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AI+ Sales™ Spanish
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Datos del curso
Introducción
Introducción al curso
Audiolibro: Introducción a AI+ Sales
Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial (IA) en Ventas
Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial (IA) en Ventas
Audiolibro: Introducción a la inteligencia artificial (IA) en ventas
pódcast: Introducción a la inteligencia artificial (IA) en ventas
1.1 Introducción a la IA en ventas
1.2 Componentes clave de la IA
1.3 Evolución de la IA
1.4 Evolución de la IA en ventas
1.5 Papel de la IA en las ventas
1.6 Herramientas de IA para ventas
1.7 Aprendizaje Automático (ML)
1.8 Análisis Predictivo
1.9 Chatbots y asistentes virtuales
1.10 Previsión de ventas
1.11 Ventajas y Desafíos
1.12 Historias de éxito y aplicaciones de la IA
1.13 Personalización mejorada y asistentes de ventas virtuales
1.14 Análisis Predictivo y Análisis Automatizado de Datos
1.15 Optimización de procesos de ventas y realidad aumentada (AR) en ventas
Cuestionario
Práctico
Actividad: Punto interactivo
Actividad: Línea de tiempo
Actividad: Pestaña Tipo 2
Actividad: Carrusel / Presentación de diapositivas
Actividad: Verdadero/Falso
Actividad: Comprobación de conocimientos
Módulo 2: Comprensión de los datos en ventas
Módulo 2: Comprensión de los datos en ventas
Audiolibro: Comprensión de los datos en ventas
pódcast: Comprensión de los datos en ventas
2.1 Categorías de datos de ventas y su importancia
2.2 Técnicas para la recogida eficaz de datos
2.3 Técnicas secundarias de recogida de datos
2.4 Consideraciones sobre privacidad y ética de datos
2.5 Análisis e Interpretación de Datos en Ventas
2.6 Recogida y preparación de datos
2.7 Análisis descriptivo e inferencial
2.8 Visualización de datos
2.9 Métodos de gestión de datos
2.10 Bases de datos NoSQL
2.11 Almacenes de datos
2.12 Lagos de datos
2.13 Almacenamiento en la nube
2.14 Principios de Protección de Datos
2.15 Limitación de propósito y minimización de datos
2.16 Exactitud y Seguridad y Confidencialidad de los Datos
2.17 Qué es la integración y beneficios del CRM
2.18 Métodos comunes de integración CRM y mejores prácticas para la integración de CRM
2.19 Herramientas de Analítica e Inteligencia de Negocio (BI) y Herramientas de Análisis Predictivo de Gestión de Relaciones con el Cliente (CRM)
2.20 Importancia del uso ético de los datos de ventas y consideraciones clave para un uso ético de los datos de ventas
2.21 Aplicaciones de datos en el mundo real
Cuestionario
Práctico
Actividad: Pestaña Tipo 1
Actividad: Punto interactivo
Actividad: Ventana emergente
Actividad: Acordeón
Actividad: Pestaña Tipo 2
Actividad: Planteamiento del problema: Tipo 1
Actividad: Planteamiento del problema: Tipo 2
Actividad: Comprobación de conocimientos
Módulo 3: Tecnologías de IA para ventas
Módulo 3: Tecnologías de IA para ventas
Audiolibro: Tecnologías de IA para ventas
pódcast: Tecnologías de IA para ventas
3.1 Entendiendo el aprendizaje automático
3.2 Rol, aplicaciones y desafíos en ML
3.3 Comprensión de la analítica predictiva
3.4Comprensión del Análisis Exploratorio de Datos (EDA) y la Ingeniería de Selección de Características
3.5 Selección y creación de modelos y entrenamiento y validación de modelos
3.6 Previsión y Supervisión y Refinamiento de Ventas
3.7 Importancia de la interacción con el cliente
3.8 Comprendiendo los chatbots y beneficios de los chatbots en el servicio al cliente
3.9 Cómo funcionan los chatbots y mejores prácticas para implementarlos
3.10 Comprendiendo la segmentación y beneficios de la segmentación
3.11 Tipos de Segmentación y Tecnologías de IA para la Segmentación
3.12 Comprendiendo la personalización en ventas y beneficios
3.13 Aprovechando la IA para la personalización en ventas e implementación de estrategias de personalización
3.14 Mejorando la experiencia del usuario con filtrado colaborativo y basado en contenido
3.15 Sistemas de Recomendación Híbridos y Mejorados en ML
3.16 Medición del éxito: Evaluación e implementación de motores de recomendación
3.17 Transformando las ventas con CRM y generación de leads impulsada por IA
3.18 Afinando las estrategias de ventas con previsión y optimización de procesos
3.19 Impulsando conversiones con personalización y análisis predictivos
3.20 Midiendo lo que importa: KPIs y análisis del embudo de ventas
3.21 Potenciar las ventas con CRM, análisis y estrategias de coaching
Cuestionario
Práctico
Actividad: Arrastrar y soltar
Actividad: Secuencia
Actividad: Pestaña Tipo 2
Actividad: Carrusel / Presentación de diapositivas
Actividad: Verdadero/Falso
Actividad: Respuesta múltiple
Actividad: Ventana emergente
Actividad: Comprobación de conocimientos
Módulo 4: Implementación de IA en sistemas CRM
Módulo 4: Implementación de IA en sistemas CRM
Audiolibro: Implementación de IA en sistemas CRM
pódcast: Implementación de IA en sistemas CRM
4.1 Fundamentos del CRM: Estrategia, Sistemas e Impacto
4.2Elevando el CRM con integración con IA: beneficios y mejores prácticas
4.3 Dominar la puntuación de leads: estrategia, modelos e implementación
4.4 Desbloquear el crecimiento mediante la puntuación de prospectos: beneficios y mejores prácticas
4.5 Impulsando el éxito empresarial a través de los insights del cliente
4.6 Fuentes y análisis de los insights del cliente
4.7 Optimización de la gestión de leads con automatización y previsión basada en datos
4.8 Impulsar el rendimiento de ventas mediante la colaboración y la integración de IA
4.9 Dominando la comunicación personalizada en CRM
4.10 Transformando el CRM con chatbots: funcionalidad, beneficios e implementación
4.11 De los datos a las decisiones: Entendiendo la analítica en CRM
4.12 Recopilación y análisis de datos para obtener información de mercado
4.13 Impacto real del CRM impulsado por IA: estudios de caso en diferentes sectores
Cuestionario
Práctico
Actividad: Punto interactivo
Actividad: Arrastrar y soltar
Actividad: Acordeón
Actividad: Planteamiento del problema: Tipo 1
Actividad: Comprobación de conocimientos
Módulo 5: Previsión de Ventas en IA
Módulo 5: Previsión de Ventas en IA
Audiolibro: Previsión de Ventas en IA
pódcast: Previsión de Ventas en IA
5.1 Previsión de ventas: Navegando el crecimiento empresarial con datos
5.2 Regresión lineal en la previsión de ventas
5.3 Análisis de series temporales
5.4 Mejorando la previsión de ventas con redes neuronales
5.5 Potenciar predicciones con métodos de conjunto
5.6 Fortalecimiento de la Analítica con la Limpieza y Transformación de Datos
5.7 Unificar datos para obtener insights más inteligentes – Integración y muestreo en acción
5.8 Descifrando los Insights de Ventas – Patrones, Tendencias y Planificación Estratégica
5.9 Herramientas y técnicas de análisis de tendencias
5.10 Evaluación del rendimiento de las previsiones y preparación de los datos
5.11 Técnicas avanzadas de previsión para las necesidades empresariales modernas
5.12 Monitoreo continuo y refinamiento de previsiones
5.13 Redes neuronales y series temporales en la predicción
5.14 Herramientas Básicas de IA para la Precisión Basada en Datos
5.15 Utilización de datos en tiempo real para la previsión de ventas
5.16 Previsión basada en escenarios para la flexibilidad estratégica
5.17 Previsión de ventas con IA midiendo precisión, sesgo e impacto
Cuestionario
Práctico
Actividad: Carrusel / Presentación de diapositivas
Actividad: Pestaña Tipo 2
Actividad: Secuencia
Actividad: Opción múltiple con imagen
Actividad: Verdadero/Falso
Actividad: Comprobación de conocimientos
Módulo 6: Mejorando los procesos de venta con IA
Módulo 6: Mejorando los procesos de venta con IA
Audiolibro: Mejorando los procesos de venta con IA
pódcast: Mejorando los procesos de venta con IA
6.1 Automatización de tareas en ventas
6.2 Transformando las Ventas con la Automatización de Tareas
6.3 Personalización impulsada por IA
6.4 Marketing por correo electrónico con personalización impulsada por IA
6.5 Perspectivas sobre redes sociales con análisis de IA
6.6 Mejorar la interacción con análisis de IA en redes sociales
6.7 Aprovechando la analítica predictiva para la interacción en redes sociales y el crecimiento empresarial
6.8 Mejorar el compromiso y los insights de marca mediante la escucha social
6.9 Mejorar la eficacia del marketing mediante la segmentación de audiencias
6.10 Anuncios en redes sociales para mejorar la participación y el retorno de inversión
6.11 Generación de Leads impulsada por IA
6.12 Beneficios y técnicas de la segmentación de clientes para mejorar las ventas y el marketing
6.13 Maximizando la eficiencia de ventas con enrutamiento de ventas impulsado por IA
6.14 Rendimiento de contenidos mediante optimización impulsada por IA
6.15 Optimización de contenidos con AI Insights
6.16 Seguimiento del rendimiento y monitorización en tiempo real para optimizar mejor las ventas
6.17 Venta adicional y venta cruzada para aumentar las ventas y la satisfacción del cliente
6.18 IA en ventas adicionales y ventas cruzadas
Cuestionario
Práctico
Actividad: Pestaña Tipo 1
Actividad: Arrastrar y soltar
Actividad: Acordeón
Actividad: Respuesta múltiple
Actividad: Comprobación de conocimientos
Módulo 7: Consideraciones éticas y IA de sesgos
Módulo 7: Consideraciones éticas y IA de sesgos
Audiolibro: Consideraciones éticas y IA de sesgos
pódcast: Consideraciones éticas y IA de sesgos
7.1 Definiendo la IA ética en ventas: principios y mejores prácticas
7.2 IA ética en ventas: priorizar la equidad, la transparencia y el bienestar de los grupos de interés
7.3 Comprensión y mitigación de sesgos en sistemas de IA
7.4 Comprensión e identificación de sesgos en sistemas de IA
7.5 Abordando y mitigando sesgos en sistemas de IA
7.6 Abordando y mitigando sesgos en sistemas de IA: desde el preprocesamiento hasta el postprocesamiento
7.7 Esfuerzos Colaborativos y Transparencia en IA
7.8 Importancia de la transparencia en la IA
7.9 Garantizar la transparencia en la toma de decisiones de IA
7.10 Responsabilidad de la IA en prácticas éticas y transparentes
7.11 Enfoques para la rendición de cuentas de la IA
7.12 Privacidad en IA
7.13 Protección de los Datos de los Clientes
7.14 Comprendiendo el cumplimiento normativo en un
7.15 Garantizar el cumplimiento normativo en IA
7.16 Importancia de la confianza en la IA
7.17 Construyendo confianza a través de prácticas éticas de IA
7.18 Desafíos éticos en los avances de la IA
Cuestionario
Práctico
Actividad: Planteamiento del problema: Tipo 2
Actividad: Carrusel / Presentación de diapositivas
Actividad: Punto interactivo
Actividad: Verdadero/Falso
Actividad: Comprobación de conocimientos
Módulo 8: Taller Práctico
Módulo 8: Taller Práctico
Audiolibro: Taller Práctico
pódcast: Taller Práctico
8.1 Ejercicios basados en escenarios
8.2 Aplicación de la IA en situaciones reales de ventas y beneficios de los ejercicios basados en escenarios
8.3 Identificación y análisis de desafíos de ventas y aprovechamiento de la IA para superar desafíos de ventas
8.4 Comprensión de la implementación colaborativa de IA
8.5 Pasos para la implementación colaborativa de IA
Cuestionario
Actividad: Arrastrar y soltar
Actividad: Acordeón
Actividad: Comprobación de conocimientos
Resumen del curso
Resumen del curso
Módulo Adicional de Agentes de IA
Módulo Adicional de Agentes de IA
Recursos
Plan Maestro de Ventas con IA+
Plan de Estudios Detallado de Ventas con IA+
Herramientas de Ventas con IA+
Recursos y Referencias de Ventas con IA+
Directrices del examen de AI CERTs
Directrices del examen de AI CERTs
Examen de Ventas con IA+
Examen de Ventas con IA+
Ver Certificación
Formulario de Encuesta de Opinión
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