Major en E-commerce

La historia de Internet y cómo se llega al modelo de e-commerce. Cuáles son los protagonistas de la economía digital. La innovación como base del desarrollo de modelos digitales. Modelos de negocio. Generación de leads como base para monetizar en los canales digitales. Funnel de conversión. Los pasos para llevar al cliente a una venta. Modelos de ingresos y monetización. El futuro y los riesgos de los modelos digitales. Los diferentes canales de contactación. La teoría del Cold Calling. KPIs y métricas detrás de la generación de leads. Metodologías de prospección. Lead nurturing.

Visión estratégica de ventas online. Cifras generales. Definición y cifras generales. Casos notables. Proceso general (cadena de valor). Modelos de negocio. Las ventas online como un proceso estratégico. Players: La tecnología. Definición del actual consumidor aplicado a las generaciones. Transformación del consumidor. Buyer Persona en el E-commerce. El e-learning dentro del e-commerce. Modelos de suscripción. Fintech. El empresario digital. Marketing Digital como socio del e-commerce. Conceptos generales. Plan de MKT como aporte al canal de venta digital.

Oportunidades a partir del e-commerce. Lo que debe tener en cuenta el empresario digital. Oferta de valor diferencial del e-commerce. Aliados estratégicos. Elementos de Media. Tecnología. Logística y bodegaje. Servicio al cliente. P&L. Fuentes de Tráfico. Embudo de Conversión. Objetivos & KPIS. CRM & Cluster de Clientes. Tácticas de ventas online.

El concepto de Smart Data. Big Data vs Smart Data. Smart Data en ecommerce. La importancia de la calidad de Datos. Reflexiones sobre smartdata (Como compañía, como clientes). Beneficios de SmartData. Factores críticos de éxito. Metodología: Definición del objetivo, valoración de necesidades de información, diagnóstico de los datos. Modelo de datos de personas, Mapa de variables de BUYER PERSONA, Reglas de negocio y políticas de manejo de datos, Estándares. Integración Smartdata, Indicadores. Estrategias de actualización y enriquecimiento de la DATA, multiplataforma, multicanal. Inferencia de variables a partir de la Data de personas. Inteligencia de Negocios. Diferencias entre BI, Data Mining, Inteligencia artificial, Machine Learning, OLAP, Dashboards, ScoreCards, Análisis estadístico. Aplicaciones reales de la Inteligencia sobre los datos (Perfilamiento, segmentación, modelos predictivos etc). Herramientas que aportan al co-nocimiento de los clientes (GA, DMP, Modeler, R etc).

Recorrido por las plataformas de comercio electrónico. Elementos mínimos a evaluar en una plataforma. La integración y escalabilidad. La evaluación del hosting y sus características. Temporadas, landing page y otras características especiales. Modelo de crecimiento a través de la comunidad o el store. Qué es Machine Learning. Aprendizaje iterativo. Tipos de aprendizaje dirigidos al e-commerce. La data dentro del contexto del ML. Tecnologías y herramientas que involucran ML y que aportan al e-commerce. Inteligencia Artificial, definición, usos y la diferencia con Machine Learning. Qué significa IoT. Cuál es su aplicación dentro del e-commerce. Cómo se está usando el IoT en la actualidad. Qué productos o características están disponibles para hacer la vida más fácil.

Seguridad transaccional. Seguridad de la información / Ingeniería social. Autenticación de usuarios. 3DS. Certificación PCI. Modelos de negocio de las plataformas de pago y compensación del dinero. Cómo evaluar el tipo de plataforma de pago que más me conviene para hacer más eficiente el costo. Métodos de integración y formas de cobrar sin necesidad de tener carrito de compras. Usabilidad en el checkout y su impacto en la tasa de conversión. Suscripción, pagos recurrentes y tockenización. Cross border y soluciones regionales. Medios de pago y su activación dependiendo de la estrategia de negocio. Bancos y franquicias como aliados de la estrategia de eCommerce. Nuevos jugadores en la industria de los pagos (última milla, neo bancos). Omnicanalidad y nuevos retos de la industria (Pagos sin contacto,
Pagos por WhatsApp y redes sociales, QR).

Dentro de este apartado se deben elegir dos asignaturas de
las disponibles:

Dentro de este apartado se deben elegir dos asignaturas
de las disponibles:

– IA en Marketing
– IA en Gestión Comercial
– IA en Operaciones
– IA en Finanzas
– IA en Capital Humano

Fundamentos de Marketing Estratégico. Oportunidades dentro del Ecosistema Digital. La Inteligencia Artificial en marketing. Oportunidades de aplicación en segmentación de clientes, análisis de tendencias, y análisis de la efectividad de las campañas publicitarias. Aplicaciones en personalización en tiempo real, la optimización del contenido y de los medios y la coordinación de campañas. Replanteo de la propuesta de valor a partir de incorporar la IA es su capacidad de revelar nuevos datos sobre el cliente y acelerar el potencial de cierre en el proceso de ventas.

Introducción a la IA en la Comercialización: Ventajas y retos de la IA en el ámbito comercial. Optimización de Procesos y Tareas Asociadas al Proceso de Compra: Mejoramiento de atención al cliente: Automatización y asistentes virtuales. Personalización del Enfoque de Ventas: Sistemas de recomendación. Segmentación de clientes con Machine Learning. Adaptación de mensajes y ofertas basados en el comportamiento del cliente. IA para Sugerencias de Productos o Servicios: Sistemas basados en contenidos y preferencias del usuario. Análisis de patrones de compra y navegación. Análisis de Datos y Extracción de Conclusiones para ventas: Herramientas y técnicas de análisis: clustering, análisis de sentimiento, etc. Predicción de tendencias y demanda. Casos Prácticos y Aplicaciones Reales. Herramientas y Plataformas de IA para la Comercialización.

IA en Back-office Operations. Mantenimiento predictivo. Automatización de procesos. Analítica. Automatización de la logística usando IA. Automatización de almacenes. Algoritmos para predicción de demanda. Optimización de rutas. Gestión de flotas. Selección y clasificación automática. Optimización de energía. El control de calidad automatizado. Inspección visual automatizada.

Fundamentos de Gestión Estratégica Financiera. Los datos al servicio de las decisiones. Implementación de IA en la gestión de finanzas y riesgos, incluyendo análisis financiero, detección de fraudes y gestión de riesgos. Aplicaciones de LNP: Tokenization and Text Preprocessing. Named Entity Recognition (NER), etc.. Otros ámbitos de gestión para aplicar IA; compliance de marcos regulatorios y control de gestión. Fintech y su crecimiento a partir de la IA.

Fundamentos de la Gestión Estratégica del Capital Humano. Oportunidades de aplicación a los procesos centrales de Atracción, Desarrollo y Fidelización del Talento.
Implementación de IA en procesos de reclutamiento y selección. Employer Branding. Analítica de HR: performance de desempeño y monitoreo de equipos. Analítica de HR prospectiva. Aplicaciones en entrenamiento y desarrollo de motores de recomendación para el contenido de la formación, el trabajo de los mentores, las trayectorias profesionales y el aprendizaje adaptativo.

– IA en Banca y Seguros
– IA en Salud y Pharma
– IA en Turismo
– IA en Retail
– Project Lab

La IA aplicada a la industria de los servicios financieros y de seguros. Desarrollos tecnológicos de IA para apalancar el negocio. Servicio de atención al cliente automatizado para banca. Uso de PNL para la evaluación de riesgos y el cumplimiento en la banca. Uso de PNL para análisis de mercado y conocimientos de inversión en banca. Uso de PNL para el análisis de informes financieros. Riesgos del uso de ChatGPT en la banca y cómo mitigarlos. Implementación de ChatGPT en la banca.

Introducción a la IA en el Cuidado de la Salud: Beneficios, potencial y desafíos de la IA en el sector salud. Requisitos Legales (GDPR, HIPAA). Aplicaciones de la IA fuera de la Medicina: Descubrimiento de fármacos, producción de medicamentos, automatización de ensayos clínicos, transcripción médico-paciente, codificación y facturación. Aplicaciones de la IA dentro de la Medicina: Diagnóstico, dispositivos vestibles, predicción, apoyo a la decisión clínica, sistemas de alerta temprana y regulaciones gubernamentales. Proyectos de alto impacto en IA. Estudios de Casos: Proyectos de Implementación Real. Pasando del cuidado de la enfermedad al cuidado de la salud: Prevención usando IA. Lecciones Aprendidas.

Introducción a la Inteligencia Artificial en el Turismo. Historia y evolución de la IA en la industria turística. Beneficios, potencial y desafíos de la IA en el sector del turismo. Aplicaciones. Personalización de la experiencia del cliente con IA. Optimización de la gestión de recursos y operaciones turísticas con IA. Mejora de la Experiencia del Cliente y Recomendaciones Personalizadas: destinos, actividades y servicios. Uso de chatbots y asistentes virtuales en la atención al cliente. Medición de la satisfacción del cliente y retroalimentación. Aplicaciones, Tendencias y Futuro de la IA en el Turismo. Tendencias emergentes. Estudio de casos. Lecciones aprendidas y mejores prácticas.

Definición y conceptos clave de la Inteligencia Artificial (IA) en el retail. Evolución de la IA en la industria minorista. Beneficios y desafíos. Aplicaciones. Personalización de la experiencia del cliente con IA. Predicción de la demanda y gestión de precios con IA. Experiencia del Cliente y Recomendaciones Personalizadas. Uso de IA para comprender y segmentar a los clientes. Recomendación personalizada de productos y servicios. Análisis de sentimientos y retroalimentación del cliente. Tendencias y futuro de la IA en el Retail. Estudios de caso Lecciones aprendidas y mejores prácticas.

Laboratorio de Ideación y Validación de propuestas de implementación de e-commerce en una organización. Se trabajarán las ideas de los participantes a partir de la guía de plantillas diseñadas para analizar su viabilidad y evaluar el impacto de su implementación en la competitividad de su negocio.