| Inicio del curso | Finalización | |
|---|---|---|
| 4 de Junio de 2026 | 16 de Julio de 2026 | Inscríbete ahora |
| 2 de Julio de 2026 | 30 de Julio de 2026 | Inscríbete ahora |
Duración: 50 horas
Precio: 350 € + 21% IVA
Diploma
Metodología 100% E-learning
Aula virtual
Soporte docente personalizado
Flexibilidad de horarios
Pruebas de Autoevaluación
FundaE - Formación bonificable
FAQ: Preguntas y respuestas frecuentes
Certificado Responsabilidad Social Corporativa
Curso avalado por Business Manager School – marca registrada de prestigio en formación
900 670 400
Formas de pago seguras Ecommerce Europe Trustmark:
Transferencia bancaria
Visa
PayPal
Stripe
Trusted Shops: Valoración global de Iniciativas Empresariales
El contenido y las herramientas pedagógicas del curso
Inteligencia Artificial para la Retención y Fidelización de Clientes , han sido elaboradas por un equipo de especialistas dirigidos por:
Ingeniero en Electrónica con énfasis en Visión por Computadora y Machine Learning.
Diplomado en programación avanzada con Python. Máster en Inteligencia Artificial con amplia experiencia en el desarrollo de soluciones basadas en la analítica y la ciencia de datos y la IA para diferentes sectores, donde ha implementado aplicaciones que optimizan procesos y facilitan la toma de decisiones estratégicas empresariales.
Este curso es bonificable a través de FUNDAE. Esto permite que las empresas puedan recuperar parte del coste de la formación a través de los seguros sociales, siempre que se cumplan los requisitos establecidos en la normativa vigente. Nuestro equipo puede ayudarle en todo el proceso encargándose de:
Se suele hablar de IA reactiva (responde solo al estímulo presente), IA de memoria limitada (aprende de datos recientes, como los coches autónomos), IA con teoría de la mente (entender emociones e intenciones, aún en desarrollo) e IA autoconsciente (hipotética, con conciencia propia).
Con indicadores como la tasa de retención (clientes que permanecen en un periodo), la tasa de abandono o churn, el valor de vida del cliente (LTV) y análisis de cohortes que comparan cómo se comportan grupos de clientes a lo largo del tiempo.
Se usa en chatbots y asistentes virtuales, clasificación automática de consultas, análisis de sentimiento en mensajes, recomendación de respuestas al agente humano y modelos que predicen riesgo de abandono para activar acciones de fidelización a tiempo.
Principalmente sistemas de recomendación basados en machine learning, que usan filtrado colaborativo y modelos de contenido (NLP y modelos de lenguaje) para sugerir artículos similares a los ya leídos y mantener al lector más tiempo activo.
Años
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