Duración
3 meses
Fecha de Inicio
03-06-2026
Modalidad
online
Dificultad
Avanzado
Precio
365 €
El Curso de Análisis de Datos de Cliente con Inteligencia Artificial de Academia IA está diseñado para analistas CRM, customer insights managers, product analysts y marketers data-driven que buscan explotar datos de comportamiento con IA predictiva. El programa cubre desde la ingesta en CDPs warehouse-first como Segment y RudderStack hasta la generación de propensity scores accionables en Amplitude AI y Mixpanel Spark, pasando por identity resolution, modelado dimensional y validación estadística sin escribir modelos desde cero.
Profundizaremos en segmentación RFM automática, cohort analysis con asistentes IA, churn prediction basado en señales de comportamiento, LTV modeling ajustado por riesgo, detección de anomalías en KPIs y activación vía reverse ETL hacia Braze, HubSpot y Customer.io. Trabajarás con Snowflake, BigQuery, Mixpanel Spark, Heap Illuminate y Amplitude AI sobre datasets reales de e-commerce, fintech y SaaS. El curso culmina con un Proyecto Final donde construirás un sistema predictivo de retención end-to-end.
El Curso de Análisis de Datos de Cliente con Inteligencia Artificial responde a la demanda creciente de perfiles capaces de convertir event streams y tablas warehouse en decisiones de negocio usando inteligencia artificial aplicada. Las empresas priorizan analistas que dominen CDPs warehouse-first, modelos predictivos y frameworks de activación sin depender de equipos de data science para cada consulta de retención, churn o activación omnicanal.
El propósito es formar profesionales capaces de diseñar pipelines completos de analítica de cliente: desde la instrumentación de eventos, la identity resolution determinística y probabilística, la modelización dimensional en Snowflake y BigQuery, hasta la construcción de cohortes accionables, modelos de propensión, scoring de abandono y estrategias de reducción de churn. Aprenderás a detectar patrones de abandono tempranos, calcular LTV ajustado por riesgo, segmentar con criterios conductuales avanzados y activar audiencias en herramientas de marketing y CRM sin fricciones técnicas.
La formación integra Amplitude AI, Mixpanel Spark, Heap Illuminate, RudderStack, Segment, Hightouch y consultas SQL sobre Snowflake y BigQuery, culminando con un Proyecto Final donde entregarás un modelo predictivo de retención con dashboards ejecutivos y playbooks de activación listos para implementar.
El Curso de Análisis de Datos de Cliente con Inteligencia Artificial te capacita para asumir roles como Customer Insights Manager, CRM Analyst senior, Growth Analyst, Lifecycle Marketing Lead o Product Analytics Lead en compañías SaaS, retail digital, fintech, gaming y suscripción. Serás el puente entre equipos de marketing, producto, CRM y data, traduciendo señales conductuales complejas en acciones concretas de retención, activación y monetización sostenida.
Podrás construir segmentaciones RFM automatizadas, diseñar funnels y cohortes con asistentes IA en Amplitude y Mixpanel, implementar modelos de churn prediction con scoring en producción, calcular LTV predictivo con ajustes por volatilidad y sentiment, y orquestar campañas personalizadas mediante reverse ETL con Hightouch o Census. También dominarás la validación de experimentos A/B, el análisis de retention curves, la detección de anomalías en KPIs, la auditoría de tracking y la medición de incrementalidad.
Adquirirás competencias para auditar stacks de analítica, optimizar calidad del tracking, proponer arquitecturas CDP rentables y liderar iniciativas de activación basada en datos. El enfoque aplicado permite llevar los aprendizajes al trabajo desde la primera semana con métricas verificables y plantillas reutilizables.
info@academiaia.ai +34 603 10 53 37
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede al entorno completo de analítica desde cualquier lugar. Compagina el curso con tu rol de analista o insights manager.
No necesitas ser data scientist. Con SQL básico basta: la IA genera queries, modelos y segmentaciones que tú aprendes a dirigir.
Trabaja con Segment, RudderStack, Amplitude, Mixpanel, Snowflake y BigQuery, el stack real de customer analytics de hoy.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
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Completar el Curso de Análisis de Datos de Cliente con Inteligencia Artificial te posiciona en un mercado que paga primas salariales por analistas capaces de operar stacks modernos de customer analytics con IA integrada y convertir datos en revenue incremental medible.
Salto a roles senior de customer analytics: Desarrollarás competencias técnicas y estratégicas que te permiten acceder a posiciones de mayor responsabilidad como lead analyst, manager de insights o arquitecto CDP. El dominio combinado de SQL, propensity modeling y activación te distingue frente a perfiles puramente operativos centrados en reporting descriptivo tradicional.
Reducción directa de churn y uplift de LTV: Aprenderás a implementar modelos de Risk-Adjusted LTV y scoring de abandono que generan impacto medible en retención. Podrás demostrar ROI tangible en cada proyecto, mostrando cómo tus segmentaciones predictivas mueven métricas clave del negocio y justifican inversiones en herramientas avanzadas de analítica de cliente.
Autonomía técnica sin depender de data science: Dejarás de esperar cola de tickets para obtener insights. Con Amplitude AI, Mixpanel Spark y SQL sobre warehouse, resolverás preguntas complejas en minutos, diseñarás experimentos propios y entregarás dashboards ejecutivos sin intermediarios, acelerando ciclos de decisión en toda la organización.
Acceso a comunidad de profesionales en IA: Al formarte con Academia IA te integras en una red de profesionales data-driven que comparten casos reales, benchmarks sectoriales, oportunidades laborales y plantillas de trabajo, multiplicando tu networking y aprendizaje continuo en customer analytics.
La analítica de cliente con IA está redefiniendo cómo las empresas retienen, monetizan y comprenden a sus usuarios en sectores SaaS, retail, fintech y suscripción. Según reportes recientes, los modelos predictivos reducen el churn hasta un 25% y elevan el LTV ajustado por riesgo de forma sostenida, mientras los CDPs warehouse-first consolidan la fuente de verdad sobre Snowflake y BigQuery con gobernanza centralizada. Las compañías priorizan analistas con competencias híbridas entre SQL, modelado predictivo y activación omnicanal.
Transformación del stack de analítica moderno: Los CDPs ya no son meros enrutadores de eventos; hoy computan propensity scores, resuelven identidad determinística y probabilística, y alimentan modelos en tiempo real con sub-segundo de latencia. Dominar RudderStack, Segment, Amplitude AI y Mixpanel Spark con sus capas de IA se ha vuelto requisito para cualquier analista que aspire a liderar iniciativas de crecimiento, retención, personalización dinámica o lifecycle marketing a escala.
Demanda de perfiles predictivos, no descriptivos: Las vacantes de customer analytics exigen cada vez menos reporting retrospectivo y más capacidad de anticipar comportamiento. Modelos de churn, propensión a compra, next-best-action, uplift modeling y cohort analysis automático se han convertido en entregables estándar, desplazando dashboards estáticos que ya no aportan ventaja competitiva al negocio moderno.
Ventana para liderar la activación data-driven: Pocas organizaciones cuentan todavía con pipelines maduros de reverse ETL y scoring en producción con Hightouch o Census. Formarte ahora te coloca entre los analistas preparados para diseñar esta capa crítica, posicionándote como referente interno de la transformación analítica antes de que el mercado sature esta competencia diferencial.
Ease of learning
El plan de estudios del Curso de Análisis de Datos de Cliente con Inteligencia Artificial sigue una estructura progresiva que replica el ciclo real del analista senior: ingesta, modelado dimensional, predicción, validación estadística y activación omnicanal. Cada bloque combina teoría aplicada, laboratorios con datasets reales de SaaS, retail y fintech, revisiones de arquitectura sobre stacks modernos y mentoring técnico orientado a resultados accionables en el puesto de trabajo.
La formación arranca con los fundamentos del event tracking, identity resolution determinística y probabilística, taxonomías de eventos y diseño de esquemas en CDPs warehouse-first como Segment y RudderStack. Continúa con SQL avanzado sobre Snowflake y BigQuery para construir vistas modeladas dimensionalmente, cohort analysis y funnels con Amplitude AI y Mixpanel Spark, trabajando siempre sobre datos conductuales crudos, métricas north-star y sesiones reconstruidas.
Los contenidos avanzados abordan RFM segmentation automatizada, churn prediction con features conductuales, LTV modeling con ajustes de riesgo, propensity scores, uplift modeling y activación vía reverse ETL con Hightouch hacia herramientas de marketing. El curso culmina con un Proyecto Final donde construyes un pipeline completo de analítica predictiva de cliente sobre un caso real documentado.
Aprovecha todos nuestros recursos en cualquiera de nuestras formaciones.
El Proyecto Final representa la culminación práctica del curso y consiste en construir un sistema completo de analítica predictiva de cliente end-to-end sobre un dataset real de SaaS, e-commerce, fintech o suscripción. Integrarás ingesta en CDP, modelado dimensional en warehouse, segmentación RFM automatizada, análisis de cohortes, churn prediction, propensity scoring, uplift modeling y LTV ajustado por riesgo, entregando un pipeline documentado con decisiones técnicas justificadas y métricas de impacto esperado sobre retención, activación y revenue incremental medible.
El proyecto incluye fases claras: definición del caso de negocio y KPIs objetivo, auditoría del tracking existente, diseño de esquema de eventos en RudderStack o Segment, construcción de vistas modeladas dimensionalmente en Snowflake o BigQuery, análisis de cohortes y funnels en Amplitude AI o Mixpanel Spark, entrenamiento de un modelo de propensity scoring, cálculo de Risk-Adjusted LTV, activación de audiencias vía reverse ETL con Hightouch y dashboards ejecutivos navegables. Deberás documentar queries SQL, prompts usados con los asistentes IA, validación estadística de resultados, pruebas A/B y playbook de activación para equipos de marketing, lifecycle y CRM.
El entregable debe tener calidad de portfolio profesional: arquitectura replicable, código versionado en Git, dashboards navegables y una memoria ejecutiva que demuestre uplift estimado en retención. Este proyecto tangible te diferenciará en procesos de selección senior para roles de customer analytics, growth o product analytics, y podrás presentarlo como caso de estudio ante empleadores, clientes o directivos internos que evalúen tu madurez técnica real.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
El curso cubre en profundidad Segment y RudderStack como CDPs warehouse-first, Amplitude AI y Mixpanel Spark para product analytics con IA, y Heap Illuminate para descubrimiento automático de insights. Trabajarás SQL sobre Snowflake y BigQuery, construirás modelos predictivos de churn, LTV y propensión, y activarás audiencias mediante reverse ETL.También verás integraciones con herramientas de marketing y CRM para cerrar el ciclo completo. El enfoque es práctico: cada herramienta se aborda con datasets reales de SaaS, retail y suscripción, resolviendo preguntas concretas de negocio sobre retención y monetización.
No necesitas ser programador ni data scientist. El Curso de Análisis de Datos de Cliente con Inteligencia Artificial de Academia IA requiere únicamente SQL básico (SELECT, JOIN, GROUP BY), algo que cualquier analista CRM o marketer data-driven con cierta experiencia ya maneja.La filosofía es que la IA haga el trabajo pesado: Amplitude AI y Mixpanel Spark generan queries y análisis en lenguaje natural, y los modelos de churn o LTV se construyen con asistentes sin escribir Python desde cero. Aprenderás a dirigir estas herramientas con criterio analítico, no a programarlas manualmente.
Sí, los marcos del curso son transversales. RFM, cohort analysis, churn prediction y LTV modeling se aplican igual en e-commerce, retail, fintech, suscripción, educación, gaming o B2B. Los datasets del curso cubren varios sectores y en el Proyecto Final eliges un caso propio de tu industria.Muchos alumnos han llevado aprendizajes directamente a sus empresas: rediseñando tracking, proponiendo arquitectura CDP, construyendo primeros modelos de retención o sustituyendo reporting descriptivo por scoring predictivo accionable, generando impacto medible en revenue desde las primeras semanas.
La diferencia está en el enfoque IA-first y warehouse-first combinado con rigor aplicado. Mientras otros cursos enseñan GA4 o dashboards genéricos, el Curso de Análisis de Datos de Cliente con Inteligencia Artificial de Academia IA aborda el stack moderno completo: CDPs, product analytics con IA integrada, modelos predictivos y activación vía reverse ETL.El contenido lo crean expertos que trabajan hoy en equipos de customer analytics y se actualiza con las últimas capacidades de Amplitude AI, Mixpanel Spark y Heap Illuminate. Además, formas parte de una comunidad activa de profesionales data-driven que comparten casos reales y benchmarks sectoriales.
