Ejemplo Concreto: Imagina que eres un analista de marketing en una empresa de comercio electrónico. Observas que la tasa de conversión de clientes potenciales a clientes reales es baja.
¿Por qué quiero aprender esto?
Quiero mejorar la tasa de conversión de clientes potenciales en un 15% para aumentar los ingresos de la empresa.
¿Dónde lo voy a utilizar?
Aplicaré mis conocimientos en el análisis de datos de clientes, la segmentación de audiencias y la optimización de campañas de marketing.
**¿Cuándo quiero estar listo? **
En un año, quiero haber implementado un nuevo modelo de segmentación de clientes y haber optimizado las campañas de marketing para lograr el aumento del 15% en la tasa de conversión.
Plan de Aprendizaje para un Año: ** Para alcanzar esta meta, podrías seguir este plan de aprendizaje:
Meses 1-3: Fundamentos de Ciencia de Datos:**
Curso online de estadística descriptiva e inferencial. Curso de programación en Python para análisis de datos (Pandas, NumPy). Libro sobre visualización de datos (Matplotlib, Seaborn).
Meses 4-6: Aprendizaje Automático (Machine Learning):
Curso online de introducción al aprendizaje automático. Estudio de algoritmos de clasificación (regresión logística, árboles de decisión, etc.). Proyecto práctico: construir un modelo de clasificación para predecir la probabilidad de conversión de clientes potenciales.
Meses 7-9: Segmentación de Clientes y Análisis de Marketing:
Curso online de segmentación de clientes (clustering, análisis RFM). Estudio de técnicas de análisis de marketing (análisis de cohortes, análisis de atribución). Proyecto práctico: segmentar la base de datos de clientes de la empresa y analizar el comportamiento de cada segmento.
Meses 10-12: Optimización de Campañas y Medición de Resultados:
Curso online de optimización de campañas de marketing (pruebas A/B, optimización de landing pages). Implementación del nuevo modelo de segmentación y optimización de campañas. Medición de resultados: analizar el impacto de las mejoras en la tasa de conversión.
