EL SOFTWARE DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS (BUSINESS INTELLIGENCE, BI)

El software de Inteligencia de Negocios (Business Intelligence, BI) es un conjunto de herramientas que permiten transformar datos en información estratégica para la toma de decisiones empresariales. Su propósito es recopilar, integrar, analizar y visualizar datos de múltiples fuentes, ofreciendo a las organizaciones una visión clara de su desempeño y del entorno competitivo.  

 

¿Qué es el software de BI?

- Definición: Es una solución que ingiere datos empresariales y los presenta en vistas fáciles de usar como informes, cuadros de mando, tablas y gráficos.  

- Objetivo: convertir datos en insights accionables que guíen decisiones estratégicas, tácticas y operativas.  

- Usuarios principales: directivos, analistas de datos, equipos de marketing, ventas, finanzas y operaciones.  

 

Funcionalidades clave

- Integración de datos: recopila información de sistemas internos (ERP, CRM, bases de datos) y externos (redes sociales, proveedores).  

- ETL (Extract, Transform, Load): procesos para limpiar y transformar datos antes de su análisis.  

- Visualización interactiva: dashboards dinámicos con gráficos, mapas y KPIs.  

- Reporting automatizado: generación de informes periódicos y personalizados.  

- Análisis predictivo: uso de modelos estadísticos y machine learning para anticipar tendencias.  

- Self-service BI: permite que usuarios no técnicos exploren datos por sí mismos.  

 

Principales beneficios

- Mejor toma de decisiones: datos claros reducen la incertidumbre.  

- Eficiencia operativa: identifica áreas de mejora y optimización de procesos.  

- Ventaja competitiva: detecta oportunidades de mercado y patrones de consumo.  

- Accesibilidad: democratiza el acceso a la información en toda la organización.  

- Agilidad: permite reaccionar rápidamente a cambios internos y externos.  

 

Ejemplos de software de BI

Power BI (Microsoft), Integración con Excel y Azure, dashboards interactivos, accesible para usuarios no técnicos.

Tableau, Potente visualización de datos, interfaz intuitiva, análisis en tiempo real.

Qlik Sense, Motor asociativo para explorar datos, fuerte capacidad de autoservicio SAP BusinessObjects, Orientada a grandes corporaciones, robusta en reporting y análisis.

Looker (Google Cloud), Basada en la nube, flexible para modelado de datos,

Sisense, Especializada en análisis de grandes volúmenes de datos, integración con múltiples fuentes.

 

Tendencias actuales en BI

- BI en la nube: mayor flexibilidad y escalabilidad.  

- Integración con IA y machine learning: análisis predictivo más sofisticado.  

- Data storytelling: comunicar hallazgos de manera clara y persuasiva.  

- BI móvil: acceso a dashboards desde cualquier dispositivo.  

- Automatización: reducción de tareas manuales en la preparación de datos.  

 

Conclusión

El software de Business Intelligence es hoy un componente esencial para cualquier organización que busque ser competitiva en un entorno digital. No solo permite analizar datos históricos y actuales, sino que también ayuda a anticipar tendencias futuras. Herramientas como Power BI, Tableau o Qlik Sense han democratizado el acceso a la analítica, mientras que la nube y la inteligencia artificial están redefiniendo el futuro del BI.  

 

En definitiva, el BI convierte los datos en conocimiento estratégico, y el conocimiento en acción.  

INDICADORES CLAVE DE RENDIMIENTO (KPI) Y LOS OBJETIVOS Y RESULTADOS CLAVE (OKR) EN BUSINESS INTELLIGENCE (BI)

Business Intelligence y la medición del rendimiento

- Business Intelligence (BI): conjunto de tecnologías y metodologías que transforman datos en información útil para la toma de decisiones.  

- Rol de KPI y OKR en BI: permiten traducir los datos analizados en métricas y objetivos claros que guían la estrategia empresarial.  

- Importancia: sin indicadores bien definidos, BI se limita a mostrar datos sin contexto; con KPI y OKR, los datos se convierten en conocimiento accionable.  

 

KPI en BI

- Definición: métricas cuantitativas que reflejan el desempeño de procesos, proyectos o áreas de negocio.  

- Características en BI:

  - Se alimentan de Data Warehouses y sistemas analíticos.  

  - Se visualizan en tableros de control para monitoreo en tiempo real.  

  - Son específicos, medibles y comparables.  

- Ejemplos aplicados en BI:

  - Ventas: ingresos mensuales, tasa de conversión.  

  - Marketing digital: tráfico web, costo por adquisición.  

  - Operaciones: tiempo promedio de entrega, nivel de inventario.  

- Beneficios:

  - Permiten detectar desviaciones en procesos.  

  - Facilitan benchmarking interno y externo.  

  - Contribuyen a la mejora continua.  

 

OKR en BI

- Definición: marco de gestión que combina objetivos cualitativos con resultados clave cuantitativos.  

- Características en BI:

  - Los objetivos se definen estratégicamente (ejemplo: “Mejorar la satisfacción del cliente”).  

  - Los resultados clave se miden con datos provenientes de BI (ejemplo: “Aumentar el NPS en un 15%”).  

  - Se revisan en ciclos cortos (trimestrales o semestrales).  

- Ejemplos aplicados en BI:

  - Objetivo: Optimizar la eficiencia operativa.  

  - Resultados clave: reducir tiempos de producción en un 20%, disminuir costos logísticos en un 10%.  

- Beneficios:

  - Alinean equipos hacia metas comunes.  

  - Promueven innovación y mejora continua.  

  - Se integran con dashboards para seguimiento dinámico.  

 

Complementariedad:  

  - Los KPI muestran el estado actual del negocio.  

  - Los OKR marcan hacia dónde se quiere llegar.  

  - Juntos permiten que BI no solo mida, sino que también impulse la transformación.  

 

Integración práctica en BI

- Dashboards: muestran KPI en tiempo real y el progreso de OKR.  

- Data Warehouse: provee datos históricos y actuales para alimentar indicadores.  

- Sistemas de soporte a la decisión (DSS): utilizan KPI y OKR para simular escenarios y evaluar alternativas.  

- Automatización: BI moderno permite alertas automáticas cuando un KPI se desvía o un OKR está en riesgo.  

 

Conclusión

Los KPI y OKR en BI son más que simples métricas: son el puente entre los datos y la estrategia.  

- Los KPI aseguran que la organización funcione de manera eficiente.  

- Los OKR impulsan la innovación y el logro de metas estratégicas.  

- Integrados en plataformas de BI, permiten a las empresas medir, analizar y actuar con precisión y agilidad, convirtiendo la información en ventaja competitiva. 

LOS SISTEMAS DE SOPORTE A LA DECISIÓN, LOS ALMACENES DE DATOS (DATA WAREHOUSE) Y LOS TABLEROS DE CONTROL

Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)

Definición: Son sistemas interactivos basados en computadora que ayudan a los directivos a tomar decisiones en problemas semiestructurados o no estructurados, donde no existe una respuesta única o clara.

Origen: Introducidos en los años 70 por Michael Scott Morton, inicialmente como sistemas de decisión de gestión.

Características principales:

Flexibilidad e interactividad.

Uso de modelos matemáticos, simulaciones y análisis de datos.

Capacidad de generar alternativas y escenarios.

Funciones clave:

Apoyar la planificación estratégica.

Facilitar decisiones operativas y tácticas.

Reducir la dependencia de la intuición y basarse en datos.

Ejemplos de herramientas: matrices de decisión, análisis de sensibilidad, simulaciones de escenarios.

 

Almacenes de Datos (Data Warehouse)

Definición: Un Data Warehouse es un repositorio central que integra datos de múltiples fuentes (bases de datos operativas, CRM, ERP, sistemas transaccionales) para su análisis.

Objetivo: proporcionar información coherente y estructurada para iniciativas de Business Intelligence, minería de datos, machine learning e inteligencia artificial.

Características:

Datos históricos y actuales organizados para análisis.

Optimización para consultas y reporting, no para transacciones.

Procesos ETL (Extract, Transform, Load) para depuración y carga de datos.

Beneficios:

Mejora la calidad y consistencia de la información.

Permite análisis predictivos y estratégicos.

Facilita la integración de grandes volúmenes de datos.

Casos de uso: análisis de ventas, comportamiento de clientes, control financiero, planificación de inventarios.

 

Tableros de Control

Definición: Son herramientas gerenciales que muestran de manera visual e integrada los indicadores clave de desempeño (KPIs) de una organización.

Objetivo: facilitar el monitoreo en tiempo real del estado de procesos, proyectos y estrategias.

Características:

Visualización clara mediante gráficos, mapas, comparaciones y métricas.

Acceso rápido a información crítica para la alta dirección.

Personalización según áreas de negocio.

Tipos de tableros:

Estratégicos: alineados con objetivos de largo plazo.

Tácticos: seguimiento de proyectos y procesos.

Operativos: control de actividades diarias.

Beneficios:

Reducción del tiempo de análisis.

Mayor transparencia en la gestión.

Apoyo a la toma de decisiones basada en datos.

 

Conexión entre los tres conceptos

Los DSS utilizan datos estructurados y modelos para generar alternativas de decisión.

Los Data Warehouse proveen la base de datos consolidada y confiable que alimenta tanto DSS como tableros.

Los tableros de control son la interfaz visual que permite a los directivos interpretar rápidamente la información y actuar en consecuencia.

 

En resumen, los DSS, los Data Warehouse y los tableros de control forman un ecosistema integrado de inteligencia empresarial. Juntos permiten transformar datos dispersos en conocimiento estratégico, optimizar procesos y mejorar la competitividad de las organizaciones.

LAS HERRAMIENTAS TECNOLÓGICAS DE bUSINESS iNTELIGENCE (BI)

Tipos de herramientas de BI

ETL (Extract, Transform, Load): permiten extraer datos de múltiples fuentes, transformarlos y cargarlos en sistemas de análisis.

Plataformas de visualización: convierten datos en gráficos interactivos y dashboards dinámicos.

Herramientas de reporting: generan informes periódicos y personalizados.

Análisis predictivo: aplican modelos estadísticos y de machine learning para anticipar tendencias.

Self-service BI: permiten que usuarios sin conocimientos técnicos exploren y analicen datos por sí mismos.

 

Principales herramientas de BI en el mercado

Power BI (Microsoft)

Integración con Excel y Azure, dashboards interactivos, accesible para usuarios no técnicos-

Tableau

Potente visualización de datos, interfaz intuitiva, análisis en tiempo real.

Qlik Sense

Motor asociativo para explorar datos, fuerte capacidad de autoservicio.

SAP BusinessObjects

Orientada a grandes corporaciones, robusta en reporting y análisis.

Looker (Google Cloud)

Basada en la nube, flexible para modelado de datos.

Sisense

Especializada en análisis de grandes volúmenes de datos, integración con múltiples fuentes.

 

Beneficios clave de las herramientas de BI

Mejor toma de decisiones: datos claros y accesibles reducen la incertidumbre.

Agilidad empresarial: permiten reaccionar rápidamente a cambios del mercado.

Optimización de procesos: identifican áreas de mejora y eficiencia.

Ventaja competitiva: facilitan la innovación y la diferenciación frente a competidores.

Accesibilidad: gracias al BI en la nube y al autoservicio, más personas dentro de la organización pueden usar datos estratégicos.

 

Tendencias actuales

BI en la nube: mayor flexibilidad y escalabilidad.

Integración con IA y machine learning: análisis predictivo más sofisticado.

Data storytelling: comunicar hallazgos de manera clara y persuasiva.

BI móvil: acceso a dashboards desde cualquier dispositivo.

Automatización: reducción de tareas manuales en la preparación de datos.

 

En conclusión, las herramientas tecnológicas de BI son indispensables para transformar datos en conocimiento estratégico. Plataformas como Power BI, Tableau o Qlik Sense han democratizado el acceso a la analítica, mientras que tendencias como la nube y la inteligencia artificial están redefiniendo el futuro del análisis empresarial.

 

¿QUÉ ES LA INTELIGENCI DE NEGOCIOS?

¿Qué es la Inteligencia de Negocios?

- Definición: La Inteligencia de Negocios (BI) es el conjunto de procesos, metodologías y herramientas que permiten transformar datos en información útil para la toma de decisiones estratégicas, tácticas y operativas dentro de una organización.  

- Propósito: convertir datos dispersos en conocimiento accionable que ayude a mejorar el rendimiento, detectar oportunidades y anticipar riesgos.  

- Usuarios principales: directivos, analistas de datos, equipos de marketing, ventas, finanzas y operaciones. 

Origen y evolución

- Décadas de 1960-70: surgieron los primeros sistemas de soporte a la decisión (DSS).  

- Décadas de 1980-90: se desarrollaron los Data Warehouses y herramientas de reporting.  

- 2000 en adelante: proliferación de software de BI con visualización interactiva, análisis predictivo y autoservicio.  

- Actualidad: integración con inteligencia artificial, machine learning y análisis en la nube.  

Componentes principales de BI

- Fuentes de datos: sistemas transaccionales, ERP, CRM, redes sociales, sensores IoT.  

- Procesos ETL (Extract, Transform, Load): extracción, transformación y carga de datos en repositorios centralizados.  

- Data Warehouse: almacén de datos estructurados para análisis histórico y estratégico.  

- Herramientas de análisis: software de BI que permite explorar, filtrar y modelar datos.  

- Dashboards y tableros de control: visualización de indicadores clave de rendimiento (KPI) y objetivos (OKR). 

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Funcionalidades clave

- Reporting: generación de informes periódicos y personalizados.  

- Visualización de datos: gráficos, mapas, dashboards interactivos.  

- Análisis descriptivo: comprensión de lo que ha ocurrido en el negocio.  

- Análisis predictivo: anticipación de tendencias mediante modelos estadísticos y machine learning.  

- Análisis prescriptivo: recomendaciones sobre qué acciones tomar.  

- Self-service BI: acceso directo de usuarios no técnicos a la información.  


Beneficios de la Inteligencia de Negocios

- Mejor toma de decisiones: datos claros reducen la incertidumbre.  

- Eficiencia operativa: identifica áreas de mejora y optimización de procesos.  

- Ventaja competitiva: detecta oportunidades de mercado y patrones de consumo.  

- Transparencia: democratiza el acceso a la información en toda la organización.  

- Agilidad: permite reaccionar rápidamente a cambios internos y externos.  


Ejemplos de aplicación

- Marketing: análisis de campañas digitales y comportamiento de clientes.  

- Ventas: seguimiento de ingresos, márgenes y tasas de conversión.  

- Finanzas: control de gastos, presupuestos y rentabilidad.  

- Operaciones: optimización de cadenas de suministro y tiempos de entrega.  

- Recursos Humanos: análisis de desempeño, rotación y satisfacción laboral.  

 

Tendencias actuales en BI

- BI en la nube: mayor flexibilidad y escalabilidad.  

- Integración con IA y machine learning: análisis predictivo más sofisticado.  

- Data storytelling: comunicar hallazgos de manera clara y persuasiva.  

- BI móvil: acceso a dashboards desde cualquier dispositivo.  

- Automatización: reducción de tareas manuales en la preparación de datos.  


Conclusión

La Inteligencia de Negocios (BI) es mucho más que un conjunto de herramientas: es una filosofía de gestión basada en datos. Permite a las organizaciones transformar información en conocimiento estratégico, mejorar la eficiencia y anticipar el futuro. En un entorno digital y competitivo, BI se ha convertido en un pilar esencial para la innovación y la sostenibilidad empresarial.  

 

ACTIVIDADES ITAO TEMA 5 MERCADOTECNIA AGOSTO - DICIEMBRE 2025

Todas las actividades deberán estar en un solo archivo llamado Tema 5 y en su carpeta de evidencias antes de que el representante del equipo la envíe al mail: carreto.julio@live.com.mx de no ser así la calificación será CERO para quien no la haya subido o enviado.

207 MERCADOTECNIA
Entrega 5 de diciembre hasta las 11:59 pm en PDF, en equipo.

1. Utilizando el cuestionario de la AMAI sobre NSE (CUESTIONARIO_REGLA_AMAI_NSE_8X7), aplicar 25 cuestionarios a los estudiantes del TecNM Álvaro Obregón, presentado gráficamente los resultados.

2. Elaborar un cuetionario de 15 preguntas sobre un producto habitual, para ver si la hipótesis inicial es verdadera o falsa a 25 estudiantes del TecNM Álvaro Obregón, presentado gráficamente los resultados y conclusiones.


702 y 704 MERCADOTECNIA ELECTRÓNICA 
Entrega 5 de diciembre hasta las 11:59 pm en PPT, en equipo.

1. Presentar en clase por filas a partir del 18 de noviembre, iniciando por el tema #1 en PPT y durante 20 minutos totales los temas siguientes:

1. Introducción a la Inteligencia de Negocios (BI)

2 Herramientas tecnológicas de BI

3 Sistemas de Soporte a la Decisión., Almacenes de Datos (Data Warehouse), Tableros de control.

4 Indicadores clave de rendimiento (KPI, OKR)

5. Software de Inteligencia de Negocios (Business Intelligence)


2. Al terminar la actvidada anterior comenzarán la presentacción, en orden aleatorio una maqueta en PPT, de la página web del producto o servicio que ofrecen (real o ficticio), que debe contener lo siguiente por diapositiva:


  • Carátula con logo del TecNM, Participantes, fecha, materia, profesor, título (TEMA 5 MAQUETA DE PÁGINA WEB)
  • Portada de la página web
  • Menú, en cada diapositiva, que contenga (Inicio, quienes somos, misión y visión, valores, nuestros productos (o servicios) en al menos tres diapositvas.
  • Contacto


REPASO TEMA 4 MERCADOTECNIA ELECTRÓNICA

4. Legislación y seguridad en el comercio electrónico
 
1. ¿Qué es la Ley de Firma Electrónica y qué valor le confiere a un documento digital?
Es una ley (que varía por país), como la SCF en México o ESIGN en EE.UU.) que reconoce el valor jurídico de la firma electrónica avanzada. Le confiere a un documento firmado digitalmente la misma validez y eficacia legal que un documento impreso con firma autógrafa.
 
2. Menciona dos principios legales fundamentales que deben regir el comercio electrónico.
1) Autonomía de la voluntad: Las partes pueden acordar libremente los términos de su contrato, dentro de los límites de la ley. 2) Buena fe: Las partes deben actuar con honestidad y lealtad durante toda la relación contractual, desde la negociación hasta la ejecución.
 
 4.2 Contratación
 
3. ¿Qué es un contrato de adhesión en el contexto del e-commerce?
Es un contrato cuyos cláusulas son predispuestas por una de las partes (el vendedor o la plataforma), y la otra parte (el consumidor) solo puede adherirse a ellas en su totalidad o rechazarlas, sin posibilidad de negociar los términos. Los "Términos y Condiciones" y las "Políticas de Privacidad" son ejemplos típicos.
 
4. ¿En qué momento se considera perfeccionado (celebrado) un contrato electrónico?
Se considera perfeccionado en el momento y lugar en que el destinatario de la oferta (el cliente) manifiesta su aceptación y esta le es notificada al proveedor. Típicamente, esto ocurre cuando el cliente hace clic en un botón que dice "Comprar ahora", "Pagar" o "Aceptar".
 
 4.2.2 Tipos y clasificación de contratos
 
5. Clasifica el contrato de compraventa celebrado en una tienda online como Amazon.
Es un contrato consensual (se perfecciona por el mero consentimiento), bilateral (genera obligaciones para ambas partes: el vendedor debe entregar el producto y el comprador pagar el precio), oneroso (hay contraprestaciones recíprocas) y de adhesión (el comprador se adhiere a los términos de la plataforma).
 
6. ¿Qué tipo de contrato se establece cuando un usuario acepta los "Términos de Servicio" de un software en la nube (SaaS)?
Se establece un contrato de licencia de uso o de prestación de servicios. No es una compraventa de un bien tangible, sino que se otorga al usuario el derecho de usar el software bajo ciertas condiciones por un tiempo determinado.
 
 4.2.3 Formación del contrato
 
7. En un sitio web, ¿la publicación de un producto con su precio se considera una oferta o una invitación a tratar?
Generalmente se considera una invitación a tratar (o invitación a ofertar). Es el cliente quien, al agregar el producto al carrito y proceder al pago, realiza la oferta. La tienda online acepta (o rechaza) esa oferta al confirmar el pedido.
 
8. ¿Qué elementos debe contener una aceptación electrónica para ser válida?
Debe ser inequívoca, expresa y completa. Por ejemplo, un clic en un botón que diga "Acepto" o "Comprar", a veces acompañado de una doble verificación por correo electrónico. El simple silencio o la inactividad no suelen considerarse aceptación.
 
 4.2.4 Ejecución del contrato
 
9. ¿Cuál es la obligación principal del proveedor en la ejecución de un contrato de compraventa electrónica?
Su obligación principal es entregar el bien o prestar el servicio exactamente como fue descrito en la oferta, dentro del plazo estipulado y con la calidad acordada.
 
10. ¿Qué derecho tiene el consumidor si el producto recibido no se ajusta al contrato (es defectuoso o incorrecto)?
Tiene derecho a ejercer la garantía, lo que puede incluir la reparación, la sustitución del producto, la reducción del precio o la resolución del contrato (devolución del dinero), según lo establecido en las leyes de protección al consumidor.
 
 4.3 Seguridad privada (criptografía o Encriptamiento)
 
11. ¿Qué es SSL/TLS y cuál es su función en el comercio electrónico?
SSL (Secure Sockets Layer) y su sucesor TLS (Transport Layer Security) son protocolos de seguridad que cifran la comunicación entre un navegador web y un servidor. Su función es proteger información sensible como datos de tarjetas de crédito y credenciales de login, impidiendo que sean interceptados por terceros.
 
12. ¿En qué se diferencia el cifrado simétrico del asimétrico?
El cifrado simétrico usa una misma clave para cifrar y descifrar la información. El cifrado asimétrico (o de clave pública) usa un par de claves: una pública para cifrar y una privada para descifrar. Este último es la base de tecnologías como SSL/TLS.
 
 4.4 Ética del comercio electrónico
 
13. Menciona un principio ético relacionado con el uso de datos personales.
El principio de Finalidad. Establece que los datos personales recogidos por una empresa solo deben ser utilizados para el propósito específico, explícito y legítimo que se informó al usuario en el momento de su recolección.
 
14. ¿Qué práctica ética debe seguir una empresa respecto a las reseñas de sus productos?
Debe publicar reseñas auténticas de clientes reales, sin filtrar, manipular o eliminar las críticas negativas de forma injustificada. Publicar reseñas falsas o pagar por ellas es una práctica antiética y engañosa.
 
 4.5 Delitos y amenazas
 
15. ¿Qué es el "phishing"?
Es una técnica de ingeniería social que consiste en el envío de correos electrónicos o mensajes fraudulentos que suplantan la identidad de una empresa o institución legítima (como un banco), con el objetivo de engañar a la víctima para que revele información confidencial como contraseñas o números de tarjeta de crédito.
 
16. ¿Qué es un ataque de "Denegación de Servicio" (DDoS)?
Es un ataque cibernético que busca sobrecargar un servidor, sitio web o red con una avalancha de tráfico falso, con el objetivo de dejarlo inoperativo e impedir que los usuarios legítimos puedan acceder al servicio.
 
 4.5.1 Daño y robo a datos
 
17. ¿Qué es una filtración de datos (data breach)?
Es un incidente de seguridad en el que información confidencial, protegida o confidencial es accedida, copiada, transmitida, vista o robada por una persona no autorizada. Por ejemplo, el robo de una base de datos con correos y contraseñas de usuarios.
 
18. ¿Qué tipo de dato es más sensible y requiere mayor protección en una tienda online?
Los datos financieros, específicamente los detalles completos de las tarjetas de crédito/débito. También son altamente sensibles los documentos de identificación personal, las credenciales de acceso (usuario/contraseña) y los historiales de salud.
 
 4.5.2 Amenazas potenciales: virus y Hacker´s
 
19. ¿Qué es un "ransomware"?
Es un tipo de software malicioso (malware) que, una vez infecta un sistema, cifra los archivos de la víctima y exige el pago de un "rescate" (generalmente en criptomonedas) a cambio de liberarlos. Es una de las mayores amenazas para las empresas.
 
20. ¿En qué se diferencia un "hacker" de un "cracker"?
Un hacker es un experto en informática que explora sistemas para entender su funcionamiento, con fines de investigación, curiosidad o mejora de la seguridad (hacker "ético" o "de sombrero blanco"). Un cracker es quien utiliza sus conocimientos con fines maliciosos, ilegales o destructivos, como robar datos o dañar sistemas (también llamado "hacker de sombrero negro").

GUÍA DE ESTUDIO DE MERCADOTECNIA ELECTRÓNICA

1. ¿Qué es la mercadotecnia electrónica?
2. ¿Cuál es el objetivo principal de la mercadotecnia electrónica?
3. ¿Qué es un sitio web corporativo?
4. ¿Qué es el SEO?
5. ¿Qué significa SEM?
6. ¿Qué es el marketing de contenidos?
7. ¿Qué es el email marketing?
8. ¿Qué es una landing page?
9. ¿Qué es un lead?
10. ¿Qué es el inbound marketing?
11. ¿Qué es el outbound marketing?
12. ¿Qué es el marketing en redes sociales?
13. ¿Qué es un influencer?
14. ¿Qué es el remarketing?
15. ¿Qué es el CPC?
16. ¿Qué es el CPM?
17. ¿Qué es el CTR?
18. ¿Qué es una campaña PPC?
19. ¿Qué es Google Ads?
20. ¿Qué es el marketing móvil?
21. ¿Qué es un chatbot?
22. ¿Qué es el análisis de datos en mercadotecnia electrónica?
23. ¿Qué es el marketing de afiliados?
24. ¿Qué es el A/B testing?
25. ¿Qué es el marketing viral?
26. ¿Qué es el engagement en redes sociales?
27. ¿Qué es el funnel de ventas?
28. ¿Qué es un CRM?
29. ¿Qué es el marketing de proximidad?
30. ¿Qué es la automatización del marketing?
31. ¿Qué es el marketing de influencers?
32. ¿Qué es un KPI?
33. ¿Qué es el marketing de búsqueda local?
34. ¿Qué es el marketing de video?
35. ¿Qué es el marketing en tiempo real?
36. ¿Qué es un influencer micro?
37. ¿Qué es el marketing de retención?
38. ¿Qué es el marketing de conversión?
39. ¿Qué es la tasa de conversión?
40. ¿Qué es el marketing omnicanal?
41. ¿Qué es el marketing de datos?
42. ¿Qué es el marketing programático?
43. ¿Qué es un buyer persona?
44. ¿Qué es el marketing de experiencia?
45. ¿Qué es el marketing de nicho?
46. ¿Qué es el marketing de influencia?
47. ¿Qué es el marketing de automatización?
48. ¿Qué es el marketing de redes sociales pagado?
49. ¿Qué es el marketing de redes sociales orgánico?
50. ¿Qué es el marketing digital?

GUÍA DE ESTUDIO TEMA 5 MERCADOTECNIA

1. ¿Qué es la investigación de mercados?
2. ¿Cuál es la importancia de la investigación de mercados para las empresas?
3. ¿Cuáles son los principales tipos de investigación de mercados?
4. ¿Cuáles son las etapas del proceso de investigación de mercados?
 5. ¿Qué diferencia hay entre datos primarios y secundarios?
6. ¿Qué métodos se utilizan para recolectar datos primarios?
7. ¿Qué es un cuestionario y cómo se diseña?
8. ¿Qué es la segmentación de mercado?
9. ¿Por qué es importante seleccionar una muestra representativa?
10. ¿Qué errores comunes se deben evitar en la investigación de mercados?
11. ¿Cómo se analizan los datos obtenidos?
12. ¿Qué es la investigación cualitativa y cuándo se usa?
13. ¿Qué es la investigación cuantitativa?
14. ¿Cómo ayuda la investigación de mercados a identificar oportunidades?
15. ¿Qué papel juegan las tecnologías digitales en la investigación de mercados?
16. ¿Cómo se mide la satisfacción del cliente?
17. ¿Qué es la investigación causal?
18. ¿Qué consideraciones éticas se deben tener en cuenta?
19. ¿Cómo influye la investigación de mercados en la toma de decisiones estratégicas?
20. ¿Cuáles son las tendencias actuales en investigación de mercados?

Mi perfil

Julio Carreto:
Ingeniero Civil, Maestría en Administración con especialidad en Comercialización Estratégica.
Diplomado en Mercadotecnia, Diplomado en Administración de Ventas.
Consultor Especialista en Planeación de Negocios, Planeación Estratégica y Comercialización Estratégica.
Catedrático de Maestría, Diplomado y Licenciatura

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Aclaración

Este Blog no tiene fines de lucro, ni propósitos comerciales, el único interés es compartirlo para fines educativos con estudiantes y docentes del tema.