Titulación universitaria
La mayor escuela de negocios del mundo”
¿Por qué estudiar en TECH?
Conoce las principales herramientas de Business Intelligence que se pueden aplicar en el departamento de marketing y conviértete en un directivo de éxito”
¿Por qué estudiar en TECH?
TECH es la mayor escuela de negocio 100% online del mundo.
Se trata de una Escuela de Negocios de élite, con un modelo de máxima exigencia académica. Un centro de alto rendimiento internacional y de entrenamiento intensivo en habilidades directivas.
TECH es una universidad de vanguardia tecnológica, que pone todos sus recursos al alcance del alumno para ayudarlo a alcanzar el éxito empresarial”
En TECH Universidad
Innovación |
La universidad ofrece un modelo de aprendizaje en línea que combina la última tecnología educativa con el máximo rigor pedagógico. Un método único con el mayor reconocimiento internacional que aportará las claves para que el alumno pueda desarrollarse en un mundo en constante cambio, donde la innovación debe ser la apuesta esencial de todo empresario.
“Caso de Éxito Microsoft Europa” por incorporar en los programas un novedoso sistema de multivídeo interactivo.
Máxima exigencia |
El criterio de admisión de TECH no es económico. No se necesita realizar una gran inversión para estudiar en esta universidad. Eso sí, para titularse en TECH, se podrán a prueba los límites de inteligencia y capacidad del alumno. El listón académico de esta institución es muy alto...
95% de los alumnos de TECH finaliza sus estudios con éxito.
Networking |
En TECH participan profesionales de todos los países del mundo, de tal manera que el alumno podrá crear una gran red de contactos útil para su futuro.
+100.000 directivos capacitados cada año, +200 nacionalidades distintas.
Empowerment |
El alumno crecerá de la mano de las mejores empresas y de profesionales de gran prestigio e influencia. TECH ha desarrollado alianzas estratégicas y una valiosa red de contactos con los principales actores económicos de los 7 continentes.
+500 acuerdos de colaboración con las mejores empresas.
Talento |
Este programa es una propuesta única para sacar a la luz el talento del estudiante en el ámbito empresarial. Una oportunidad con la que podrá dar a conocer sus inquietudes y su visión de negocio.
TECH ayuda al alumno a enseñar al mundo su talento al finalizar este programa.
Contexto multicultural |
Estudiando en TECH el alumno podrá disfrutar de una experiencia única. Estudiará en un contexto multicultural. En un programa con visión global, gracias al cual podrá conocer la forma de trabajar en diferentes lugares del mundo, recopilando la información más novedosa y que mejor se adapta a su idea de negocio.
Los alumnos de TECH provienen de más de 200 nacionalidades.
Aprende con los mejores |
El equipo docente de TECH explica en las aulas lo que le ha llevado al éxito en sus empresas, trabajando desde un contexto real, vivo y dinámico. Docentes que se implican al máximo para ofrecer una especialización de calidad que permita al alumno avanzar en su carrera y lograr destacar en el ámbito empresarial.
Profesores de 20 nacionalidades diferentes.
TECH busca la excelencia y, para ello, cuenta con una serie de características que hacen de esta una universidad única:
Análisis |
En TECH se explora el lado crítico del alumno, su capacidad de cuestionarse las cosas, sus competencias en resolución de problemas y sus habilidades interpersonales.
Excelencia académica |
En TECH se pone al alcance del alumno la mejor metodología de aprendizaje online. La universidad combina el método Relearning (metodología de aprendizaje de posgrado con mejor valoración internacional), junto a los “case studies” de Harvard Business School. Tradición y vanguardia en un difícil equilibrio, y en el contexto del más exigente itinerario académico.
Economía de escala |
TECH es la universidad online más grande del mundo. Tiene un portfolio de más de 10.000 posgrados universitarios. Y en la nueva economía, volumen + tecnología = precio disruptivo. De esta manera, se asegura de que estudiar no resulte tan costoso como en otra universidad.
En TECH tendrás acceso a los estudios de casos de Harvard Business School”
Estructura y contenido
TECH ha diseñado un plan de estudios sobre Dirección de Marketing y Business Intelligence de gran nivel académico, específico para los profesionales de los negocios, quienes buscan cursar programas de alto nivel para mejorar su cualificación y lograr la mejora laboral que desean. Para ello, el temario se ha estructurado siguiendo los conceptos más relevantes de este ámbito de estudio, lo que, sin duda, supondrá un gran apoyo para su aprendizaje, sobre todo, por poder compaginar la parte teórica con multitud de casos prácticos que facilitarán su estudio.
La estructura de este temario ha sido diseñada para que los alumnos puedan autodirigir su aprendizaje”
Plan de estudios
El Grand Máster en Alta Dirección de Marketing, Experto en Business Intelligence de TECH Universidad es un programa intensivo que prepara a los alumnos para afrontar retos y decisiones empresariales tanto a nivel nacional como internacional. Su contenido está pensado para favorecer el desarrollo de las competencias directivas que permitan la toma de decisiones con un mayor rigor en entornos inciertos.
A lo largo de 3.000 horas de estudio, el alumno analizará multitud de casos prácticos mediante el trabajo individual, logrando un aprendizaje de gran calidad que podrá aplicar, posteriormente, a su práctica diaria. Se trata, por tanto, de una auténtica inmersión en situaciones reales de negocio.
Este programa trata en profundidad las principales áreas de la empresa y está diseñado para que los directivos entiendan la gestión de Marketing y el business intelligence desde una perspectiva estratégica, internacional e innovadora.
Un plan pensado para los alumnos, enfocado a su mejora profesional y que les prepara para alcanzar la excelencia en el ámbito del Marketing y la gestión empresarial. Un programa que entiende sus necesidades y las de su empresa mediante un contenido innovador basado en las últimas tendencias, y apoyado por la mejor metodología educativa y un claustro excepcional, que les otorgará competencias para resolver situaciones críticas de forma creativa y eficiente.
Este programa se desarrolla a lo largo de 24 meses y se divide en 24 módulos:
Módulo 1. Management y liderazgo
Módulo 2. Logística y gestión económica
Módulo 3. Strategy in Marketing Management
Módulo 4. Marketing operativo
Módulo 5. Customer Relationship Management
Módulo 6. Marketing sectorial
Módulo 7. International Marketing
Módulo 8. Marketing digital y comercio electrónico
Módulo 9. E-Commerce y shopify
Módulo 10. Social media y Community Management
Módulo 11. Introducción a la investigación de mercados
Módulo 12. Técnicas de investigación cualitativa
Módulo 13. Técnicas de investigación cuantitativa
Módulo 14. Producción de la investigación de mercados
Módulo 15. Análisis de resultados y aplicaciones de la investigación de mercados
Módulo 16. Business Intelligence en la empresa
Módulo 17. Perspectiva de Negocio
Módulo 18. Transformación del negocio basado en datos
Módulo 19. Visualización de datos
Módulo 20. Programación para el análisis de datos
Módulo 21. Gestión del dato
Módulo 22. Protección de datos
Módulo 23. Business Intelligence e Inteligencia artificial. Estrategias y aplicaciones
Módulo 24. Optimización del capital humano en la empresa
¿Dónde, cuándo y cómo se imparte?
TECH ofrece al alumno la posibilidad de desarrollar este programa de manera totalmente online. Durante los 24 meses que dura la capacitación, podrá acceder a todos los contenidos de este programa en cualquier momento, lo que le permitirá autogestionar su tiempo de estudio.
Módulo 1. Management y liderazgo
1.1. General Management
1.1.1. Integración de estrategias funcionales en las estrategias globales de negocio
1.1.2. Política de Gestión y Procesos
1.1.3. Society and Enterprise
1.2. Dirección estratégica
1.2.1. Establecer la posición estratégica: misión, visión y valores
1.2.2. Desarrollo de nuevos negocios
1.2.3. Crecimiento y consolidación de la empresa
1.3. Estrategia competitiva
1.3.1. Análisis del Mercado
1.3.2. Ventaja competitiva sostenible
1.3.3. Retorno de la inversión
1.4. Estrategia corporativa
1.4.1. Driving Corporate Strategy
1.4.2. Pacing Corporate Strategy
1.4.3. Framing Corporate Strategy
1.5. Planificación y estrategia
1.5.1. Relevancia de la Dirección Estratégica en el proceso de Control de Gestión
1.5.2. Análisis del entorno y la organización
1.5.3. Lean Management
1.6. Gestión del talento
1.6.1. Gestión del Capital Humano
1.6.2. Entorno, estrategia y métrica
1.6.3. Innovación en la gestión de personas
1.7. Desarrollo directivo y liderazgo
1.7.1. Liderazgo y estilos de liderazgo
1.7.2. Motivación
1.7.3. Inteligencia emocional
1.7.4. Capacidades y habilidades del líder 2.0
1.7.5. Reuniones eficaces
1.8. Gestión del cambio
1.8.1. Análisis del rendimiento
1.8.2. Liderar el cambio. Resistencia al cambio
1.8.3. Gestión de procesos de cambio
1.8.4. Gestión de equipos multiculturales
Módulo 2. Logística y gestión económica
2.1. Diagnóstico financiero
2.1.1. Indicadores para el análisis de los estados financieros
2.1.2. Análisis de la rentabilidad
2.1.3. Rentabilidad económica y financiera de una empresa
2.2. Análisis económico de decisiones
2.2.1. Control Presupuestario
2.2.2. Análisis de la competencia. Análisis comparativo
2.2.3. Toma de decisiones. La inversión o desinversión empresarial
2.3. Valoración de inversiones y portfolio Management
2.3.1. Rentabilidad de los proyectos de inversión y la creación de valor
2.3.2. Modelos para la evaluación de proyectos de inversión
2.3.3. Análisis de sensibilidad, elaboración de escenarios y árboles de decisión
2.4. Dirección de logística de compras
2.4.1. Gestión de Stocks
2.4.2. Gestión de Almacenes
2.4.3. Gestión de Compras y Aprovisionamiento
2.5. Supply Chain Management
2.5.1. Costes y eficiencia de la cadena de operaciones
2.5.2. Cambio en los patrones de demanda
2.5.3. Cambio en la estrategia de las operaciones
2.6. Procesos logísticos
2.6.1. Organización y gestión por procesos
2.6.2. Aprovisionamiento, producción y distribución
2.6.3. Calidad, costes de calidad y herramientas
2.6.4. Servicio posventa
2.7. Logística y clientes
2.7.1. Análisis de demanda y previsión
2.7.2. Previsión y planificación de ventas
2.7.3. Collaborative Planning Forecasting & Replacement
2.8. Logística internacional
2.8.1. Aduanas, procesos de exportación e importación
2.8.2. Formas y medios de pago internacional
2.8.3. Plataformas logísticas a nivel internacional
Módulo 3. Strategy in Marketing Management
3.1. Marketing Management
3.1.1. Positioning and Value Creation
3.1.2. Orientación y posicionamiento de la empresa al Marketing
3.1.3. Marketing estratégico vs. Marketing operativo
3.1.4. Objetivos en Dirección de Marketing
3.1.5. Comunicaciones integradas de Marketing
3.2. Función del Marketing estratégico
3.2.1. Principales estrategias de marketing
3.2.2. Segmentación, targeting y posicionamiento
3.2.3. Gestión del Marketing estratégico
3.3. Dimensiones de la estrategia del Marketing
3.3.1. Recursos e inversiones necesarias
3.3.2. Fundamentos de la ventaja competitiva
3.3.3. Comportamiento competitivo de la empresa
3.3.4. Focus Marketing
3.4. Estrategias de desarrollo de nuevos productos
3.4.1. Creatividad e innovación en Marketing
3.4.2. Generación y filtrado de ideas
3.4.3. Análisis de viabilidad comercial
3.4.4. Desarrollo, pruebas de mercado y comercialización
3.5. Políticas de fijación de precios
3.5.1. Metas a corto y largo plazo
3.5.2. Tipos de fijación de precios
3.5.3. Factores que influyen en la determinación del precio
3.6. Estrategias de promoción y Merchandising
3.6.1. Gestión de la Publicidad
3.6.2. Plan de comunicación y medios
3.6.3. El Merchandising como técnica de Marketing
3.6.4. Visual Merchandising
3.7. Estrategias de distribución, expansión e intermediación
3.7.1. Externalización de la fuerza de ventas y atención al cliente
3.7.2. La logística comercial en la gestión de ventas de productos y servicios
3.7.3. Gestión del ciclo de ventas
3.8. Desarrollo del plan de Marketing
3.8.1. Análisis y diagnóstico
3.8.2. Decisiones estratégicas
3.8.3. Decisiones operativas
Módulo 4. Marketing operativo
4.1. Marketing mix
4.1.1. The Marketing Value Proposition
4.1.2. Políticas, estrategias y tácticas de Marketing mix
4.1.3. Elementos del Marketing mix
4.1.4. Satisfacción del cliente y Marketing mix
4.2. Gestión de productos
4.2.1. Distribución de consumo y ciclo de vida del producto
4.2.2. Obsolescencia, caducidad y campañas periódicas
4.2.3. Ratios de gestión de pedidos y control de Stocks
4.3. Principios de precios
4.3.1. Análisis del entorno
4.3.2. Costes de producción y márgenes de descuento
4.3.3. Precio final y mapa de posicionamiento
4.4. Gestión de canales de distribución
4.4.1. Trade Marketing
4.4.2. Cultura de la distribución y competencia
4.4.3. Designing and Managing Channels
4.4.4. Funciones de los canales de distribución
4.4.5. Route to Market
4.5. Canales de promoción y ventas
4.5.1. Branding corporativo
4.5.2. Publicidad
4.5.3. Promoción de ventas
4.5.4. Relaciones públicas y venta personal
4.5.5. Street Marketing
4.6. Branding
4.6.1. Brand Evolution
4.6.2. Creación y desarrollo de marcas de éxito
4.6.3. Brand Equity
4.6.4. Category Management
4.7. Gestión de grupos de Marketing
4.7.1. Equipos de trabajo y la dirección de reuniones
4.7.2. Coaching y gestión de equipos
4.7.3. Gestión de la igualdad y diversidad
4.8. Comunicación y Marketing
4.8.1. La comunicación integrada en el Marketing
4.8.2. El diseño del programa de comunicación de Marketing
4.8.3. Habilidades comunicativas e influencia
4.8.4. Barreras para la comunicación empresarial
Módulo 5. Customer Relationship Management
5.1. Conociendo al mercado y al consumidor
5.1.1. Open Innovation
5.1.2. Inteligencia Competitiva
5.1.3. Share Economy
5.2. CRM y filosofía empresarial
5.2.1. Filosofía empresarial u orientación estratégica
5.2.2. Identificación y diferenciación del cliente
5.2.3. La empresa y sus Stakeholders
5.2.4. Clienting
5.3. Database Marketing y Customer Relationhip Management
5.3.1. Aplicaciones del Database Marketing
5.3.2. Leyes y regulación
5.3.3. Fuentes de información, almacenamiento y procesamiento
5.4. Psicología y comportamiento del consumidor
5.4.1. El estudio del comportamiento del consumidor
5.4.2. Factores internos y externos del consumidor
5.4.3. Proceso de decisión del consumidor
5.4.4. Consumerismo, sociedad, Marketing y ética
5.5. Áreas del CRM Management
5.5.1. Customer Service
5.5.2. Gestión de la Fuerza de Ventas
5.5.3. Servicio al Cliente
5.6. Marketing Consumer Centric
5.6.1. Segmentación
5.6.2. Análisis de la rentabilidad
5.6.3. Estrategias para fidelizar al cliente
5.7. Técnicas de CRM Management
5.7.1. Marketing directo
5.7.2. Integración multicanal
5.7.3. Marketing viral
5.8. Ventajas y peligros de implementar CRM
5.8.1. CRM, ventas y costes
5.8.2. Satisfacción y lealtad del cliente
5.8.3. Implementación tecnológica
5.8.4. Errores estratégicos y de gestión
Módulo 6. Marketing sectorial
6.1. Marketing de servicios
6.1.1. Evolución y Crecimiento del Sector de Servicios
6.1.2. Función del Marketing de Servicios
6.1.3. La estrategia de Marketing en el sector servicios
6.2. Marketing turístico
6.2.1. Características del sector turístico
6.2.2. Producto turístico
6.2.3. El cliente en Marketing turístico
6.3. Marketing político y electoral
6.3.1. Marketing Político vs. Marketing Electoral
6.3.2. Segmentación del mercado político
6.3.3. Campañas electorales
6.4. Marketing social y Marketing responsable
6.4.1. Marketing de causas sociales y RSC
6.4.2. Marketing Medioambiental
6.4.3. Segmentación en Marketing Social
6.5. Retail Management
6.5.1. Relevancia
6.5.2. Recompensa
6.5.3. Reducción de gastos
6.5.4. Relación con el cliente
6.6. Marketing bancario
6.6.1. Reglamentación estatal
6.6.2. Sucursales y segmentación
6.6.3. Inbound Marketing en el sector bancario
6.7. Marketing de servicios de salud
6.7.1. Marketing interno
6.7.2. Estudios sobre la satisfacción del usuario
6.7.3. Gestión de la calidad con orientación al mercado
6.8. Marketing sensorial
6.8.1. Experiencia de compra como experiencia sensorial
6.8.2. Neuromarketing y Marketing Sensorial
6.8.3. Disposición y animación del punto de venta
Módulo 7. International Marketing
7.1. La investigación de mercados internacionales
7.1.1. Emerging Markets Marketing
7.1.2. Análisis PES
7.1.3. ¿Qué, cómo y dónde exportar?
7.1.4. Estrategias de Marketing-mix internacional
7.2. Segmentación internacional
7.2.1. Criterios para la segmentación de mercados a nivel internacional
7.2.2. Nichos de mercado
7.2.3. Estrategias de segmentación internacional
7.3. Posicionamiento internacional
7.3.1. Branding en mercados internacionales
7.3.2. Estrategias de posicionamiento en los mercados internacionales
7.3.3. Marcas globales, regionales y locales
7.4. Estrategias de producto en mercados internacionales
7.4.1. Modificación, adaptación y diversificación de productos
7.4.2. Productos estandarizados globales
7.4.3. El portafolio de producto
7.5. Precios y exportación
7.5.1. Cálculo de los precios de exportación
7.5.2. Incoterms
7.5.3. Estrategia internacional de precio
7.6. Calidad en Marketing internacional
7.6.1. Calidad y el Marketing internacional
7.6.2. Las Normas y Certificaciones
7.6.3. El Marcado CE
7.7. Promoción a nivel internacional
7.7.1. El MIX de promoción internacional
7.7.2. Advertising y publicidad
7.7.3. Ferias internacionales
7.7.4. Marca País
7.8. Distribución a través de canales internacionales
7.8.1. Channel & Trade Marketing
7.8.2. Consorcios de exportación
7.8.3. Tipos de exportación y comercio exterior
Módulo 8. Marketing digital y comercio electrónico
8.1. Marketing digital y comercio electrónico
8.1.1. Economía digital y sharing economy
8.1.2. Tendencias y cambios sociales en los consumidores
8.1.3. Transformación digital de las empresas tradicionales
8.1.4. Roles del Chief Digital Officer
8.2. Estrategia digital
8.2.1. Segmentación y posicionamiento en el contexto competitivo
8.2.2. Nuevas estrategias de Marketing de productos y servicios
8.2.3. From Innovation to Cash Flow
8.3. Estrategia tecnológica
8.3.1. Desarrollo Web
8.3.2. Hosting y Cloud Computing
8.3.3. Gestores de Contenido (CMS)
8.3.4. Formatos y medios digitales
8.3.5. Plataformas tecnológicas de e-Commerce
8.4. Regulación digital
8.4.1. Políticas de privacidad y LOPD
8.4.2. Usurpación de perfiles y seguidores falsos
8.4.3. Aspectos legales del ámbito de Marketing, publicidad y contenido digital
8.5. Investigación de mercados online
8.5.1. Herramientas de investigación cuantitativas en mercados online
8.5.2. Herramientas de investigación cualitativas dinámicas de los clientes
8.6. Agencias, medios y canales online
8.6.1. Agencias integrales, creativas y online
8.6.2. Medios tradicionales y nuevos medios
8.6.3. Canales online
8.6.4. Otros players digitales
Módulo 9. E-Commerce y Shopify
9.1. Digital e-Commerce Management
9.1.1. Nuevos modelos de negocio e-Commerce
9.1.2. Planificación y desarrollo de un plan estratégico de comercio electrónico
9.1.3. Estructura tecnológica en e-Commerce
9.2. Operaciones y logística en el comercio electrónico
9.2.1. Cómo gestionar el Fulfillment
9.2.2. Gestión digital del punto de venta
9.2.3. Contact center Management
9.2.4. Automatización en la gestión y seguimiento de procesos
9.3. Implementando técnicas de e-Commerce
9.3.1. Medios sociales e integración en el plan de comercio electrónico
9.3.2. Estrategia multichannel
9.3.3. Personalización de Dashboards
9.4. Digital Pricing
9.4.1. Medios y pasarelas de pago online
9.4.2. Promociones electrónicas
9.4.3. Temporización digital de precios
9.4.4. e-Auctions
9.5. Del e-Commerce al m-Commerce y s-Commerce
9.5.1. Modelos de negocio de los e-marketplaces
9.5.2. S-Commerce y experiencia de marca
9.5.3. Compra a través de dispositivos móviles
9.6. Customer Intelligence: del e-CRM al s-CRM
9.6.1. Integración del consumidor en la cadena de valor
9.6.2. Técnicas de investigación y fidelización online
9.6.3. Planificación de una estrategia de gestión de la relación con el cliente
9.7. Trade Marketing digital
9.7.1. Cross Merchandising
9.7.2. Diseño y Gestión de Campañas en Facebook Ads
9.7.3. Diseño y Gestión de Campañas en Google Ads
9.8. Marketing online para e-Commerce
9.8.1. Inbound Marketing
9.8.2. Display y Compra Programática
9.8.3. Plan de Comunicación
Módulo 10. Social media y Community Management
10.1. Web 2.0 o web social
10.1.1. La organización en la era de la conversación
10.1.2. La web 2.0 son las personas
10.1.3. Nuevos entornos, nuevos contenidos
10.2. Comunicación y reputación digital
10.2.1. Gestión de crisis y reputación corporativa online
10.2.2. Informe de reputación online
10.2.3. Nettiqueta y buenas prácticas en las redes sociales
10.2.4. Branding y Networking 2.0
10.3. Plataformas generalistas, profesionales y microblogging
10.3.1. Facebook
10.3.2. Linkedin
10.3.3. Google +
10.3.4. Twitter
10.4. Plataformas de vídeo, imagen y movilidad
10.4.1. Youtube
10.4.2. Instagram
10.4.3. Flickr
10.4.4. Vimeo
10.4.5. Pinterest
10.5. Blogging corporativo
10.5.1. Cómo crear un blog
10.5.2. Estrategia de Marketing de contenidos
10.5.3. Cómo crear un plan de contenidos para tu blog
10.5.4. Estrategia de curación de contenidos
10.6. Estrategias en social media
10.6.1. El plan de comunicación corporativa 2.0
10.6.2. Las relaciones públicas corporativas y el social media
10.6.3. Análisis y evaluación de resultados
10.7. Community Management
10.7.1. Funciones, tareas y responsabilidades del Community Management
10.7.2. Social Media Manager
10.7.3. Social Media Strategist
10.8. Social media plan
10.8.1. Diseño de un plan de social media
10.8.2. Definición de la estrategia a seguir en cada medio
10.8.3. Protocolo de contingencia en caso de crisis
Módulo 11. Introducción a la investigación de mercados
11.1. Fundamentos de la Investigación de Mercados
11.1.1. Concepto de Investigación de Mercados y Marketing
11.1.2. Utilidad de la investigación de mercados
11.1.3. La ética de la investigación de mercados
11.2. Aplicaciones de la Investigación de Mercados
11.2.1. El valor de la investigación para los directivos
11.2.2. Factores de la decisión de investigar el mercado
11.2.3. Principales objetivos de la Investigación de Mercados
11.3. Tipos de Investigación de Mercados
11.3.1. Investigaciones exploratorias
11.3.2. Investigaciones descriptivas
11.3.3. Investigaciones causales
11.4. Tipos de Información
11.4.1. Elaboración: primaria y secundaria
11.4.2. Naturaleza cualitativa
11.4.3. Naturaleza cuantitativa
11.5. Organización de la Investigación de Mercados
11.5.1. El Departamento interno de Investigación de Mercados
11.5.2. La contratación externa de la investigación
11.5.3. Factores de decisión: interna vs. externa
11.6. Gestión de Proyectos de Investigación
11.6.1. La Investigación de Mercados como un proceso
11.6.2. Etapas de Planificación en la Investigación de Mercados
11.6.3. Etapas de Ejecución en la Investigación de Mercados
11.6.4. Gestión de un Proyecto de Investigación
11.7. Los Estudios de Gabinete
11.7.1. Objetivos de los Estudios de Gabinete
11.7.2. Fuentes de información secundaría
11.7.3. Resultados de los Estudios de Gabinete
11.8. El Trabajo de Campo
11.8.1. Obtención de información primaria
11.8.2. Organización de la obtención de información
11.8.3. Control de entrevistadores
11.9. Investigación de Mercados online
11.9.1. Herramientas de investigación cuantitativas en mercados online
11.9.2. Herramientas de investigación cualitativas dinámicas de los clientes
11.10. La Propuesta de Investigación de Mercados
11.10.1. Objetivos y Metodología
11.10.2. Plazos de ejecución
11.10.3. Presupuesto
Módulo 12. Técnicas de investigación cualitativa
12.1. Introducción a la Investigación Cualitativa
12.1.1. Objetivos de la investigación cualitativa
12.1.2. Fuentes de información cualitativa
12.1.3. Características de la información cualitativa
12.2. La Dinámica de Grupos
12.2.1. Concepto y Objetivos
12.2.2. Organización y realización
12.2.3. Resultados de la Dinámica de Grupos
12.3. La Entrevista en Profundidad
12.3.1. Concepto y Objetivos
12.3.2. El Proceso de la Entrevista en Profundidad
12.3.3. Aplicación de las Entrevistas en Profundidad
12.4. Técnicas Proyectivas
12.4.1. Concepto y Objetivos
12.4.2. Principales técnicas proyectivas
12.5. Técnicas de Creatividad
12.5.1. Concepto y Objetivos
12.5.2. Técnicas intuitivas: Brainstorming
12.5.3. Técnicas formales: Método Delphi
12.5.4. Otras técnicas de creatividad
12.6. Observación como técnica cualitativa
12.6.1. Concepto y aplicaciones
12.6.2. Escenarios de observación
12.6.3. Medios técnicos
12.6.4. Valoración de la observación
12.7. Neuromarketing: las respuestas del cerebro
12.7.1. Concepto y aplicaciones
12.7.2. Escenarios de observación en Neuromarketing
12.7.3. Técnicas de Neuromarketing
12.8. La Pseudocompra
12.8.1. Concepto y aplicaciones
12.8.2. Escenarios de pseudocompra
12.8.3. El Mystery Shopper
12.9. La Investigación Cualitativa digital
12.9.1. Descripción y características
12.9.2. Principales técnicas cualitativas online
12.10. Aplicación de la Investigación Cualitativa
12.10.1. Estructura de resultados de la investigación cualitativa
12.10.2. Proyección de los resultados de la investigación cualitativa
12.10.3. Aplicaciones a la toma de decisiones
Módulo 13. Técnicas de investigación cuantitativa
13.1. Introducción a la Investigación Cuantitativa
13.1.1. Objetivos de la investigación cuantitativa
13.1.2. Fuentes de información cuantitativa
13.1.3. Características de la información cuantitativa
13.2. La Encuesta Personal
13.2.1. Concepto y características
13.2.2. Tipos de Encuesta Personal
13.2.3. Ventajas e inconvenientes de la Encuesta Personal
13.3. La Encuesta Telefónica
13.3.1. Concepto y características
13.3.2. Tipos de Encuesta Personal
13.3.3. Ventajas e inconvenientes de la Encuesta Personal
13.4. La Encuesta Autoadministrada
13.4.1. Concepto y características
13.4.2. Encuesta por internet
13.4.3. Encuestas por correo postal y electrónico
13.4.4. Encuesta por entrega personal
13.5. El Ómnibus
13.5.1. Concepto y características
13.5.2. Resultados del Ómnibus
13.5.3. Tipos de Ómnibus
13.6. El Panel
13.6.1. Concepto y características
13.6.2. Resultados del Panel
13.6.3. Tipos de Panel
13.7. El Tracking
13.7.1. Concepto y características
13.7.2. Resultados del Tracking
13.7.3. Tipos de Tracking
13.8. Observación como técnica cuantitativa
13.8.1. Concepto y utilidad
13.8.2. Escenarios de observación
13.8.3. Medios técnicos
13.8.4. Resultados de la observación cuantitativa
13.9. La Experimentación
13.9.1. Concepto y características
13.9.2. Test de Producto
13.9.3. Test de Mercado
13.10. Aplicación de la Investigación Cuantitativa
13.10.1. Estructura de resultados de la investigación cuantitativa
13.10.2. Proyección de los resultados de la investigación cuantitativa
13.10.3. Aplicaciones a la toma de decisiones
Módulo 14. Producción de la investigación de mercados
14.1. El Cuestionario Cuantitativo
14.1.1. Concepto, funciones y tipos
14.1.2. Fases en el diseño del cuestionario
14.1.3. Estructura del cuestionario
14.2. Formulación de las preguntas
14.2.1. Tipos de preguntas
14.2.2. Jerarquización de las preguntas
14.2.3. Pre-test del cuestionario
14.3. Escalas de Medida
14.3.1. Finalidad y tipos de Escalas
14.3.2. Escalas básicas, comparativas y no comparativas
14.3.3. Creación y evaluación de escalas
14.3.4. Escalas estandarizadas
14.4. Diseño de Cuestionarios en Internet
14.4.1. Características del cuestionario en internet
14.4.2. Estructura del cuestionario online
14.4.3. Principales soportes de encuesta online
14.5. Guiones y Entrevistas Cualitativas
14.5.1. Concepto y tipos
14.5.2. Estructura de guiones y entrevistas
14.5.3. Formulación de las preguntas
14.6. El Muestreo
14.6.1. Concepto y proceso del muestreo
14.6.2. Métodos de muestreo cuantitativo
14.6.3. La selección de la muestra en la investigación cualitativa
14.7. Muestreo Probabilístico
14.7.1. Muestreo Simple
14.7.2. Muestreo Estratificado
14.7.3. Muestreo por Conglomerados
14.8. Muestreo No Probabilístico
14.8.1. Ruta Aleatoria
14.8.2. Cuotas
14.8.3. Disponibilidad
14.8.4. Otros métodos no probabilisticos
14.9. Tamaño de la Muestra
14.9.1. Factores determinantes del tamaño muestral
14.9.2. Cálculo del tamaño de la muestra
14.9.3. El tamaño muestral en los mercados industriales
14.10. Proceso de Trabajo de Campo
14.10.1. Formación de entrevistadores
14.10.2. Coordinación de la obtención de información
14.10.3. Evaluación e incidencias
Módulo 15. Análisis de resultados y aplicaciones de la investigación de mercados
15.1. Plan de Análisis de la Información
15.1.1. Preparación de datos
15.1.2. Etapas del Plan de Análisis
15.1.3. Esquema del Plan de Análisis
15.2. Análisis Descriptivo de la Información
15.2.1. Concepto de Análisis Descriptivo
15.2.2. Tipos de Análisis Descriptivo
15.2.3. Programas estadísticos en el análisis descriptivo
15.3. Análisis Bivariante
15.3.1. Contraste de hipótesis
15.3.2. Tipos de Análisis Bivariantes
15.3.3. Programas estadísticos en el Análisis Bivariante
15.4. Análisis Multivariantes de Dependencia
15.4.1. Concepto y características
15.4.2. Tipos de Análisis Multivariantes de Dependencia
15.5. Análisis Multivariantes de Interdependencia
15.5.1. Concepto y características
15.5.2. Tipos de Análisis Multivariantes de Interdependencia
15.6. Conclusiones de la Investigación de Mercados
15.6.1. Diferenciación de los análisis de información
15.6.2. Interpretación conjunta de las informaciones
15.6.3. Aplicación de las conclusiones al objeto de la investigación
15.7. Elaboración del Informe
15.7.1. Concepto, utilidad y tipos
15.7.2. Estructura del informe
15.7.3. Normas de redacción
15.8. La Investigación de Mercados Internacionales
15.8.1. Introducción a la Investigación de Mercados Internacionales
15.8.2. Proceso de la Investigación de Mercados Internacionales
15.8.3. La importancia de las fuentes secundarias en la Investigación Internacional
15.9. Los Estudios de Viabilidad
15.9.1. Obtención de información de Comportamientos y Motivos de Compra
15.9.2. Análisis y valoración de la Oferta Competitiva
15.9.3. Estructura y potencial de Mercado
15.9.4. Intención de Compra
15.9.5. Resultados de Viabilidad
15.10. Estudios de Intención de Voto
15.10.1. Estudios previos a las elecciones
15.10.2. Encuestas a pie de urna
15.10.3. Estimaciones de Voto
Módulo 16. Business Intelligence en la Empresa
16.1. Business Intelligence empresarial
16.1.1. El mundo del dato
16.1.2. Conceptos relevantes
16.1.3. Principales características
16.1.4. Soluciones en el mercado actual
16.1.5. Arquitectura global de una solución BI
16.1.6. Ciberseguridad en BI y Data Science
16.2. Nuevo concepto empresarial
16.2.1. Por qué BI
16.2.2. Obtención de la información
16.2.3. BI en los distintos departamentos de la empresa
16.2.4. Razones por las que invertir en BI
16.3. El Data Warehouse
16.3.1. Definiciones y objetivos: Data Warehouse y Data Mart
16.3.2. Arquitectura
16.3.3. El modelado dimensional y sus tipos de esquemas
16.3.4. Proceso de extracción, transformación y carga (ETL)
16.3.5. Metadatos
16.4. Big Data y captura del dato
16.4.1. Captura
16.4.2. Transformación
16.4.3. Almacenamiento
16.5. Reporting Business Intelligence (BI)
16.5.1. Estructuras de las BB.DD.
16.5.2. BB.DD. OLTP y OLAP
16.5.3. Ejemplos
16.6. Los Dashboards o Cuadros de Mando Integral
16.6.1. Cuadros de Mando
16.6.2. Sistemas de soporte a la decisión
16.6.3. Sistemas de información ejecutiva
16.7. Deep Learning
16.7.1. Deep learning
16.7.3. Utilidades del Deep Learning
16.8. Machine Learning
16.8.1. Machine Learning
16.8.2. Utilidades del Machine Learning
16.8.3. Deep Learning vs. Machine Learning
16.9. Herramientas y Soluciones BI
16.9.1. Elección de la mejor herramienta
16.9.2. Microsoft Power BI, MicroStrategy y Tableau
16.9.3. SAP BI, SAS BI y Qlikview
16.9.4. Prometeus
16.10. Planificación y dirección Proyecto BI
16.10.1. Primeros pasos para definir un proyecto de BI
16.10.2. Solución BI para tu empresa
16.10.3. Toma de requisitos y objetivos
Módulo 17. Perspectiva de Negocio
17.1. La Empresa
17.1.1. Teoría Capital Riesgo
17.1.2. Morfología de las organizaciones: tamaño, forma, actividad y sectores
17.1.3. Organización y recursos
17.1.4. Dirección y sus necesidades
17.2. Empresa: mercado y Cliente
17.2.1. Mercado y Cliente
17.2.2. Análisis y segmentación de mercado
17.2.3. Competencia directa e indirecta
17.2.4. Ventaja competitiva
17.3. Análisis DAFO
17.3.1. La Estrategia empresarial
17.3.2. Análisis DAFO
17.3.3. Objetivos y plazos [SMART, C/M/L/P, objetivos en cascada]
17.3.4. Medición de resultados: conociendo la realidad
17.3.5. Indicadores clave [KPI]
17.4. Información como activo
17.4.1. Información y gerencia
17.4.2. Ciclo de vida información
17.4.3. Sistema Operacional y Sistema Estratégico
17.5. Cuadro de Mandos Integral
17.5.1. Cuadro de mandos: operativo, táctico y estratégico
17.5.2. CMI definición
17.5.3. Perspectiva financiera
17.5.4. Perspectiva de cliente
17.5.5. Perspectiva de procesos internos
17.5.6. Perspectiva de aprendizaje y crecimiento
17.6. Análisis de Productividad
17.6.1. Ingresos, gastos, inversión y consumo
17.6.2. Análisis e imputación de costes
17.6.3. ROI y otros ratios de interés
17.7. Distribución y Ventas
17.7.1. Relevancia del departamento
17.7.2. Canales y equipos
17.7.3. Tipos de ventas y consumos
17.8. Otras áreas comunes
17.8.1. Producción y prestación de servicio
17.8.2. Distribución y logística
17.8.3. Comunicación comercial
17.8.4. Inbound Marketing
17.9. Data Management
17.9.1. Roles y responsabilidades [roles directivos y roles técnicos]
17.9.2. Identificación de interesados (Stakeholders)
17.9.3. Sistemas de gestión de la información [intro y tipos, sin detalle de tecnología]
17.9.4. Tipo de Sistemas Operacionales
17.9.5. Sistema Estratégico o de Soporte a la Decisión
17.9.6. Plataformas para la información: Cloud Computing vs. On Premise
17.10. Explorando la información:
17.10.1. Intro SQL: bases de datos relacionales conceptos básicos (DDL y DML, PK, FK, JOINS)
17.10.2. Redes y comunicaciones: redes públicas/privadas, dirección de red/subred/enrutador y DNS. Tunel VPN y SSH. [intro de conceptos]
17.10.3. Sistema operacional: modelos de datos normalizados
17.10.4. Sistema estratégico: modelo multidimensional [intro pues es un tema completo de Rafaél], OLAP y Dashboards gráficos
17.10.5. Análisis estratégico de BB.DD. y composición de informes
Módulo 18. Transformación del Negocio Basado en Datos
18.1. Big Data
18.1.1. Big Data en las empresas
18.1.2. Concepto de valor
18.1.3. Gestión de proyectos de valor
18.2. Customer Journey
18.2.1. Ciclo de vida de cliente
18.2.2. Asociación de campañas al ciclo de vida
18.2.3. Métricas de campañas
18.3. Gestión del dato para campañas
18.3.1. Datawarehouse y Datalab
18.3.2. Herramientas de creación de campañas
18.3.3. Métodos de accionamiento
18.4. GDPR en Marketing digital
18.4.1. Anonización del dato y manipulación de datos personales
18.4.2. Concepto Robinson
18.4.3. Listas de exclusión
18.5. Cuadro de mando
18.5.1. KPIs
18.5.2. Audiencia
18.5.3. Herramientas
18.5.4. Storytelling
18.6. Análisis y caracterización clientes
18.6.1. Visión cliente 360º
18.6.2. Relación de análisis con acciones tácticas
18.6.3. Herramientas de análisis
18.7. Ejemplos de negocio aplicando técnicas Big Data
18.7.1. Upselling/Cross-Selling
18.7.2. Modelos de propensión
18.7.3. Modelos de riesgo
18.7.4. Predicciones
18.7.5. Tratamiento de imágenes
Módulo 19. Visualización de Datos
19.1. Visualización de datos
19.1.1. La visualización de datos
19.1.2. Importancia del análisis y la visualización de datos
19.1.3. Evolución
19.2. El Diseño
19.2.1. Uso del color
19.2.2. Composición y tipografía
19.2.3. Recomendaciones
19.3. Tipos de datos
19.3.1. Cualitativos
19.3.2. Cuantitativos
19.3.3. Datos temporales
19.4. Conjuntos de datos
19.4.1. Ficheros
19.4.2. Bases de datos
19.4.3. Opendata
19.4.4. Datos en streaming
19.5. Tipos de representación comunes
19.5.1. De columnas
19.5.2. De barras
19.5.3. De líneas
19.5.4. De áreas
19.5.5. De dispersión
19.6. Tipos de representación avanzadas
19.6.1. Circulares
19.6.2. De anillos
19.6.3. De burbujas
19.6.4. Mapas
19.7. Aplicación por áreas
19.7.1. Ciencias políticas y sociología
19.7.2. Ciencia
19.7.3. Marketing
19.7.4. Salud y bienestar
19.7.5. Meteorología
19.7.6. Negocios y finanzas
19.8. Storytelling
19.8.1. Importancia del Storytelling
19.8.2. Historia del Storytelling
19.8.3. Aplicación del Storytelling
19.9. Software para la visualización
19.9.1. Comerciales
19.9.2. Gratuitos
19.9.3. Online
19.9.4. Software libre
19.10. El futuro de la visualización de datos
19.10.1. Realidad virtual
19.10.2. Realidad aumentada
19.10.3. Inteligencia artificial
Módulo 20. Programación para el análisis de datos
20.1. Programación para el Análisis de Datos
20.1.1. Lenguajes para el análisis de datos
20.1.2. Evolución y características de las principales de las herramientas
20.1.3. Instalación y configuración
20.2. Tipos de datos
20.2.1. Tipos básicos
20.2.2. Tipos complejos
20.2.3. Otras estructuras
20.3. Estructuras y operaciones
20.3.1. Operaciones con datos
20.3.2. Estructuras de control
20.3.3. Operaciones con ficheros
20.4. Extracción y análisis de información
20.4.1. Resúmenes estadísticos
20.4.2. Análisis univariable
20.4.3. Análisis multivariable
20.5. Visualización
20.5.1. Gráficos univariables
20.5.2. Gráficos multivariables
20.5.3. Otros gráficos de interés
20.6. Preprocesamiento
20.6.1. La importancia de la calidad de los datos
20.6.2. Detección y análisis de Outliers
20.6.3. Otros factores de calidad del dataset
20.7. Preprocesamiento avanzado
20.7.1. Submuestreo
20.7.2. Remuestreo
20.7.3. Reducción de dimensionalidad
20.8. Modelado de datos
20.8.1. Fases del modelado
20.8.2. División del conjunto de datos
20.8.3. Métricas para predicción
20.9. Modelado de datos avanzado
20.9.1. Modelos no supervisados
20.9.2. Modelos supervisados
20.9.3. Librerías para el modelado
20.10. Herramientas y buenas prácticas
20.10.1. Buenas prácticas para el modelado
20.10.2. Las herramientas de un analista de datos
20.10.3. Conclusión y librerías de interés
Módulo 21. Gestión del Dato
21.1. Estadística
21.1.1. Estadística: estadística descriptiva, estadística inferencias
21.1.2. Población, Muestra, Individuo
21.1.3. Variables: definición, escalas de medida
21.2. Tipos de datos estadísticos
21.2.1. Según tipo
21.2.1.1. Cuantitativos: datos continuos y datos discretos
21.2.1.2. Cualitativos: datos binomiales, datos nominales y datos ordinales
21.2.2. Según su forma: numérico, texto y lógico
21.2.3. Según su fuente: primarios y secundarios
21.3. Planificación de la gestión del dato
21.3.1. Definición de objetivos
21.3.2. Determinación de recursos disponibles
21.3.3. Establecimiento de lapsos
21.3.4. Estructura de los datos
21.4. Recolección de datos
21.4.1. Metodología de recolección
21.4.2. Herramientas de recolección
21.4.3. Canales de recolección
21.5. Limpieza del dato
21.5.1. Fases de la limpieza de datos
21.5.2. Calidad del dato
21.5.3. Manipulación de datos (con R)
21.6. Análisis de datos, interpretación y valoración de resultados
21.6.1. Medidas estadísticas
21.6.2. Índices de relación
21.6.3. Minería de datos
21.7. Visualización de datos
21.7.1. Visualización idónea según el tipo de dato
21.7.2. Consideraciones asociadas al usuario final
21.7.3. Modelos ejecutivos de presentación de resultados
21.8. Almacén del dato (Datawarehouse)
21.8.1. Elementos que lo integran
21.8.2. Diseño
21.8.3. Aspectos a considerar
21.9. Disponibilidad del dato
21.9.1. Acceso
21.9.2. Utilidad
21.9.3. Seguridad
21.10. Aplicación práctica
21.10.1. Exploración de datos
21.10.2. Manipulación y ajuste de patrones y estructuras
21.10.3. Aplicación de test y modelado
Módulo 22. Protección de Datos
22.1. Normativa de Protección de Datos
22.1.1. Marco normativo
22.1.2. Definiciones
22.1.3. Sujetos obligados al cumplimiento de la normativa
22.1.3.1. Diferencias entre responsables, corresponsables y encargados de tratamiento
22.1.4. La figura del Delegado de Protección de Datos
22.2. Regulación armonizada de la Inteligencia Artificial: propuesta de Reglamento europeo
22.2.1. Prácticas prohibidas
22.2.2. Sistemas de inteligencia artificial de alto riesgo
22.2.3. Medidas de apoyo a la innovación
22.3. Principios relativos al tratamiento de datos personales
22.3.1. Licitud, lealtad y transparencia
22.3.2. Limitación de la finalidad
22.3.3. Minimización de datos, exactitud y limitación del plazo de conservación
22.3.4. Integridad y confidencialidad
22.3.5. Responsabilidad proactiva
22.4. Bases de licitud o legitimación y habilitaciones para el tratamiento, incluida, en su caso la comunicación de datos
22.4.1. Consentimiento
22.4.2. Relación contractual o medidas precontractuales
22.4.3. Cumplimiento de una obligación legal
22.4.4. Protección de intereses vitales del interesado u otra persona
22.4.5. Interés público o ejercicio de poderes públicos
22.4.6. Interés legítimo: ponderación de intereses
22.5. Derechos de los individuos
22.5.1. Transparencia e información
22.5.2. Acceso
22.5.3. Rectificación y supresión (derecho al olvido), limitación y portabilidad
22.5.4. Oposición y decisiones individuales automatizadas
22.5.5. Limitaciones a los derechos
22.6. Protección de datos desde el diseño: análisis y gestión de riesgos de tratamientos de datos personales
22.6.1. Identificación de riesgos y amenazas para los derechos y libertades de las personas físicas
22.6.2. Evaluación de riesgos
22.6.3. Plan de tratamiento de riesgos
22.7. Técnicas para garantizar el cumplimiento de la normativa de protección de datos
22.7.1. Identificación de medidas de responsabilidad proactiva
22.7.2. Medidas organizativas
22.7.3. Medidas técnicas
22.7.4. El Registro de Actividades de tratamiento
22.7.5. Gestión de brechas de seguridad
22.7.6. Códigos de conducta y certificaciones
22.8. La Evaluación de Impacto relativa a la protección de los datos personales (EIPD o DPIA)
22.8.1. Estudio de necesidad de la EIPD
22.8.2. Metodología de evaluación
22.8.3. Identificación de riesgos y amenazas
22.8.4. Consulta previa a la autoridad de control
22.9. Regulación contractual entre los responsables, encargados y, en su caso, otros sujetos. Transferencias internacionales de datos
22.9.1. Contrato de acceso o tratamiento de datos
22.9.2. Contratos entre corresponsables
22.9.3. Responsabilidades de las partes
22.9.4. Definición y garantías que deben adoptarse en transferencias internacionales
22.10. Las autoridades de control. Infracciones y sanciones
22.10.1. Infracciones
22.10.2. Sanciones
22.10.3. Procedimiento sancionador
22.10.4. Las autoridades de control y mecanismos de cooperación
Módulo 23. Business Intelligence e Inteligencia Artificial. Estrategias y Aplicaciones
23.1. Servicios financieros
23.1.1. Las implicaciones de la Inteligencia Artificial (IA) en los servicios financieros. Oportunidades y desafíos
23.1.2. Casos de uso
23.1.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
23.1.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA
23.2. Implicaciones de la Inteligencia Artificial en el Servicio Sanitario
23.2.1. Implicaciones de la IA en el sector sanitario. Oportunidades y desafíos
23.2.2. Casos de uso
23.3. Riesgos Relacionados con el uso de la IA en el Servicio Sanitario
23.3.1. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
23.3.2. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA
23.4. Retail
23.4.1. Implicaciones de la IA en Retail. Oportunidades y desafíos
23.4.2. Casos de uso
23.4.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
23.4.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA
23.5. Industria 4.0
23.5.1. Implicaciones de la IA en la Industria 4.0. Oportunidades y desafíos
23.5.2. Casos de uso
23.6. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA en la Industria 4.0
23.6.1. Casos de uso
23.6.2. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
23.6.3. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA
23.7. Administración Pública
23.7.1. Implicaciones de la IA en la Administración Pública: oportunidades y desafíos
23.7.2. Casos de uso
23.7.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
23.7.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA
23.8. Educación
23.8.1. Implicaciones de la IA en la educación: oportunidades y desafíos
23.8.2. Casos de uso
23.8.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
23.8.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA
23.9. Silvicultura y Agricultura
23.9.1. Implicaciones de la IA en la silvicultura y la agricultura. Oportunidades y desafíos
23.9.2. Casos de uso
23.9.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
23.9.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA
23.10. Recursos Humanos
23.10.1. Implicaciones de la IA en los Recursos Humanos. Oportunidades y desafíos
23.10.2. Casos de uso
23.10.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
23.10.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA
Módulo 24. Optimización del Capital Humano en la Empresa
24.1. Capital humano en la Empresa
24.1.1. Valor del capital humano en el mundo tecnológico
24.1.2. Habilidades directivas
24.1.3. Cambio de paradigma en los modelos de dirección
24.2. Competencias del Director
24.2.1. Proceso directivo
24.2.2. Las funciones de la dirección
24.2.3. Gestión de liderazgo de grupos en las empresas. Las relaciones grupales
24.3. Comunicación en la empresa
24.3.1. El proceso de comunicación en la empresa
24.3.2. Relaciones interpersonales en la empresa
24.3.3. Técnicas de Comunicación para el Cambio
24.3.3.1. Storytelling
24.3.3.2 Técnicas de comunicación asertiva. Feedback, Consenso
24.4. Coaching Empresarial
24.4.1. Coaching Empresarial
24.4.2. La práctica del coaching
24.4.3. Tipos de coaching y coaching en las organizaciones
24.4.3.1. El coaching como estilo de liderazgo
24.5. Mentoring Empresarial
24.5.1. El Mentoring en la Empresa
24.5.2. Los 4 procesos de un Programa de Mentoring
24.5.3. Beneficios de esta herramienta empresarial
24.6. Mediación y Resolución de Conflictos en la Empresa
24.6.1. Los conflictos
24.6.2. Prevenir, afrontar y resolver el conflicto
24.6.3. Estrés y motivación laboral
24.7. Técnicas de negociación
24.7.1. La negociación en el ámbito directivo de las empresas tecnológicas
24.7.2. Estrategias y principales tipos de negociación
24.7.2.1. La figura del sujeto negociador
24.8. Gestión del Cambio Empresarial
24.8.1. Factores del Cambio Organizacional
24.8.2. Planificación estratégica
24.8.3. Gestión del Cambio Organizacional
24.8.3.1. Para el Cambio Intangible: equipos, comunicación, cultura, liderazgo
24.8.3.2. Para el Cambio básico o Tangible: fijación de objetivos, medir rendimiento, aprendizaje, reconocimiento y recompensas
24.9. Técnicas de mejora del funcionamiento de un equipo
24.9.1. Técnicas de Trabajo en equipo
24.9.2. Delegación en los equipos de trabajo
24.10. Dinámica de Grupos. Clasificación
24.10.1. El papel del Dinamizador
24.10.2. Técnicas de Dinámica de Grupos
24.10.2.1. Braimstorming+
24.10.2.2. Philps 6/6
24.10.2.3. El Globo aerostático D
El temario más completo y actualizado del panorama académico actual”
Grand Master en Alta Dirección de Marketing, Experto en Business Intelligence
¿Conoces el Marketing Intelligence? Es la inteligencia empresarial aplicada a la mercadotecnia para mejorar los procesos decisivos en una compañía, mediante el análisis riguroso de datos e información presente en el mercado. Este elemento ha ocasionado numerosas transformaciones tecnológicas en el comercio y los negocios, lo que implica mayor demanda de profesionales especializados en manejar herramientas digitales como las bases de datos o la publicidad online. En la Facultad de Negocios de TECH Universidad pensamos en brindarte los elementos requeridos para potenciar tus destrezas, por ello, diseñamos el Grand Master en Alta Dirección de Marketing, Experto en Business Intelligence más completo y actualizado del mercado educativo. Nuestro posgrado es dictado en modalidad virtual, cuenta con un temario completamente actualizado y las lecciones son impartidas por un equipo docente con amplio bagaje en el sector. A lo largo de dos años, explorarás aspectos fundamentales que abarcan desde la gestión de relaciones con los clientes, el análisis de mercados y el uso de datos personales en proyectos de Big Data, hasta las técnicas de investigación cualitativa/cuantitativa y los tipos de marketing (operativo, sectorial, digital). Al culminar estos módulos temáticos, serás experto en gestionar datos para aplicar estrategias más efectivas en el área de marketing. Esto te permitirá atraer, captar y fidelizar clientes mediante distintos canales.
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El célebre filósofo Thomas Hobbes aseguró que: la información es poder. Esta frase refleja uno de los elementos más importantes en el ámbito empresarial, puesto que, entre más datos manejen las compañías sobre la competencia, los consumidores y proveedores, más oportunidades tendrán de posicionarse rápidamente en el mercado. Por esta razón, en TECH nos enfocamos en brindarte las últimas novedades relacionadas con el marketing y el business intelligence (BI), de un modo práctico, dinámico y efectivo. El posgrado cuenta con ejes temáticos actualizados, a través de los cuales accederás a contenidos de calidad ligados con la transformación de negocios basado en datos, la optimización del capital humano, el tratamiento de información personal (marco normativo) y las aplicaciones de inteligencia artificial en el sector. A partir de esto, estarás facultado para desarrollar una visión sofisticada sobre la dirección, gerencia y toma de decisiones en una empresa.