Inteligencia Artificial Aplicada a las Ventas y al Marketing.
• Objetivo: Enseñar a los equipos comerciales y de mercadeo a integrar herramientas de IA generativa, automatización y análisis predictivo en su día a día sin perder la cercanía con el cliente.
• Temas clave:
o Uso de IA para la prospección, calificación de leads y personalización de correos a escala.
o Creación de prompts efectivos para investigación de mercados y análisis de competencia.
o Automatización de flujos de nutrición de prospectos (Lead Nurturing).
o Ética, límites y mejores prácticas en el uso de IA en entornos B2B y B2C.
Inteligencia de Marketing para la Toma de Decisiones.
• Objetivo: Enseñar a capturar, procesar y transformar datos de mercado, competidores y clientes en insights accionables para respaldar la toma de decisiones comerciales estratégicas.
• Temas clave:
o Arquitectura básica de un sistema de inteligencia de marketing.
o Recolección de datos primarios y secundarios: investigación e interacción con el mercado.
o Análisis de la competencia (Benchmarking e inteligencia competitiva).
o Diseño e interpretación de dashboards y tableros de control comerciales.
o Uso de análisis predictivo para identificar tendencias del mercado.
Gobierno y Calidad de Datos para la Toma de Decisiones Comerciales.
• Objetivo: Capacitar a líderes y analistas en cómo estructurar, limpiar y unificar sus fuentes de datos para construir una "única fuente de la verdad" (Single Source of Truth) que impulse las decisiones estratégicas.
• Temas clave:
o Auditoría y limpieza de bases de datos de clientes.
o Arquitectura básica de datos para marketing y ventas.
o Métricas que importan: más allá de las vanitymetrics hacia KPIs de negocio (ROI, CAC, LTV).
o Alineación entre los datos de ventas y las campañas de marketing.
Arquitectura y Adopción de CRM: De la Estrategia a la Operación.
• Objetivo: Resolver el principal dolor de cabeza de las empresas: implementar o revitalizar un CRM para que los equipos realmente lo usen y genere rentabilidad.
• Temas clave:
o Diagnóstico y selección del CRM ideal según el modelo de negocio.
o Mapeo de procesos comerciales y diseño del embudo de ventas en el sistema.
o Estrategias de gestión del cambio para garantizar la adopción por parte de los vendedores.
o Automatización de reportes gerenciales y tableros de control (Dashboards).
