CG5 - Desarrollar la capacidad de trabajar de forma autónoma.
CG10 - Desarrollar la capacidad de expresar y aplicar rigurosamente los conocimientos adquiridos en la resolución de problemas.
CG11 - Poner en práctica las técnicas, herramientas y metodologías propias de la Ciencia de los datos en distintos ámbitos de aplicación.

CE2 - Identificar y seleccionar las principales fuentes de información e indicadores en diferentes ámbitos de aplicación como los sociales, económicos, bibliométricos, sanitarios, financieros, geográficos, etc. , incluyendo los aspectos de protección de datos.
CE4 - Identificar la utilidad y el potencial de las técnicas estadísticas y de análisis de datos adquiridas en las distintas áreas de aplicación (como la documental, geográfica, actuarial, económica, financiera, biosanitaria, etc.) y utilizarlas adecuadamente para descubrir patrones de comportamiento en datos de cualquier volumen y tipología y extraer conclusiones relevantes.
CE6 - Aplicar técnicas estadísticas y de aprendizaje automático en el análisis de datos cualitativos y cuantitativos de cualquier volumen y tipo, tales como espaciales, de texto, imágenes, etc.
CE15 - Aplicar las técnicas y herramientas de la Ciencia de los Datos a la predicción y la cuantificación de la relación entre variables de diferentes ámbitos de aplicación, como los económicos, sociales, financieros, actuariales, biosanitarios, documentales, de geolocalización, de gestión y relación con el cliente o de salud.

Actividades Formativas Horas
Dentro del aula TOTAL 60 horas

Clases teóricas en las que se expondrán claramente
los objetivos principales de cada tema y se desarrollarán
en detalle los contenidos necesarios para una buena
comprensión de los conocimientos 20
Clases prácticas en las que se plantearán y resolverán
problemas y se realizarán actividades que permiten
afianzar los conocimientos adquiridos 20
Clases con ordenador en las que se aprenderán los
conocimientos básicos de programación y el manejo de
software estadístico programable 20
Tutorías individuales y en grupo para ofrecer apoyo y
asesoramiento que permita al estudiante abordar las
tareas encomendadas en las actividades formativas
Evaluación continua del aprendizaje

Asistencia:
El profesor informará a los alumnos con antelación del sistema de control de asistencia utilizado.
Otros aspectos:
El mal comportamiento en el aula y el uso inadecuado del teléfono móvil pueden afectar negativamente a la calificación final del alumno.
Las faltas graves o muy graves podrán ser objeto de sanciones disciplinarias tal y como recoge el Sistema de Garantía de la Convivencia de la UCM (art. 8, 9, 10 y 12, BOUC nº 37, de 15 de noviembre de 2023).
El Departamento de Marketing no avala los cambios de grupo, por lo que los alumnos deben hacer la gestión a través de Secretaría.

50%

Fuera del aula TOTAL 90 horas
Estudio autónomo para una buena comprensión
de los conocimientos 20
Realización de ejercicios en los que resolverá problemas
propuestos, trabajando en la aplicación de los
conocimientos adquiridos 30
Trabajo con el ordenador que le permitirá ejercitar los
conocimientos básicos de programación y el manejo de
software estadístico programable 20
Lecturas recomendadas para una mejor comprensión
de los temas tratados 20

Evaluación continua:
Los exámenes parciales en ningún caso serán eliminatorios, y su calificación sólo podrá formar parte de la evaluación continua.
Las prácticas que se realizan durante la clase, sólo puntúan a los alumnos asistentes ese día.
No se establece un porcentaje mínimo de asistencia para poder seguir el sistema de evaluación continua. No obstante, el profesor puede exigir, si así lo considera, un determinado porcentaje de presencialidad previa para poder realizar algunos trabajos relevantes que se realicen en grupo.
Los trabajos planteados para realizar en grupo, sólo se pueden entregar de esta forma (no se pueden entregar individualmente).
En la convocatoria extraordinaria, únicamente se puede repetir el examen. Las notas obtenidas en la evaluación continua no son recuperables.
Los trabajos del curso no se pueden entregar fuera del calendario establecido.

2,4

3,6

TEMA 1. Introducción al Análisis del Cliente.
1.1. Concepto y fundamentos del análisis del cliente.
1.2. El papel estratégico del análisis del cliente en marketing.
1.3. Tipologías de perfiles del cliente.
1.4. Ciclo de vida del cliente y su impacto en la estrategia.

TEMA 2. Datos del Cliente y Sistemas de Información.
2.1. Definición y tipología de los datos del cliente.
2.2. Captación de datos del cliente.
2.3. Sistemas de información y gestión de datos del cliente.
2.4. Protección y gestión ética de los datos del cliente

TEMA 3. Exploración Inicial del Cliente.
3.1. Observación del comportamiento de los clientes.
3.2. Revisión y ajuste de tipos de variables.
3.3. Calidad y tratamiento de los datos.
3.4. Relaciones entre variables.
3.5. Herramientas de exploración automatizada.

TEMA 4. Segmentación y Perfilado de Clientes.
4.1. Fundamentos de la segmentación de clientes.
4.2. Criterios y métodos de segmentación.
4.3. Sistemas avanzados de segmentación y clasificación.
4.4. Construcción de perfiles de cliente.
4.5. Visualización e interpretación de segmentos para la toma de decisiones.

TEMA 5. Modelos de Valoración y Fidelización de Clientes.
5.1. Introducción a la valoración del cliente.
5.2. Modelos de valoración del cliente.
5.3. Análisis del valor del cliente en el contexto de la fidelización.
5.4. Herramientas para el cálculo del valor y casos de uso.

TEMA 6. Análisis para la Personalización y la Experiencia del Cliente.
6.1. Análisis de la Cesta de la Compra.
6.2. Modelos aplicados para anticipar la próxima compra
6.3. Personalización de la experiencia en base a las compras.
6.4. Herramientas y casos de uso.

EVALUACIÓN
Sistema de evaluación Participación en la Nota Final
Exámenes (Pruebas orales y/o escritas) 60%
Presentación en clase 20%
Trabajos en equipo y/o individuales e informes 15%
Participación y actitud del/la alumno/a en clase
a lo largo del semestre 5%

Observaciones sobre la evaluación:
Evaluación de la asignatura:
El sistema de evaluación de la asignatura es el mismo en todas las convocatorias, incluida la extraordinaria.
El estudiante podrá acogerse a la calificación de ¿no presentado¿ si deja de realizar las actividades prácticas de la asignatura durante el primer mes y medio de clases.
La nota final tendrá en cuenta tanto la evaluación continua como la prueba final. Se calculará como el máximo entre: a) La calificación de la prueba final. b) La media ponderada de la evaluación continua y la prueba final, siendo el peso de la evaluación continua de al menos el 35%.

BIBLIOGRAFÍA
Kumar, V., & Reinartz, W. (2018). Customer relationship management: Concept, strategy, and tools. Springer.
Hwang, Y. H. (2019). Hands-on data science for marketing: Improve your marketing strategies with machine learning using Python and R. Packt Publishing Ltd.
Keikhosrokiani, P. (2022). Handbook of research on consumer behavior change and data analytics in the socio-digital era. IGI Global.
Díez, J. R., & Olvera, U. H. (2024). Analítica de datos con Python para marketing digital: Desarrollo de KPIs en negocios online. Anaya Multimedia.
Gema Avilés & José María Montero (2024). Ciencia de datos con R. McGrawhill. https://cdr-book.github.io/index.html

Examen (prueba final):
El examen es obligatorio, individual y en formato escrito.
El examen siempre se realizará de forma presencial en la fecha oficial fijada por la Facultad, sin excepciones.
No se permiten parciales eliminatorios, por lo que el examen es sobre el programa completo de la asignatura.
Si un alumno no se presenta al examen de alguna de las convocatorias (ordinaria o extraordinaria), su calificación final será la que corresponda proporcionalmente a su evaluación práctica.
Si un alumno suspende el examen de alguna de las convocatorias (ordinaria o extraordinaria), su calificación final será la que corresponda proporcionalmente a dicho examen.
Para aprobar la asignatura, el examen ha de tener una puntuación mínima de 5 puntos sobre 10.
El examen tendrá al menos una hora de duración, y podrá constar de: un test de entre 40 y 50 preguntas con varias alternativas de respuesta; un examen de preguntas de desarrollo; un caso práctico de aplicación de toda la materia de la asignatura; o una combinación de los anteriores tipos de examen.
El estudiante podrá solicitar la revisión de su examen en la fecha fijada por el profesor; el plazo para solicitar dicha revisión será de 4 días hábiles desde la publicación de las calificaciones. La revisión se realizará presencialmente. No es obligatorio fijar dos fechas de revisión, si bien, el profesor que así lo considere, puede hacerlo.