Calidad y Servicio al Cliente
El Curso propone:
• Incorporar la información conceptual que permita entender las variables de decisión que afectan el nivel de servicio al cliente, sus mediciones e índices, así como los procesos de benchmarking y de calidad relacionados con la actividad. En particular, reforzar los conceptos de recolección de datos, su ordenamiento, análisis y evaluación que permita determinar el grado de satisfacción del cliente respecto de la calidad percibida en el producto o servicio recibido.
• Comprender las teorías y modelos de medición de nivel de servicio por metodologías directas e indirectas, con foco principal en los modelos ServQual, NPS, entre otros.
• Transferir los aspectos conceptuales y metodológicos abordados en los módulos, a casos y situaciones problemáticos específicos.
• Analizar y resolver ejemplos y casos de medición de calidad y servicio al cliente en empresas y organizaciones reales, aplicando técnicas de minería de datos y textos, Big Data e Inteligencia Artificial
Dr. José Luis Guerrero Cusumano.
Doctor en Ingeniería Industrial, University of Illinois at Urbana-Champaing.
Master of Sciences, University of Illinois at Urbana-Champaign.
Licenciado en Estadística, Universidad Nacional de Rosario.
Profesionales con interés y responsabilidad sobre calidad y servicio al cliente o que deseen ampliar sus capacidades en prácticas de gestión aplicada.
Módulos temáticos:
1. Conceptualización de Servicio al Cliente
Definición de satisfacción del cliente. Mapa de la Experiencia del Cliente. Ejemplos y variables de decisión.
2. Medición de la Satisfacción del Cliente
Formas directas e indirectas. Proceso de medición indirecto: componentes y ejemplos. Proceso de medición directo: componentes y ejemplos. Medición por Tablero de Comando.
3. Confiabilidad de las Mediciones de Satisfacción del Cliente
Modelos con múltiples ítems. El Modelo ServQual. Las cinco brechas. Metodologías de medición de la brecha # 5. Dimensiones de la calidad. Importancia de cada dimensión. Cuestionario ServQual. Ejemplos. Ventajas y desventajas.
Modelos con un solo ítem. El modelo NPS. Relación de los índices de satisfacción de clientes y el crecimiento de las ganancias de la empresa. Promotores y detractores. La pregunta clave. Expansión del concepto NPS como una disciplina. Proceso analítico del NPS. Ejemplos. Usos combinados de NPS y otros métodos.
4. Los Clientes en la Era de Big Data (Datos Masivos) e Inteligencia Artificial
Tipos de visiones. Visión unidimensional y multidimensional.
La estructura del Big Data y sus desafíos. Nuevos conceptos en satisfacción del cliente. Inteligencia artificial y los usos de Asistentes digitales, Chatbox and Avatares
Benchmarking Internacionales y diferencias culturales
5. Minería de Datos y Minerías de Textos
Escuchando al cliente con metodologías de exploración, elementos necesarios para la comprensión de la voz del clientes. Minerías de textos utilizando aplicaciones con Inteligencia Artificial
6. Benchmarking
Definición y tipos. Aplicaciones. Metodologías de comparación. Mejores prácticas y benchmarking. El Ciclo de Deming aplicado al proceso del benchmarking. Diferentes tipo de benchmarking y la mejora continua. Pasos para el diseño y puesta en marcha de un benchmarking. Análisis de un caso real.
BIBLIOGRAFÍA
Kwartler, T. Text Mining in Practice with R. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons. 2017.
Miner, G., Elder Iv, J., Fast, A., Hill, T., Nisbet, R., & Delen, D. (2012). Practical Text Mining and Statistical Analysis for Non-Structured Text Data Applications. Burlington: Elsevier Science
Hayes, Bob E. – Cómo medir la Satisfacción del Cliente – Editorial Alfaomega – México, 2006.
Russell, Matthew A. Mining the Social Web. O’Reilly Media, 2013.
Schneider, Benjamin y Susan S White - Service Quality – Editorial Sage Publications – USA, 2004.
Stock, James R. y Douglas M. Lambert – Strategic Logistics Management – 4th Edition – Editorial McGraw Hill Irwin – USA, 2001.
Tom Davenport, James Markarian et al. Getting Data Right by Michael Stonebraker, O’Reilly, 2015
SISTEMA DE EVALUACIÓN
Presentación oral y escrita de la resolución de un caso desarrollado en equipos de 4/5 alumnos
Fecha de Inicio: 11 de mayo de 2024
Fecha de finalización: 19 de noviembre de 2024
Dia y Horario de Cursada: martes, miércoles, jueves , viernes y sábados de 18.30 a 22.30 hs.
El curso es de 30 horas virtuales.
- campus virtual Usal
-
bs@usal.edu.ar
- http://fceye.usal.edu.ar
Actividad Arancelada
Certificado analítico con Nota
Para mas información y requisitos de inscripción: bs@usal.edu.ar