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Desde mayo 2025
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Clases de Marketing Cuantitativo UOC: segmentación,
A partir de 25 € /h
¿Estás cursando Marketing Cuantitativo en la UOC (cod. 78.585) y tienes dificultades con las PEC o la prueba de síntesis? Es una de las asignaturas más exigentes del Grado en Marketing e Investigación de Mercados porque combina técnicas estadísticas multivariantes con casos reales de decisiones de marketing. Soy economista y científico de datos con más de 8 años de experiencia enseñando estadística y métodos cuantitativos a nivel universitario. Te ayudo a resolver cada módulo con rigor y a interpretar correctamente los resultados del software.
La asignatura se estructura en cinco módulos, y trabajamos los cinco:
📌 Módulo 1. Segmentación del mercado
✔ Segmentación por criterios objetivos: variables sociodemográficas, económicas y geográficas.
✔ Segmentación por criterios subjetivos: beneficios buscados, estilos de vida y actitudes.
✔ Técnicas estadísticas aplicadas: análisis clúster jerárquico y K-means.
✔ Identificación e interpretación de perfiles de consumidores y hogares.
✔ Validación y descripción de los segmentos obtenidos.
📌 Módulo 2. Posicionamiento
✔ Estrategias de posicionamiento: atributos del producto, servicio, personas e imagen social.
✔ Mapas de posicionamiento perceptual con Análisis de Correspondencias.
✔ Escalamiento Multidimensional (MDS) para comparar marcas y productos.
✔ Análisis Factorial aplicado a la percepción de marcas.
✔ Casos reales: posicionamiento de marcas de agua, servicios públicos y distribución comercial.
📌 Módulo 3. Comportamiento del consumidor
✔ Medición de actitudes: escalas y análisis de fiabilidad (Alpha de Cronbach).
✔ Análisis de la percepción del riesgo y criterios de elección del consumidor.
✔ Regresión logística para modelar decisiones de compra.
✔ Análisis Discriminante para clasificar perfiles de consumidores.
✔ Casos reales: fraude en medios de pago, elección de establecimiento y frecuencia de compra.
📌 Módulo 4. Satisfacción y calidad
✔ Modelos de medición de la calidad del servicio: SERVQUAL y sus dimensiones.
✔ Análisis de la satisfacción del cliente con técnicas de regresión y correlación.
✔ Relación entre satisfacción, calidad percibida y fidelización.
✔ Casos reales: telefonía móvil, servicios municipales, supermercados y banca.
📌 Módulo 5. Decisiones operativas de marketing
✔ Análisis Conjunto (Conjoint Analysis): diseño de productos y atributos valorados.
✔ Fijación de precios basada en datos: elasticidades y modelos de respuesta.
✔ Diseño de experimentos en marketing: causalidad y control de variables.
✔ Diseño de envases, denominaciones de marca e imagen de establecimientos.
✔ Comunicación y distribución: técnicas cuantitativas de evaluación.
🖥️ Software: R-Commander · R / RStudio · SPSS
📚 Material de referencia: Abascal & Grande — "Marketing Cuantitativo" (material oficial UOC)
🎓 Dirigido a estudiantes del Grado en Marketing e Investigación de Mercados de la UOC. También útil para estudiantes de ADE, Economía y Ciencia de Datos que trabajen con investigación de mercados cuantitativa.
La asignatura se estructura en cinco módulos, y trabajamos los cinco:
📌 Módulo 1. Segmentación del mercado
✔ Segmentación por criterios objetivos: variables sociodemográficas, económicas y geográficas.
✔ Segmentación por criterios subjetivos: beneficios buscados, estilos de vida y actitudes.
✔ Técnicas estadísticas aplicadas: análisis clúster jerárquico y K-means.
✔ Identificación e interpretación de perfiles de consumidores y hogares.
✔ Validación y descripción de los segmentos obtenidos.
📌 Módulo 2. Posicionamiento
✔ Estrategias de posicionamiento: atributos del producto, servicio, personas e imagen social.
✔ Mapas de posicionamiento perceptual con Análisis de Correspondencias.
✔ Escalamiento Multidimensional (MDS) para comparar marcas y productos.
✔ Análisis Factorial aplicado a la percepción de marcas.
✔ Casos reales: posicionamiento de marcas de agua, servicios públicos y distribución comercial.
📌 Módulo 3. Comportamiento del consumidor
✔ Medición de actitudes: escalas y análisis de fiabilidad (Alpha de Cronbach).
✔ Análisis de la percepción del riesgo y criterios de elección del consumidor.
✔ Regresión logística para modelar decisiones de compra.
✔ Análisis Discriminante para clasificar perfiles de consumidores.
✔ Casos reales: fraude en medios de pago, elección de establecimiento y frecuencia de compra.
📌 Módulo 4. Satisfacción y calidad
✔ Modelos de medición de la calidad del servicio: SERVQUAL y sus dimensiones.
✔ Análisis de la satisfacción del cliente con técnicas de regresión y correlación.
✔ Relación entre satisfacción, calidad percibida y fidelización.
✔ Casos reales: telefonía móvil, servicios municipales, supermercados y banca.
📌 Módulo 5. Decisiones operativas de marketing
✔ Análisis Conjunto (Conjoint Analysis): diseño de productos y atributos valorados.
✔ Fijación de precios basada en datos: elasticidades y modelos de respuesta.
✔ Diseño de experimentos en marketing: causalidad y control de variables.
✔ Diseño de envases, denominaciones de marca e imagen de establecimientos.
✔ Comunicación y distribución: técnicas cuantitativas de evaluación.
🖥️ Software: R-Commander · R / RStudio · SPSS
📚 Material de referencia: Abascal & Grande — "Marketing Cuantitativo" (material oficial UOC)
🎓 Dirigido a estudiantes del Grado en Marketing e Investigación de Mercados de la UOC. También útil para estudiantes de ADE, Economía y Ciencia de Datos que trabajen con investigación de mercados cuantitativa.
Información adicional
Trae las PEC o ejercicios que tengas pendientes, el enunciado de los casos que te estén bloqueando y acceso a R-Commander instalado en tu ordenador. Si no lo tienes instalado aún, te indico cómo hacerlo antes de la primera sesión. Trabajamos directamente con los casos del material oficial de la UOC.
Lugar
Conectado desde España
Acerca de mí
Hola, soy profesor especializado en Estadística Universitaria con amplia experiencia en la enseñanza a estudiantes de grados y posgrados de distintas carreras (Psicología, Economía, Sociología, Medicina, ADE, entre otras). Mi objetivo es ayudarte a comprender y aplicar la estadística de forma clara, estructurada y orientada a resultados académicos concretos.
🎓 Especialidades
Estadística Descriptiva: análisis y visualización de datos, medidas estadísticas, regresión lineal.
Probabilidad e Inferencia Estadística: distribuciones, estimación, contrastes de hipótesis, ANOVA, Chi-cuadrado.
Estadística Aplicada: análisis de datos con SPSS, R y STATA, incluyendo regresión múltiple, logística, análisis multivariante, series temporales, y más.
Metodología Cuantitativa: asesoría para TFG, TFM y tesis doctorales, diseño de investigaciones, muestreo, interpretación de resultados.
🎓 Especialidades
Estadística Descriptiva: análisis y visualización de datos, medidas estadísticas, regresión lineal.
Probabilidad e Inferencia Estadística: distribuciones, estimación, contrastes de hipótesis, ANOVA, Chi-cuadrado.
Estadística Aplicada: análisis de datos con SPSS, R y STATA, incluyendo regresión múltiple, logística, análisis multivariante, series temporales, y más.
Metodología Cuantitativa: asesoría para TFG, TFM y tesis doctorales, diseño de investigaciones, muestreo, interpretación de resultados.
Formación
Grado en Estadística / Matemáticas / Economía .
especialidad en Métodos Cuantitativos / Bioestadística / Investigación Aplicada
Formación continua en análisis de datos con SPSS, R, STATA y herramientas de investigación cuantitativa.
Participación en proyectos académicos relacionados con análisis estadístico y apoyo metodológico a trabajos universitarios.
especialidad en Métodos Cuantitativos / Bioestadística / Investigación Aplicada
Formación continua en análisis de datos con SPSS, R, STATA y herramientas de investigación cuantitativa.
Participación en proyectos académicos relacionados con análisis estadístico y apoyo metodológico a trabajos universitarios.
Experiencia / Calificaciones
Cuento con más de 8 años de experiencia impartiendo clases particulares a nivel universitario, tanto de forma independiente como en academias. He ayudado a decenas de alumnos a superar asignaturas difíciles, a mejorar sus trabajos de investigación y a ganar confianza con los números.
Edad
Adultos (18-64 años)
Tercera edad (65+ años)
Nivel del estudiante
Principiante
Intermedio
Avanzado
Duración
30 minutos
45 minutos
60 minutos
90 minutos
120 minutos
La clase se imparte en
español
Habilidades
Disponibilidad en una semana típica.
(GMT -04:00)
Nueva York
En línea vía webcam
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00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
Materias que Imparto
📌 Estadística Descriptiva y Exploración de Datos
✔ Tablas de frecuencia y representación gráfica de datos.
✔ Medidas de tendencia central (media, mediana, moda).
✔ Medidas de dispersión (varianza, desviación estándar, rango intercuartílico).
✔ Correlación y regresión lineal simple.
📌 Probabilidad y Modelos de Distribución
✔ Conceptos básicos de probabilidad y combinatoria.
✔ Distribuciones discretas (Binomial, Poisson, Geométrica, Hipergeométrica).
✔ Distribuciones continuas (Normal, Exponencial, Chi-cuadrado, t de Student, F de Fisher).
✔ Teorema central del límite y sus aplicaciones.
📌 Inferencia Estadística
✔ Estimación de parámetros y construcción de intervalos de confianza.
✔ Pruebas de hipótesis para medias, proporciones y varianzas.
✔ Comparaciones entre grupos (t de Student, ANOVA, pruebas no paramétricas).
✔ Contrastes de independencia y bondad de ajuste (Chi-cuadrado).
📌 Análisis de Datos y Modelado Estadístico
✔ Regresión lineal simple y múltiple, diagnóstico de modelos.
✔ Modelos de regresión logística y análisis de supervivencia.
✔ Análisis factorial, componentes principales y clustering.
✔ Métodos no paramétricos y bootstrap.
📌 Estadística Aplicada con Software
✔ Análisis de datos en SPSS, R y STATA.
✔ Preparación, limpieza y transformación de bases de datos.
✔ Aplicación de pruebas estadísticas y modelos predictivos.
✔ Interpretación de resultados y redacción de informes académicos.
📌 Asesoría para Trabajos Académicos
✔ Metodología estadística para TFG, TFM y tesis doctorales.
✔ Diseño de estudios cuantitativos y muestreo.
✔ Análisis de datos para publicaciones científicas.
📌 Estadística Descriptiva y Exploración de Datos
✔ Tablas de frecuencia y representación gráfica de datos.
✔ Medidas de tendencia central (media, mediana, moda).
✔ Medidas de dispersión (varianza, desviación estándar, rango intercuartílico).
✔ Correlación y regresión lineal simple.
📌 Probabilidad y Modelos de Distribución
✔ Conceptos básicos de probabilidad y combinatoria.
✔ Distribuciones discretas (Binomial, Poisson, Geométrica, Hipergeométrica).
✔ Distribuciones continuas (Normal, Exponencial, Chi-cuadrado, t de Student, F de Fisher).
✔ Teorema central del límite y sus aplicaciones.
📌 Inferencia Estadística
✔ Estimación de parámetros y construcción de intervalos de confianza.
✔ Pruebas de hipótesis para medias, proporciones y varianzas.
✔ Comparaciones entre grupos (t de Student, ANOVA, pruebas no paramétricas).
✔ Contrastes de independencia y bondad de ajuste (Chi-cuadrado).
📌 Análisis de Datos y Modelado Estadístico
✔ Regresión lineal simple y múltiple, diagnóstico de modelos.
✔ Modelos de regresión logística y análisis de supervivencia.
✔ Análisis factorial, componentes principales y clustering.
✔ Métodos no paramétricos y bootstrap.
📌 Estadística Aplicada con Software
✔ Análisis de datos en SPSS, R y STATA.
✔ Preparación, limpieza y transformación de bases de datos.
✔ Aplicación de pruebas estadísticas y modelos predictivos.
✔ Interpretación de resultados y redacción de informes académicos.
📌 Asesoría para Trabajos Académicos
✔ Metodología estadística para TFG, TFM y tesis doctorales.
✔ Diseño de estudios cuantitativos y muestreo.
✔ Análisis de datos para publicaciones científicas.
¿Tienes dificultades con Psicometría, Análisis Multivariante, Marketing Cuantitativo o el análisis estadístico de tu TFG/TFM? Soy economista y científico de datos con más de 10 años de experiencia enseñando estadística a nivel universitario. Te ayudo a entender, aplicar e interpretar los resultados con rigor académico, adaptándonos siempre al temario de tu universidad.
📌 Psicometría
✔ Teoría clásica de los tests (TCT): fiabilidad, validez y estandarización.
✔ Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) y Exploratorio (AFE).
✔ Modelos de Rasch y Teoría de Respuesta al Ítem (TRI).
✔ Construcción, adaptación y validación de escalas e instrumentos de medida.
✔ Índices de discriminación, dificultad y consistencia interna (Alpha de Cronbach, Omega de McDonald).
📌 Análisis Multivariante
✔ Análisis de Componentes Principales (ACP) y Análisis Factorial Exploratorio.
✔ Análisis Clúster: métodos jerárquicos y no jerárquicos (K-means).
✔ Análisis Discriminante y clasificación de grupos.
✔ MANOVA y modelos multivariantes de varianza.
✔ Análisis de Correspondencias y Escalamiento Multidimensional.
📌 Marketing Cuantitativo
✔ Segmentación de mercados con técnicas multivariantes.
✔ Análisis conjunto (Conjoint Analysis) y preferencias del consumidor.
✔ Modelos de regresión aplicados a datos de mercado.
✔ Análisis de series temporales para predicción de ventas y demanda.
✔ Métricas de marketing: elasticidades, cuota de mercado, ROI estadístico.
📌 Análisis de Datos Avanzado
✔ Regresión lineal múltiple, logística y modelos de conteo.
✔ Machine Learning aplicado: árboles de decisión, Random Forest, SVM.
✔ Visualización de datos y elaboración de informes estadísticos.
📌 Asesoramiento en TFG / TFM
✔ Diseño metodológico cuantitativo desde cero.
✔ Selección de técnicas estadísticas adecuadas a tus objetivos e hipótesis.
✔ Análisis completo de datos e interpretación de resultados.
✔ Redacción de la sección de resultados con rigor académico.
✔ Preparación y simulación de la defensa oral.
🖥️ Software: SPSS · R / RStudio · Python · STATA · Jamovi
🎓 Universidades con las que trabajo habitualmente: UOC, UNED, UB, UAB, UPF, Nebrija, VIU, UNIR y otras universidades públicas y privadas de España.
📌 Psicometría
✔ Teoría clásica de los tests (TCT): fiabilidad, validez y estandarización.
✔ Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) y Exploratorio (AFE).
✔ Modelos de Rasch y Teoría de Respuesta al Ítem (TRI).
✔ Construcción, adaptación y validación de escalas e instrumentos de medida.
✔ Índices de discriminación, dificultad y consistencia interna (Alpha de Cronbach, Omega de McDonald).
📌 Análisis Multivariante
✔ Análisis de Componentes Principales (ACP) y Análisis Factorial Exploratorio.
✔ Análisis Clúster: métodos jerárquicos y no jerárquicos (K-means).
✔ Análisis Discriminante y clasificación de grupos.
✔ MANOVA y modelos multivariantes de varianza.
✔ Análisis de Correspondencias y Escalamiento Multidimensional.
📌 Marketing Cuantitativo
✔ Segmentación de mercados con técnicas multivariantes.
✔ Análisis conjunto (Conjoint Analysis) y preferencias del consumidor.
✔ Modelos de regresión aplicados a datos de mercado.
✔ Análisis de series temporales para predicción de ventas y demanda.
✔ Métricas de marketing: elasticidades, cuota de mercado, ROI estadístico.
📌 Análisis de Datos Avanzado
✔ Regresión lineal múltiple, logística y modelos de conteo.
✔ Machine Learning aplicado: árboles de decisión, Random Forest, SVM.
✔ Visualización de datos y elaboración de informes estadísticos.
📌 Asesoramiento en TFG / TFM
✔ Diseño metodológico cuantitativo desde cero.
✔ Selección de técnicas estadísticas adecuadas a tus objetivos e hipótesis.
✔ Análisis completo de datos e interpretación de resultados.
✔ Redacción de la sección de resultados con rigor académico.
✔ Preparación y simulación de la defensa oral.
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