Inteligencia Artificial para la Retención y Fidelización de Clientes
Conceptos y herramientas para implementar proyectos y modelos predictivos de retención y fidelización de clientes aprovechando la IA y transformar datos en estrategias personalizadas y efectivas.
Próximas ediciones del curso
| Inicio del curso | Finalización | |
|---|---|---|
| 19 de Mayo de 2026 | 28 de Agosto de 2026 | |
| 17 de Junio de 2026 | 28 de Septiembre de 2026 |
Duración: 50 horas
Precio: 270 USD
Equivalente aprox.: 927 PEN
Diploma
Metodología 100% E-learning
Aula virtual
Soporte docente personalizado
Flexibilidad de horarios
Pruebas de Autoevaluación
FAQ: Preguntas y respuestas frecuentes
Certificado Responsabilidad Social Corporativa
Curso avalado por Business Manager School – marca registrada de prestigio en formación
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Trusted Shops: Valoración global de Iniciativas Empresariales
Al finalizar este curso podrás:
- Comprenderás la importancia de la retención de clientes dentro del contexto empresarial, así como el rol de la Inteligencia Artificial en el mismo.
- Proporcionar las herramientas esenciales para el análisis y la visualización de datos en Python, sentando las bases para trabajarlos de manera estructurada.
- Aprenderás a definir objetivos específicos y medibles para un proyecto de retención de clientes.
- Identificarás los roles principales involucrados en un proyecto de retención de clientes y cómo sus responsabilidades impactan en el desarrollo del mismo.
- Identificarás las variables y métricas clave para la retención de clientes y aplicarlas en el análisis de datos.
- Desarrollarás habilidades en Python para la manipulación, limpieza y análisis de datos.
- Aprenderás a realizar un análisis exploratorio de datos para descubrir patrones de comportamiento de clientes.
- Seleccionar e implementar algoritmos predictivos enfocados en la retención de clientes.
- Sabrás introducir los algoritmos de Machine Learning aplicados a la retención de clientes y seleccionar el más adecuado según el tipo de datos y de problema.
- Generar estrategias de retención personalizadas basadas en los resultados del modelo predictivo.
- Implementarás los resultados de los modelos en herramientas como Power BI para realizar un monitoreo continuo y tomar decisiones basadas en datos.
- Crearás dashboards interactivos para visualizar los resultados de las predicciones.
Temario del curso
Fundamentos de python para el análisis de datos y la visualización
- Introducción a Python y entorno de desarrollo.
- Estructura, sintaxis, tipos de datos, operadores y funciones básicas en Python.
- Herramientas esenciales para el análisis de datos y la visualización.
- Fundamentos de programación en Python.
- Manipulación y análisis de datos con Pandas.
- Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn.
Entendimiento del negocio y justificación del proyecto
- Glosario de términos relevantes.
- Importancia de la retención de clientes en el negocio.
- Definición de objetivos y metas del proyecto.
- Identificación de actores y toma de decisiones.
Comprensión y preparación de los datos
- Análisis exploratorio de datos (EDA).
- Identificación de variables clave.
- Limpieza y transformación de datos.
Modelado predictivo para la retención de clientes
- Introducción a algoritmos de Machine Learning para la retención.
- Selección de algoritmos aplicables: regresión logística, árboles de decisión y k-means.
DE LOS MODELOS A LOS INSIGHTS: visualización y estrategias
- Implementación del modelo en Power BI.
- Creación de dashboards para visualizar los resultados del modelo.
- Desarrollo de estrategias basadas en el modelo.
PROYECTO FINAL: aplicación práctica de un modelo de retención de clientes
- Definición del problema de negocio.
- Preparación y limpieza de datos para el proyecto.
- Desarrollo e implementación del modelo.
- Recomendaciones y presentación de resultados.
Autor / Tutor del curso
El contenido y las herramientas pedagógicas del curso
Inteligencia Artificial para la Retención y Fidelización de Clientes , han sido elaboradas por un equipo de especialistas dirigidos por:
Yeins Aristizabal
Ingeniero en Electrónica con énfasis en Visión por Computadora y Machine Learning.
Diplomado en programación avanzada con Python. Máster en Inteligencia Artificial con amplia experiencia en el desarrollo de soluciones basadas en la analítica y la ciencia de datos y la IA para diferentes sectores, donde ha implementado aplicaciones que optimizan procesos y facilitan la toma de decisiones estratégicas empresariales.
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son los 4 tipos de inteligencia artificial?
Se suele hablar de IA reactiva (responde solo al estímulo presente), IA de memoria limitada (aprende de datos recientes, como los coches autónomos), IA con teoría de la mente (entender emociones e intenciones, aún en desarrollo) e IA autoconsciente (hipotética, con conciencia propia).
¿Cómo se puede medir la retención de clientes?
Con indicadores como la tasa de retención (clientes que permanecen en un periodo), la tasa de abandono o churn, el valor de vida del cliente (LTV) y análisis de cohortes que comparan cómo se comportan grupos de clientes a lo largo del tiempo.
¿Cómo se aplica la IA en el servicio al cliente?
Se usa en chatbots y asistentes virtuales, clasificación automática de consultas, análisis de sentimiento en mensajes, recomendación de respuestas al agente humano y modelos que predicen riesgo de abandono para activar acciones de fidelización a tiempo.
¿Qué tecnología de IA se utiliza comúnmente para mejorar la retención de lectores recomendando artículos relevantes?
Principalmente sistemas de recomendación basados en machine learning, que usan filtrado colaborativo y modelos de contenido (NLP y modelos de lenguaje) para sugerir artículos similares a los ya leídos y mantener al lector más tiempo activo.