Analítica en Ventas y Mercadeo

MÓDULO I: Machine learning en ventas y mercadeo de seguros 

1. Introducción a métodos de analítica de datos
   2. Conceptos básicos: machine learning y métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado
   3. Modelos de Clustering 
   4. Modelos Predictivos: árboles de clasificación, Naive-bayes algoritmos random forest, bagging, boosting 
   5. Introducción a redes neuronales 
   6. Bondad de ajuste de modelos 
   7. Introducción al análisis de texto 
   i. Análisis de sentimientos y reclamaciones 
   ii. Redes sociales y comportamiento del consumidor 

MÓDULO II: Distribución de seguros en un entorno digital 

1. Comercialización, distribución y canales digitales
   2. Estrategias de ventas online
   3. El consumidor digital de seguros 
   4. Nuevos canales de distribución en seguros 
   5. El uso de robot asesores 
   6. E-commerce 
   7. Desarrollo de productos y suscripción en un entorno digital: internet de las cosas, telemática, wearables y seguros por uso. 
   8. Economía colaborativa y neo aseguradoras: nuevos mecanismos de aseguramiento 

MÓDULO III: Analítica de datos aplicada en ventas y mercadeo 

1. Clustering y segmentación de clientes
   2. Predicción de consumidores potenciales
   3. Métodos de suscripción automática 
   4. Valor potencial, optimización de tarifas y elasticidad 

MÓDULO IV: Análisis de sentimientos y minería de texto 

1. Análisis de texto
   2. Evaluación de emojis y polaridad
   3. Aproximación léxica 
   4. Aproximación por modelos predictivos 
   5. Aplicación en software: propensión de compra por análisis textual 
   6. Aplicaciones en seguros 
   7. Análisis de mensajes/reclamaciones 
   Etapas del análisis de mensajes 
   Creación de mensajes 
   Prueba de mensajes 
   Entrega de mensajes 
   8. Análisis de los sentimientos y extracción de opiniones 
   Panorama de la metodología de los sentimientos