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Qué vas a aprender en el Curso de Experto en Revenue Management y Big Data

UNIDAD 1: LA ESTRATEGIA DEL REVENUE MANAGEMENT

-Fundamentos del Revenue Management

-Elementos necesarios para su implantación

-Principales estrategias de aplicación

-Revenue Management: procesos necesarios y organización empresarial

-Pasos para el desarrollo de la estrategia de Revenue 

-La figura del Revenue Manager

-Práctica operativa

CASO PRÁCTICO: Desarrollo de diferentes situaciones reales, en la que se lleva a cabo la implantación inicial de la figura del Revenue Management en los diferentes sectores que se estudian: hotelero, ocio, rent a car, etc…

 

UNIDAD 2: ANÁLISIS DE LA SITUACIÓN

-Cómo analizar la situación propia

-El comportamiento de la demanda y su segmentación

-Situación de la competencia

-Comprender el entorno

-Presupuesto y Forecast

-Práctica operativa

CASO PRÁCTICO: Realización de un análisis de situación real y su propio seguimiento del forecast en algunos de los sectores estudiados: hotelero, spa, cruceros, etc…

 

UNIDAD 3: IMPLEMENTACIÓN DE LA ESTRATEGIA

-Booking diario y estudio del pick up

-Elaboración del calendario de tarifas

-Análisis del histórico y elaboración del Forecast

-Comunicar e informar a los departamentos implicados

-Software de gestión de Revenue Management

-Práctica operativa

CASO PRÁCTICO: Implementación de una estrategia en una empresa de un sector/negocio determinado

UNIDAD 4: RENTABILIDAD APLICADA AL REVENUE

-Efectos prácticos de la rentabilidad por cliente en el Revenue Management

-Diseño e implantación del sistema de información para la rentabilidad

-¿Cómo calcular la rentabilidad que aporta cada cliente?

-Cálculo del punto de equilibrio por segmento de mercado

CASO PRÁCTICO: Caso real basado en el aumento de rentabilidad de un negocio/servicio.

 

UNIDAD 5: EL ANÁLISIS DE LA RENTABILIDAD POR TIPO DE CLIENTE 

-Market Segment Profit Analysis (MSPA)

-Comportamiento del cliente y su incidencia en la rentabilidad

-Comparativa con la rentabilidad de la competencia (Benchmarking)

CASO PRÁCTICO: Caso real de aplicabilidad del análisis de rentabilidad por tipo de clientes como apoyo a un modelo tradicional del Revenue Management, y cómo se gestionan de manera eficiente los recursos comerciales.

 

MOD 2- MÉTODO DE TRABAJO DIARIO DE UN REVENUE MANAGEMENT: TÉCNICAS Y HERRAMIENTAS

 

UNIDAD 1: SEGUIMIENTO Y REVISIÓN DEL SISTEMA DE REVENUE MANAGEMENT 

-Control y seguimiento diario de la estrategia

-Análisis periódico de resultados

-Retroalimentación del proceso de Revenue Management

-Cómo coordinar las reuniones periódicas

-Comunicación de los resultados obtenidos

-Práctica operativa

 

UNIDAD 2: CREACIÓN DE VALOR PARA LA EMPRESA A TRAVÉS DEL REVENUE 

-Herramientas estadísticas y métricas avanzadas

-Aplicando un sistema de Revenue evolucionado (Business Revenue Intelligence)

-Previsiones dinámicas por tipo de cliente y optimización del booking

-Pricing diferencial vs. paridad (compresión de precios)

CASO PRÁCTICO: Desarrollo de nuevas estrategias para mejorar resultados trabajando diferentes escenarios y sectores.

 

UNIDAD 3: DETERMINACIÓN DE LA ESTRATEGIA DE REVENUE MANAGEMENT 

-Análisis del precio

-Elaboración de la matriz de precios

-Aplicación de las Restricciones tarifarias

-Optimización del posicionamiento

-Gestión eficaz del overbooking

-Práctica operativa

CASO PRÁCTICO: Realización de una estrategia de Revenue en un sector y temporalidad determinada.

 

UNIDAD 4: UP-SELLING EN EMPRESA

-Técnicas de venta para estimular el consumo del cliente

-Cómo realizar Up-selling para cada cliente

-Cómo aplicar las técnicas de Up-selling en la reserva y en el check-in

-Cómo aplicar las técnicas de Up-selling durante la estancia en cada servicio

CASO PRÁCTICO: Implantación de un sistema de Up-Selling basado en la rentabilidad de sus clientes.

 

UNIDAD 5: CROSS-SELLING Y DOWN-SELLING COMO HERRAMIENTAS DE RENTABILIDAD 

-Técnicas de venta para estimular la rentabilidad

-Cross-selling corporativo

-Cross-selling en el negocio 

-Down-selling

 

UNIDAD 6: APLICACIÓN EFECTIVA DEL TOTAL SELLING 

-Cómo implicar a toda la organización en el Total Selling

-Acciones para el liderazgo en ventas (Gestión en 360º)

-La aportación de las redes sociales y el crowdsourcing a la rentabilidad

CASO PRÁCTICO: Implantación de un sistema total Selling.

 

MÓDULO 3. TOTAL REVENUE MANAGEMENT

 

UNIDAD 1: ESTRATEGIAS PARA AUMENTAR LAS CONFIRMACIONES DE COMPRA 

-Optimizando la contratación

-Cómo mejorar en la práctica el coeficiente de confirmación de compra.

-La gestión eficiente de los canales de venta (e-distribution)

-Cómo aprovechar el proceso de decisión del cliente 

-Cómo influir en la elección del consumidor en sistemas online 

 

UNIDAD 2: REVENUE MANAGEMENT TOTAL

-Cómo calcular el coste de distribución

-Identificación de canales de distribución directos e indirectos

-Venta online y venta offline

-Tendencias en la distribución 

-Channel Manager

-Práctica operativa

CASO PRÁCTICO: Desarrollo de la distribución de canales online y offline tanto reservas directas como reservas inmediatas de varios sectores estudiados.

 

UNIDAD 3: DISTRIBUCIÓN Y REVENUE MANAGEMENT

-Cómo calcular el coste de distribución

-Identificación de canales de distribución directos e indirectos

-Venta online y venta offline

-Tendencias en la distribución 

-Channel Manager

-Práctica operativa

 

UNIDAD 4: OPTIMIZANDO EL MARKETING A TRAVÉS DEL REVENUE Y LAS FINANZAS

-Gestión avanzada de canales y mercados

-Análisis práctico de la Elasticidad-precio para optimizar los ingresos

-Técnicas econométricas aplicadas al Revenue

-Como seleccionar el set competitivo más adecuado

CASO PRÁCTICO: Desarrollo de previsiones dinámicas

 

MOD 4- BIG DATA Y BUSINESS ANÁLITICS

 

UNIDAD 1: INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

-Definición y contextualización

-Dato como activo estratégico

-Identificación de tipos de datos

-Fuentes de datos

-Big data lifecycle

-Reglamento general de protección de datos

-Ámbitos de aplicación y beneficio empresarial de la gestión de datos

 

UNIDAD 2: ANÁLISIS DE DATOS, TÉCNICAS Y MODELOS

-Evolución del big data analytics 

-Tipos de análisis 

-Técnicas: inteligencia artificial, machine learning, deep learning, red neuronal  

-Modelos de análisis  

-Ecosistema, software y base datos

-Caso práctico de modelado con machine learning

 

UNIDAD 3:  TRANSFORMACIÓN DIGITAL

-IOT, internet de las cosas 

-Cloud y plataformas ia-ml 

-Ecosistema de transformación digital  

-Organización y cultura data driven  

 

UNIDAD 4:  APLICACIÓN Y RECOMENDACIONES BIG DATA EN TURISMO Y HOTELES

-Contexto de uso: global, Europa y España 

-Aplicaciones en destino turístico y smart city 

-Aplicaciones en turismo y hoteles  

-Oportunidades y retos en turismo y hoteles  

-Recomendaciones y buenas practicas  

 

UNIDAD  5:  SINERGÍAS OUTSIDE/INSIDE REVENUE MANAGEMENT Y MARKETING PARA CLIENTE

-Outside. Demanda y forecasting 

-Outside. Seasonality 

-Outside. Crm y omnicanalidad  

-Outside. Rentabilidad  

-Inside. Personalizacion y segmentacion  

-Inside. Reputacion online  

-Inside. Fidelizacion  

-Inside. Emarketing y canales  

 

UNIDAD 6:  SINERGÍAS OUTSIDE/INSIDE REVENUE MANAGEMENT Y MARKETING PARA PRODUCTO Y ENTORNO

-Outside. Benchmarking y posicionamiento 

-Outside. Venta y tecnologia 

-Outside. Retos a futuro  

-Inside. Precios  

-Inside. Diferenciacion  

-Inside. Cx experiencia cliente  

-Inside. Inversiones  

 

UNIDAD  7: ACCIONES BIG DATA & IA EN REVENUE MANAGEMENT

-Forecasting 

-Dynamic pricing 

-Up y cross-selling  

-Benchmarking  

 

UNIDAD  8: ACCIONES BIG DATA & IA EN MARKETING DIGITAL

-Segmentación ux online y análisis de texto

-Personalización ux online y análisis de sentimientos 

-Big marketing analytics, datos y clientes

-Casos de uso IA en marketing y tecnología disruptivas 

 

MOD 5- CUSTOMER EXPERIENCE

 

UNIDAD  1: Estrategia de la experiencia de cliente

-¿Qué es experiencia de cliente?

-El cliente como centro del servicio

-Definición de estrategia de cliente

-Diseño de la experiencia de cliente

-La promesa de marca

 

UNIDAD  2: DIAGNÓSTICO DE LA EXPERIENCIA

-Conociendo a nuestros clientes: buyer persona

-Mapeo de la experiencia del cliente

 

UNIDAD  3: LA VOZ DEL CLIENTE (VOC)

-Gestión de voc

-El ciclo del feedback 

-Análisis de voc

-El impacto economico de la experiencia: traduciendo experiencias en resultados

 

UNIDAD  4: SOCIAL EXPERIENCE

-Social experience

-Gestión de reputación online

-Herramientas de monitorización 

-Crisis de reputación

 

UNIDAD  5: EXPERIENCIA OMINICANAL

-Estrategia omnicanal

-Tecnología y experiencia de cliente

 

UNIDAD  6: CALIDAD 

-Normas, sistemas de gestión de calidad y marcas en el sector hotelero

-Fundamentos de los sitemas de gestión de calidad 

-Estructura documental de la gestión de calidad 

-Estructura de los procesos en el sector hotelero 

 

UNIDAD  7: MARKETING EMOCIONAL

-Marketing emocional y experiencias wow

-Lovemarks

-Storytelling

-Diseño emocional de productos: ingeniería Kensai

-Marketing de sentidos

 

UNIDAD  8: EMPLOYEE EXPERIENCE

-Employee Experience

-Conexión entre Customer experience y Employee Experience


HERRAMIENTAS de Revenue: BeOnPrice Feedback, Beonprice Analizer, ReviewPro, Booakssist.

PROYECTO FINAL 

Proyecto Final: El alumno superará el curso tras la presentación de un trabajo final El objetivo de este proyecto es que el alumno busque su propia aplicabilidad de lo aprendido, a la vez que desarrolla competencias y habilidades que le serán de utilidad en su desempeño profesional.  

CESAE desarrollará el programa completo en la forma y orden de materias en que la Dirección Académica considere más oportuna y convenientemente para el alumno, sin someterse estrictamente al criterio enunciativo y enumerativo de las asignaturas que pueden aparecer en programas, webs o catálogos. Así mismo, queda reservado para la Dirección Académica el derecho a cambiar tutores/formadores o el programa formativo en sí, cuando el beneficio de la enseñanza o cuando circunstancias imponderables lo requieran.

 

 
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