Curso de Análisis Estratégico de Datos con Inteligencia Artificial para el Desarrollo de Mercado

Módulo 1. Análisis estratégico de datos para Desarrollo de Mercado

• El valor de los datos en la toma de decisiones comerciales.

• De los datos descriptivos a la identificación de oportunidades.

• Preguntas estratégicas para analizar ingresos, ventas, clientes y cuentas.

• Indicadores clave para Desarrollo de Mercado:

• Identificación de patrones, desviaciones, riesgos y oportunidades.

• Criterios para seleccionar información relevante de reportes internos y anuales.

• Actividad práctica: definición de preguntas de negocio e indicadores para analizar un conjunto de información comercial.

Módulo 2. Preparación y análisis de datos con Excel e IA

• Organización de bases de datos para facilitar su análisis.

• Limpieza, homologación y validación de información.

• Consolidación y cruce de datos provenientes de diferentes reportes.

• Uso estratégico de:

• Aplicación de Microsoft Copilot como asistente para:

• Validación humana de los resultados generados por IA.

• Actividad práctica: integración y análisis de información sobre ingresos y ventas contenida en distintos reportes, para identificar hallazgos comerciales.

Módulo 3. Visualización y evaluación de oportunidades con Power BI

• Principios básicos de modelado y visualización de datos.

• Importación y transformación inicial de información.

• Relación entre diferentes fuentes y tablas.

• Selección de visualizaciones de acuerdo con la pregunta de negocio.

• Creación de indicadores y tableros ejecutivos.

• Análisis por periodos, cuentas, productos, zonas o segmentos.

• Identificación visual de:

• Buenas prácticas para evitar tableros saturados o poco accionables.

• Uso de IA para apoyar la interpretación y narrativa de los resultados.

• Actividad práctica: construcción de un tablero ejecutivo básico para evaluar desempeño comercial y oportunidades de mercado.

Módulo 4. Prompting estratégico, investigación y entregables ejecutivos

• Principios para crear prompts claros, precisos y orientados a resultados.

• Estructura recomendada:

• Prompts para:

• Evaluación de la calidad y confiabilidad de las respuestas.

• Protección de datos confidenciales y uso responsable de la IA.

• Cómo traducir los hallazgos en recomendaciones accionables.

• Storytelling con datos para audiencias directivas.

• Actividad práctica: elaboración de un análisis ejecutivo que incluya hallazgos, visualizaciones, oportunidades detectadas y recomendaciones para la atención de una cuenta.