El poder de las experiencias personalizadas para el cliente a través de innovaciones en inteligencia artificial.

Resumen

Descubra cómo construir motores de recomendación e implementar estrategias de personalización impulsadas por IA que mejoren las experiencias de los clientes y promuevan el crecimiento empresarial a través de demostraciones prácticas.

Programa de estudio

• Introducción a la IA en Personalización
Descripción general de las tecnologías de IA en la personalización del cliente
Importancia de las experiencias personalizadas para el crecimiento del negocio
• Comprensión de los Datos del Cliente
Tipos de datos del cliente: conductuales, demográficos, transaccionales
Técnicas de recopilación y preprocesamiento de datos
• Fundamentos de los Sistemas de Recomendación
Tipos de sistemas de recomendación: filtrado colaborativo, basado en contenido, híbrido
Métricas clave para evaluar sistemas de recomendación
• Construcción de Sistemas de Recomendación de Filtrado Colaborativo
Métodos de filtrado colaborativo basado en usuario y en ítem
Implementación con ejemplos prácticos
• Sistemas de Recomendación Basados en Contenido
Extracción de características y medidas de similitud
Construcción de un recomendador basado en contenido con estudios de caso
• Sistemas de Recomendación Híbridos
Combinación de enfoques colaborativos y basados en contenido
Implementación de sistemas híbridos para una precisión mejorada
• Estrategias de Personalización Impulsadas por IA
Técnicas de personalización: segmentación, orientación, personalización
Estudios de caso de personalización exitosa impulsada por IA
• Modelos de Aprendizaje Automático para Personalización
Aplicaciones de aprendizaje supervisado y no supervisado
Entrenamiento y despliegue de modelos para personalización en tiempo real
• Consideraciones Éticas en la Personalización con IA
Preocupaciones sobre privacidad y seguridad de los datos
Transparencia y explicabilidad en recomendaciones impulsadas por IA
• Tendencias Emergentes en Personalización con IA
Mapeo del recorrido del cliente y personalización omnicanal
Futuras innovaciones y el papel de la IA en la evolución de experiencias del cliente
• Demostraciones Prácticas y Trabajo de Proyecto
Talleres prácticos para construir sistemas de recomendación
Proyectos en grupo para implementar estrategias de personalización de IA en un contexto empresarial
• Revisión del Curso y Evaluación Final
Resumen de conceptos clave
Presentaciones de proyectos finales y sesiones de retroalimentación

Asignaturas

Ciencia de Datos