Modelos de ML & AI para atracción de clientes y generación de leads

Objetivo:

Equipar a los participantes para que puedan aplicar la Inteligencia Artificial en actividades de Marketing, incluyendo: Diseño de estrategias de mercado, Análisis de productos,  Investigación de los clientes, Construcción de narrativas que permitan comunicar hallazgos,  tomar decisiones y establecer planes de acción efectivos.


Highlights:

  • Los distintos temas se cubrirán utilizando herramientas de Inteligencia Artificial.
  • Durante todo el curso se hará énfasis en profundizar cada tema a través de prompts.
  • Para los tópicos cuantitativos se utilizará Excel y ocasionalmente Power BI.



Horas:
12
Sesiones:
4
Fechas:
2025-06-03
Horario:
Martes y Jueves de 19:00 a 22:00 hrs

Descripción

Dotar a los participantes de las habilidades y conocimientos necesarios para aplicar técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial y Machine Learning en estrategias de marketing, a través del análisis de datos de clientes, la creación de modelos predictivos y la optimización de campañas publicitarias. El alumno aprenderá a utilizar herramientas de Python y algoritmos de segmentación, clasificación y regresión para mejorar la atracción de clientes y la generación de leads. 

Modalidad: Virtual Live

$25,000 MXN + IVA (16%)

O $1,285 USD + (16%)

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Dirigido A:

  • Especialistas y estrategas de marketing digital que buscan mejorar la precisión en la captación de clientes mediante análisis avanzados de datos.
  • Data scientists y analistas de datos que desean aplicar su conocimiento en proyectos de marketing y publicidad para mejorar la segmentación y predicción de clientes.
  • Consultores de marketing y publicidad interesados en integrar IA y ML en sus estrategias para optimizar los resultados de sus clientes.

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Conoce a nuestro profesorado

Andres Fundia
Profesor: Andres

Ph. D.

Andrés es Ph.D. en Ciencias Matemáticas de Rutgers University y certified-F.R.M. por GARP. Se especializa en modelos cuantitativos para finanzas, contabilidad y auditoría. En los últimos años ha desempeñado un papel líder en auditorías e implementaciones de IFRS 9 y las versiones locales de CUB 2023 y CUOEF 2024 para instituciones financieras mexicanas, internacionales y gubernamentales. Destacándose su participación en INFONAVIT, ABC Capital, Bancomext, NAFIN, TFOVIS–FOVISSSTE, FEMSA, BBVA, CitiBanamex.

Se ha desempeñado como director de Riesgos de Infonavit y otras instituciones y ha sido Manager de Riesgo Crédito en KPMG. Ha sido profesor de programas de grado y doctorado en ITESM y otras universidades.

Ha diseñado y automatizado múltiples modelos matemáticos para bancos destacándose: 

• Costo Amortizado de activos (portafolios de créditos, inversiones de renta fija, arrendamientos, cuentas por cobrar) 
• Costo Amortizado de Pasivos (emisiones de papel comercial y notas estructuradas, otorgamiento de garantías bancarias) 
• Estimación de reservas preventivas para riesgo crédito (modelo estándar de CUB, modelos internos) 
• Estimación del valor razonable de carteras de créditos y constancias de bursatilización de hipotecas 
• Scoring crediticio 
• Diseño de productos de crédito contemplando Cobranza Judicial y Cobranza Social 
• Riesgo de balance 
• Pruebas de efectividad de cobertura 
• Detección de avalúos atípicos 
• Valuación estadística de habilidades
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