Diplomado en Dirección comercial

Docente(s): Damián Campos

Docente responsable: Damián Campos

Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería

Créditos: 4

Horas totales: 75 | Horas directas: 35 | Horas indirectas: 40

Descripción del curso:

Este curso tiene como propósito que los estudiantes apliquen estrategias de dirección con foco en la mejora continua de los resultados de los equipos de venta organizacionales. Para ello, analizaran diferentes elementos relevantes para un continuo desarrollo del equipo de ventas, estableciendo relaciones entre la dirección y el control de gestión que son vitales en el logro de los objetivos económicos de las empresas.

Al finalizar este curso, los/as estudiantes serán capaces de formular los lineamientos para la aplicación de estrategias de dirección con foco en la mejora continua de los resultados del equipo de ventas de una organización.

Resultados de Aprendizaje:

• Identificar la importancia del desarrollo de estrategias de dirección para la mejora continua de los resultados de los equipos de ventas organizacionales.
• Distinguir elementos claves de la selección de vendedores para el equipo de ventas.
• Analizar diferentes elementos relevantes para un continuo desarrollo del equipo de ventas.
• Relacionar la dirección y el control de gestión con la mejora continua de los resultados de los equipos de venta organizacionales.
• Aplicar indicadores de resultados del equipo de ventas para evaluar las estrategias de dirección de una organización.
• Formular los lineamientos para la aplicación de estrategias de dirección con foco en la mejora continua de los resultados del equipo de ventas de una organización.

Contenidos:

• Estrategia de Venta
  • Perfil del líder de ventas.
  • Rol del líder de ventas.
  • Estrategias genéricas de venta.
  • Negocios de venta transaccional.
  • Negocios de venta consultiva.
  • Negocios de venta B2C.
  • Negocios de venta B2B.
  • Adecuar la estrategia a cada tipo de negocio.
  • Presupuesto de ventas.
• Selección del Equipo de Ventas
  • Distintos tipos de vendedores.
  • Las fortalezas y debilidades de los distintos tipos de vendedores.
  • Mejores vendedores para procesos B2B y B2C.
  • Mejores vendedores para venta consultiva.
  • Mejores vendedores para venta transaccional.
• Desarrollo del Equipo de Ventas
  • Detección de brechas de desempeño.
  • Herramientas de desarrollo profesional: mentoring, capacitación, coaching.
  • Motivación del equipo comercial, económica y no económica.
  • Evaluación de desempeño.
• Control de Gestión de Ventas
  • Desarrollo de procedimientos comerciales.
  • Indicadores para cada etapa del proceso comercial.
  • Indicadores genéricos de venta.
  • Indicadores de venta y premios de la fuerza de venta.
  • Indicadores predictivos de venta.
• Dirección Táctica del Equipo
  • Asignación de metas de ventas globales e individuales.
  • Seguimiento de resultados.
  • Desarrollo de las reuniones grupales de avance.
  • Desarrollo de reuniones individuales de avance.
  • Gestión eficiente del tiempo de la fuerza de ventas.
  • Comunicación permanente con el equipo de ventas.
• Buscando resultados superiores
  • Gestión del talento de la fuerza de ventas.
  • Gestión del conocimiento de la fuerza de ventas.
  • Establecer una ruta de desarrollo para los vendedores.
  • Importancia del líder para el logro de resultados superiores.
  • Herramientas de liderazgo y motivación.

Estrategias Metodológicas:

El curso está constituido de seis clases e-learning y dos clases sincrónicas.

• Aprendizaje autónomo asincrónico.
• Clase expositiva.
• Foro.
• Estudio de caso.

Estrategias Evaluativas:

El curso cuenta con las siguientes actividades de evaluación:

• 6 controles individuales: (15%)
• 3 foros: (25%)
• 1 trabajo de aplicación final grupal: (30%)
• 1 examen final global individual: (30%)

Docente(s): Juan Carlos Ferrer

Docente responsable: Juan Carlos Ferrer

Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería

Créditos: 4

Horas totales: 75 | Horas directas: 35 | Horas indirectas: 40

Descripción del curso:

La correcta fijación de precios en contextos de una oferta limitada ha tomado gran protagonismo en muchas industrias tales como aerolíneas, transporte marítimo, hoteles, retail, televisión, etc., producto de la gran competencia que existe en ellas. El propósito de este curso es que los participantes apliquen modelos de pricing y revenue management con foco en la gestión de precios y oferta.

Este curso cubre los problemas de fijación de precios cuando hay restricción de oferta, la asignación (reserva) de capacidad para diferentes clases tarifarias, la sobreventa de capacidad y la gestión de descuentos durante la temporada. Este conjunto de problemas que aplican a múltiples industrias permite adquirir una comprensión del impacto que pricing & revenue management puede tener en la rentabilidad de muchas organizaciones.

Resultados de aprendizaje:

• Identificar los aspectos más relevantes de pricing y su impacto estratégico en las organizaciones.
• Distinguir los pasos para formular modelos de optimización de precios en situaciones de presencia y ausencia de restricción de oferta.
• Revisar los tipos de diferenciación de precio y sus principales problemáticas.
• Analizar las características de las industrias aptas para aplicar técnicas de revenue management.
• Aplicar herramientas de diagnóstico para la evaluación del uso de modelos pricing y/o revenue management con foco en la gestión de precios y oferta en una organización.
• Diseñar la aplicación de modelos pricing y/o revenue management con foco en la gestión de precios y oferta en una organización.

Contenidos:

• Aspectos de pricing
  • Pricing y su impacto estratégico en las organizaciones.
  • Enfoque estratégico versus modelos tradicionales de pricing.
  • Aspectos psicológicos en la fijación de precios.
  • Indicadores en fijación de precios y rentabilidad de los inventarios.
• Optimización de precios
  • Aspectos objetivos en la fijación de precios.
  • Función de respuesta al precio.
  • Algunos modelos de demanda.
  • Optimización de precios.
• Diferenciación de precios
  • Tipos de diferenciación de precio.
  • Beneficios de la diferenciación de precios.
  • Problemas en la diferenciación de precios.
  • Enfoques efectivos de diferenciación de precios.
  • Bundling.
• Revenue management – Asignación de capacidad
  • Historia de Revenue Management.
  • ¿Qué es Revenue Management en pocas palabras?
  • Características para usar Revenue Management.
  • Taxonomía de problemas Revenue Management.
  • Industrias aptas para Revenue Management.
  • Revenue Management en la industria de Retail.
  • Revenue Management en la agroindustria.
• Revenue management – Reservas y descuentos
  • Asignación de capacidad con dos clases.
  • Asignación de capacidad con múltiples clases.
  • Efectividad de Revenue Management.
• Revenue management – Overbooking y Markdown
  • Problema de Overbooking.
  • Problema de Markdown.

Estrategias Metodológicas:

El curso está constituido de seis clases e-learning y dos clases sincrónicas.

• Aprendizaje autónomo asincrónico.
• Clase expositiva.
• Foro.
• Estudio de caso.

Estrategias Evaluativas:

El curso cuenta con las siguientes actividades de evaluación:

• 6 controles individuales: (15%)
• 3 foros: (25%)
• 1 trabajo de aplicación final grupal: (30%)
• 1 examen final global individual: (30%)

Docente(s): Juan Carlos Ferrer y Ricardo Giesen

Docente responsable: Juan Carlos Ferrer

Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería/ Transporte

Créditos: 4

Horas totales: 75 | Horas directas: 35 | Horas indirectas: 40

Descripción del curso:

El propósito de este curso es presentar diversas herramientas para poder hacer pronósticos de demanda en diferentes contextos. A través de este curso, se adquieren conocimientos y habilidades que permiten modelar fenómenos de demanda y así luego poder utilizar dichos modelos para realizar pronósticos de cómo se comportará dicho fenómeno en el futuro.

Este curso entrega una visión pragmática del proceso para llevar a cabo un pronóstico de demanda, entregando herramientas tanto cualitativas como cuantitativas. Además, se utilizan planillas de cálculo para mostrar cómo se implementan algunos de los modelos enseñados en el curso.

Resultados del Aprendizaje:

• Identificar las características y beneficios del pronóstico para la estimación de la demanda en organizaciones.
• Reconocer las ventajas y desventajas de los métodos cualitativos y cuantitativos para la estimación de demanda en organizaciones.
• Distinguir las características y tipos de métodos de series de tiempos para la estimación de la demanda en organizaciones.
• Analizar las características y tipos de modelos causales para la estimación de demanda en organizaciones.
• Relacionar el uso de Excel con la creación y testeo del pronóstico para la estimación de demanda.
• Aplicar métodos de pronóstico para la estimación de demanda en una organización.

Contenidos:

• Pronósticos
  • Motivación.
  • Características.
  • Elementos de un buen pronóstico.
  • Proceso de pronóstico.
• Tipos de métodos de pronósticos
  • Métodos cualitativos - ventajas y desventajas.
    • Investigación de Mercado.
    • Opinión de ejecutivos (focus groups).
    • Método Delphi.
  • Métodos cuantitativos - ventajas y desventajas.
  • Precisión de los pronósticos.
  • Identificación de sesgos.
• Métodos cuantitativos – Series de tiempo
  • Patrones históricos.
  • Métodos de medias móviles.
  • Métodos de atenuación exponencial.
  • Modelos con tendencia y estacionalidad.
• Métodos cuantitativos – Modelos causales
  • Regresión lineal simple.
  • Regresión lineal múltiple.
  • Análisis del resultado de una regresión.
• Pronosticando con Excel
  • Pre-proceso y visualización de datos.
  • Uso de variables categóricas.
  • Creación y testeo del pronóstico.
• Otras técnicas de pronósticos
  • Modelos autorregresivos integrados de media móvil (ARIMA).
  • Modelo de difusión de Bass.
  • Redes neuronales.

Estrategias Metodológicas:

El curso está constituido de seis clases e-learning y dos clases sincrónicas.

• Aprendizaje autónomo asincrónico.
• Clase expositiva.
• Foro.
• Estudio de caso.

Estrategias Evaluativas:

El curso cuenta con las siguientes actividades de evaluación:

• 6 controles individuales: (15%)
• 3 foros: (25%)
• 1 trabajo de aplicación final grupal: (30%)
• 1 examen final global individual: (30%)

Docente(s): Pablo Marshall

Docente responsable: Pablo Marshall

Unidad académica responsable: Escuela de Administración

Créditos: 4

Horas totales: 75 | Horas directas: 35 | Horas indirectas: 40

Descripción del curso:

Las decisiones que toman ejecutivos en la gestión de distintos tipos de instituciones y negocios se basan en el análisis de información proveniente de clientes, consumidores o personas que interactúan con la organización. Cada día, a través, de las nuevas tecnologías, se cuenta con una mayor cantidad de datos, los que deben ser interpretados y analizados con el fin de poder tomar buenas decisiones. La investigación de mercado provee de información en distintas áreas tradicionales de una empresa como operaciones, marketing, finanzas, recursos humanos y estrategia. En este contexto, las empresas que proveen estudios de mercado y análisis de información se ven enfrentadas a nuevos desafíos y requieren de profesionales capacitados para desarrollar estudios. Por otro lado, las organizaciones que demandan estudios también requieren capacitar a su personal en el diseño de la investigación y en el análisis e interpretación de los resultados.

Resultados de Aprendizaje:

• Analizar los sistemas de información y bases de datos a través de distintos modelos analíticos y técnicas de Big Data con el fin de realizar una buena gestión de los datos y de clientes. 

Contenidos:

• Clase 1: Características de un sistema de big data
  • Qué es big data.
  • Las 3 V de big data.
  • Fuentes del big data.
  • Estudios de mercado y big data.
• Clase 2: El valor del big data y analytics
  • El valor del big data y analytics.
  • Aplicaciones de big data y analytics.
  • Algunos casos de estudio de big data y analytics.
• Clase 3: Metodologías utilizadas para analizar big data
  • Análisis de:
    • Clusters.
    • Texto o Text analytics.
    • Fraudes.
    • Imágenes.
    • Redes.
    • Series de tiempo.
  • Predicción.
  • Recomendaciones.
• Clase 4: Segmentación
  • Beneficios de la segmentación.
  • Cálculo de distancias.
  • Segmentación jerárquica.
  • Segmentación variables RFM.
• Clase 5: Modelos de Predicción
  • Objetivos de Marketing y Metodologías Analíticas.
  • Clasificador naive bayes.
  • Árboles de clasificación y regresión (CART).
• Clase 6: Text Analytics
  • Análisis TF – IDF.
  • Topic modelling.
  • Análisis de sentimiento.

Estrategias Metodológicas:

El curso está constituido de seis clases e-learning y dos clases sincrónicas.

• Aprendizaje autónomo asincrónico.
• Clase expositiva.
• Foro.
• Estudio de caso.

Estrategias Evaluativas:

El curso cuenta con las siguientes actividades de evaluación:

• 6 controles individuales: (15%)
• 3 foros: (25%)
• 1 trabajo de aplicación final grupal: (30%)
• 1 examen final global individual: (30%)