telecomunicaciones, servicios digitales y comercio electrónico, entre otros, utilizan técnicas de Machine Learning y Minería de Datos para solucionar problemas críticos de negocio, tales como la predicción del abandono de clientes (churn), la identificación de clientes con alta propensión de compra, la personalización de ofertas en tiempo real, la optimización de campañas de marketing.
En este contexto, el rol del profesional de mercadeo ha evolucionado significativamente. Más allá de diseñar estrategias creativas o analizar tendencias pasadas, los gerentes de mercadeo deben ser capaces de formular preguntas analíticas, interpretar resultados de modelos predictivos y tomar decisiones sustentadas en datos en condiciones de incertidumbre. Por lo tanto, debe desarrollar
competencias que integren conocimientos de negocio con habilidades analíticas, particularmente en la evaluación, interpretación y aplicación de modelos de Machine Learning.
Los cursos previos del programa de maestría proporcionan a los estudiantes fundamentos en estadística inferencial y modelos multivariados, los cuales son esenciales para comprender relaciones entre variables y validar hipótesis. Sin embargo, estos enfoques están orientados principalmente a explicar el comportamiento observado en los datos históricos y no necesariamente a predecir comportamientos futuros o apoyar decisiones operativas en tiempo real.
Este curso introduce a los estudiantes en el uso de técnicas de Machine Learning y Minería de Datos aplicadas a resolver problemas de mercadeo. Se busaca que los estudiantes entiendan la lógica detrás de estos modelos, la evaluación de su desempeño y su uso para la toma de decisiones estratégicas de mercadeo.
A lo largo del curso, los estudiantes aprenderán a construir modelos predictivos, pero, más importante aún, a evaluarlos utilizando métricas apropiadas (como AUC, precisión, recall, lift, entre
otras), a validar su desempeño mediante técnicas como train/test y validación cruzada, y a seleccionar aquellos modelos que generen mayor valor para la organización. Igualmente, se hace
énfasis en la interpretación de los modelos para que los resultados puedan ser comunicados de forma efectiva a audiencias no técnicas y utilizados para diseñar estrategias de mercadeo efectivas.
El curso contribuye al desarrollo de profesionales capaces de cerrar la brecha entre la analítica y la estrategia. En lugar de limitarse a consumir reportes o dashboards, los estudiantes estarán en
capacidad de cuestionar modelos, interpretar sus resultados y traducirlos en decisiones concretas que impacten indicadores clave de negocio, tales como retención de clientes, incremento en ventas, eficiencia en campañas y maximización del valor del cliente.
El curso aporta al desarrollo de estrategias que permitan contribuir a la creación de valor para los consumidores. Al permitir una mejor comprensión de sus necesidades, preferencias y comportamientos, las organizaciones pueden diseñar ofertas más relevantes, experiencias más personalizadas y relaciones más sostenibles en el tiempo. El uso de Machine Learning en mercadeo no solo representa una ventaja competitiva para las empresas, sino también una oportunidad para generar interacciones más significativas y beneficiosas para los consumidores