Data Analytics Sessions del 1 de octubre del 2023 Exploraremos la importancia de empoderar a las mujeres en la innovación tecnológica y cómo su participación contribuye no solo a la igualdad de género, sino también al progreso y la diversidad en la industria tecnológica y en la sociedad en su conjunto."

1. Natali Lujan Allende
Bachiller en Estadística Informática (UNALM) con
especialización en Marketing Digital (UPC) y
Cursando Maestría en Ciencia de Datos
Data Scientist
https://www.linkedin.com/in/natali-lujan-allende/
Orgullosa de trabajar en:

2. Mi Rutina como
Profesional de
Datos
Data Science
en Acción

4. Dinamica
Laboral
Del DS

5. Producto
Planificación,
previsión y producción
Product Owner
Diseñador
Developer
Digital Data

6. Marketing
Centraliza la comunicación
Difusión en los distintos medios online

7. Growth
Hacking
Incrementar Usuarios
Menor Inversión
Menor tiempo
Growth Lead

8. Comercial
Gestionar las relaciones con los
clientes

9. Operaciones,
Inversiones,
GDH,Finanzas,
Gerencia
General

10. Perfiles
Data &
Analytics
Data Engineer
Data Science
Data Analyst

11. Fuente: :Marcelo Almeida

12. 01
DATA
ENGINEER
DATA
SCIENTIST
DATA
ANALYST
02 03
PERFILES

13. Implementar
proyectos
BIG DATA
Mejorar el servicio al cliente y
aumentar ventas.

14. Implementar
proyectos
BIG DATA
Gartner Magic Quadrant for Cloud Infrastructure and
Platform Services 2022

15. 01
DATA
ENGINEER
DATA
SCIENTIST
DATA
ANALYST
02 03
PERFILES

16. Modelo de
Propensión
Estiman la probabilidad que
tiene un cliente a contratar en
un plazo determinado un
determinado producto, dada su
tipología de cliente, su
vinculación con la empresa, su
comportamiento financiero y
su localización geográfica.

17. Captación de
nuevos clientes
Perfilar los clientes para identificar las
propuesta de valor adecuadas

18. Fuga de
clientes
Predecir cuando un cliente ya no
compra tu producto.
Estrategias de retención

19. Persistencia de cliente

20. 01
DATA
ENGINEER
DATA
SCIENTIST
DATA
ANALYST
02 03
PERFILES

21. KPI dashboard
Seguimiento de métricas y creación de KPI´s
a nivel del producto:
★ Tendencia de venta
★ Funnel de conversión
★ Performance de campañas
★ Ratios de captación

22. Segmentación de
clientes

23. Herramientas
Que debes
conocer

24. Servicios de
Cloud
Computing

26. Herramientas
de analitica
Web y Ads

27. Analítica
web y Ads

28. Sistemas
transaccionales
y CRM

29. Lenguajes de
programación

30. R Studio
Markdown

31. Python

32. SQL

33. Herramientas
de
visualización

34. Power BI

35. Tableau

36. Looker
Studio

37. Y No olvidemos a
..

38. Recomendaciones
para un
proyecto

39. Ayudará con el
seguimiento
Cronograma de actividades
01
Proyecto en Data
Se tendrá claro las
responsabilidades
Roles de cada participante
02
Se registrará todos los
detalles del proyecto
Documento funcional del proyecto
03
Objetivo claro
Definir objetivo analítico del proyecto.
04
Dashboard con seguimiento
de kpi’s
Seguimiento de los resultados
05

40. Herramientas de
Metodologías ágiles

41. Planificación

42. Roles en el proyecto

43. Documento Funcional del
proyecto

44. Medición de Resultados
% de variación con
respecto a nuestro
precio
Precio competencia
Encuestas de
Satisfacción,
Researchs a clientes
NPS
Costo Digital por
usuario
Costo por usuario
Diferentes canales
digitales usadas para
nuestras campañas
Conversión Digital
80% 60%
25% 90%
Fuente: Angello Custodio

45. Preguntas?

46. ¡MUCHAS
GRACIAS
POR TU
ATENCIÓN!
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