Máster in

Customer Experience Analytics and Artificial Intelligence

Con el aval de:

Miami, Florida, EE.UU.

Más Información

Nombre

Apellido

País

Nivel de estudios

Nivel de estudios*

*Todos los datos son obligatorios

INICIO

2026

MÓDULOS

DURACIÓN

1 año

FORMATO

Híbrido

REQUISITO

Bachelor / Licenciatura

Presentación del Máster

Estudiar Master in Customer Experience Analytics and Artificial Intelligence

En un entorno empresarial cada vez más competitivo, la experiencia del cliente (CX) se ha convertido en un diferenciador clave para el éxito organizacional. Este máster está diseñado para capacitar a los ejecutivos en los nuevos modelos de CX centrados en el cliente, integrando análisis de datos y estrategias de inteligencia artificial.

Los modelos de CX Analytics permiten comprender y anticipar las necesidades de los clientes, mejorando la personalización y la satisfacción. A medida que las organizaciones buscan perfiles que combinen habilidades en CX, analítica de datos e inteligencia artificial, graduarse de este programa ofrece una ventaja significativa en el mercado laboral y posiciona a los egresados como líderes en la transformación de la experiencia del cliente.

Nuestro GRAN OBJETIVO

es lograr que nunca dejes de aprender y evolucionar

Desarrollar una comprensión profunda de los principios y estrategias de Customer Experience centrados en el cliente.
Capacitar a los participantes en el uso de herramientas de CX Analytics para medir y optimizar la experiencia del cliente.
Fomentar la integración de inteligencia artificial en la estrategia de CX para personalizar la interacción con los clientes.
Promover la capacidad de diseñar e implementar programas de fidelización y retención de clientes efectivos.
Impulsar la habilidad para analizar datos y extraer insights que mejoren la experiencia del cliente.
Facilitar la creación de mapas de viaje del cliente que identifiquen oportunidades de mejora en el proceso de interacción.
Preparar a los egresados para liderar equipos interdisciplinarios enfocados en la mejora continua de la experiencia del cliente.
Establecer competencias en la evaluación de métricas de CX y su impacto en los resultados comerciales.

Programa Académico

Materias de Master in Customer Experience Analytics and Artificial Intelligence

CUSTOMER EXPERIENCE Courses

Módulo: FUNDAMENTOS DE CUSTOMER EXPERIENCE

CONTENIDO:

Definición y evolución del CX
Importancia del CX en los negocios
Diferenciación entre CX y atención al cliente
Componentes clave del CX
Casos de éxito en CX
Tendencias actuales en CX
Estrategias centradas en el cliente

Módulo: CX ANALYTICS

CONTENIDO:

Introducción a CX Analytics
Herramientas de medición de CX
Métricas clave de CX
Análisis de feedback del cliente
Segmentación de clientes
Visualización de datos de CX

Módulo: DISEÑO DE EXPERIENCIAS DEL CLIENTE

CONTENIDO:

Principios de diseño centrado en el usuario
Creación de mapas de viaje del cliente
Identificación de puntos de dolor
Innovación en el diseño de CX
Prototipado de experiencias
Evaluación continua del diseño

Módulo: GESTIÓN DE LA RELACIÓN CON EL CLIENTE (CRM)

CONTENIDO:

Conceptos de CRM
Herramientas y software de CRM
Estrategias de fidelización
Análisis de datos en CRM
Personalización de la comunicación
Integración de CRM y CX

Módulo: ESTRATEGIAS DE RETENCIÓN DE CLIENTES

CONTENIDO:

Importancia de la retención de clientes
Programas de lealtad
Análisis de churn
Estrategias de reactivación
Medición de la satisfacción del cliente
Innovaciones en retención

Módulo: IMPACTO DE LA TECNOLOGÍA EN CX

CONTENIDO:

Herramientas tecnológicas para mejorar CX
Automatización en el servicio al cliente
Uso de chatbots y asistentes virtuales
Integración de plataformas digitales
Tendencias tecnológicas en CX
Evaluación de impacto

Módulo: CUSTOMER JOURNEY MAPPING

CONTENIDO:

Conceptos básicos del mapa de viaje del cliente
Técnicas de creación de mapas
Identificación de momentos clave
Análisis de experiencias en cada etapa
Mejora continua del customer journey

Módulo: EXPERIENCIA DEL CLIENTE MULTICANAL

CONTENIDO:

Definición de multicanalidad
Estrategias para unificar canales
Análisis de interacciones en diferentes canales
Importancia de la consistencia en CX
Medición de la experiencia multicanal
Proyectos prácticos

DATA ANALYTICS COURSES

Módulo: INTRODUCCIÓN AL BUSINESS ANALYTICS

CONTENIDO:

Definiciones y terminología
Introducción a la metodología Kimball
Metodología CRISP – ASUM
Estado de arte del Analytics en el mundo
Impacto del Analytics en la empresa contemporánea
Habilidades digitales alrededor del Analytics
Tendencias actuales en el campo de BI
Enfoques de BI

Módulo: INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA

CONTENIDO:

Aproximación al concepto de Data Science
Roles en proyectos de analítica
Alcance y procesos que soporta un Data Science – ciclo de vida
Competencias, conocimientos y habilidades
Estadística para el Data Science – Estadística descriptiva básica
Mínimos cuadrados

Módulo: CONCEPTOS BÁSICOS EN SQL

CONTENIDO:

Conceptos básicos
Conceptos ETL y funcionalidad
¿Cómo funciona el almacenamiento de datos en SQL?
Tablas tipo dimensión
Tablas tipo relacionales
Introducción a Microsoft Power BI

Módulo: INTRODUCCIÓN AL BUSINESS INTELLIGENCE USANDO POWER BI

CONTENIDO:

Estructura de Power BI
Paneles y cinta de opciones
Visualizaciones nativas (Gráficos, mapa, medidor y tarjetas, segmentadores, tabla y matriz)
Creando mi primera base de datos
Arquitectura básica SSIS

EXPERIENCIA DEL COLABORADOR COURSES

Módulo: FUNDAMENTOS Y MODELOS DE LA EXPERIENCIA DEL COLABORADOR

CONTENIDO:

Fundamentos del Employee Experience Model (Modelo de experiencia del colaborador)
Cultura centrada en el colaborador (Employee Centricity)
El EX (Employee Experience) como estrategia organizacional
Factores y elementos de una estrategia centrada en el colaborador
Gestión y palancas de la experiencia del colaborador
Modelo Barret y alineación EX
El círculo dorado en la EX

Módulo: DISEÑO DE EXPERIENCIAS PARA EL COLABORADOR

CONTENIDO:

Introducción al Employee Experience Design
Metodologías y técnicas de Design Thinking aplicadas a la experiencia del colaborador
¿Cómo aplicar Design Thinking para mejorar la experiencia del empleado?
Mapa de empatía & employee personas
Viaje del empleado & employee journey map
Definición Moments of True (MoT)
La propuesta de valor a través del Employee Value Proposition Canvas

Módulo: DIAGNÓSTICO Y MÉTRICAS DE LA GESTION DE EXPERIENCIA DEL COLABORADOR

CONTENIDO:

Diseño de proyectos de cambio
Planificación del proyecto y su estrategia
La importancia de las métricas y Kpi’s en EX
¿Cómo medir la EX?
Tipos de fuentes de información
Herramientas para recoger información: diagnóstico, diseño y medición

ARTIFICIAL INTELLIGENCE COURSES

Módulo: INTRODUCCIÓN Y FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

CONTENIDO:

Fundamentos de la Inteligencia Artificial: historia, conceptos y elementos clave
Crecimiento y evolución de la Inteligencia Artificial y su rol en la sociedad, las organizaciones y los consumidores
Análisis de las tecnologías exponenciales que están impactando a los negocios
Tipos de tecnologías exponenciales
Ejemplos de casos de uso de Inteligencia Artificial

Módulo: INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA (IAG)

CONTENIDO:

Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa
Evolución de las Inteligencias Artificiales Generativas
Tipos y clasificaciones de las Inteligencias Artificiales Generativas
Principales IAG según su uso como herramienta de productividad gerencial
Las aplicaciones de las Inteligencias Artificiales Generativas más usadas en los negocios
Ejemplos, casos y usos de Inteligencias Artificiales Generativas en empresas de clase mundial

Módulo: DISEÑO DE PROMPTS EFECTIVOS (PROMPT ENGINEERING)

CONTENIDO:

Introducción al concepto prompt
Alcances y limitaciones del prompt
Prompt Engineering Design
Usos y aplicaciones
Ejercicios prácticos

Módulo: MODELOS GENERATIVOS Y ASISTENTES EJECUTIVOS

CONTENIDO:

Herramienta 1: ChatGPT – sus usos, ventajas y desventajas, ejemplos
Herramienta 2: Claude – sus usos, ventajas y desventajas, ejemplos
Herramienta 3: Gemini + NoteLM – sus usos, ventajas y desventajas, ejemplos
Herramienta 4: Perplexity – su rol como metabuscador cognitivo, usos y ejemplos

Módulo: PRODUCTIVIDAD GERENCIAL A TRAVÉS DE AI AUTOMATION Y CODING COPILOTS

CONTENIDO:

Herramienta 1: Gumloop – sus usos, ventajas y desventajas, ejemplos
Herramienta 2: Cursor – sus usos, ventajas y desventajas, ejemplos
Herramienta 3: Replit – sus usos, ventajas y desventajas, ejemplos
Herramienta 4: Make y n8n – su rol como metabuscador cognitivo, usos y ejemplos

Módulo: COMUNICACIÓN, DOCUMENTACIÓN Y MULTIMEDIA

CONTENIDO:

Herramienta 1: Otter.ai – sus usos, ventajas y desventajas, ejemplos
Herramienta 2: Descript – sus usos, ventajas y desventajas, ejemplos
Herramienta 3: ElevenLabs – sus usos, ventajas y desventajas, ejemplos
Laboratorio de integración práctica con las herramientas de la certificación

Módulo: INTRODUCCIÓN Y APLICACIONES DE LOS AGENTES VIRTUALES

CONTENIDO:

Aplicaciones de los AI Virtual Agents en los procesos clave de los negocios
Tecnologías de soporte para la implementación de AI Virtual Agents
Gestión de los datos para la programación de los AI Virtual Agents
Riesgos y propiedad intelectual de una estrategia de AI Virtual Agents
Sandbox para prototipado y pruebas de una estrategia de AI Virtual Agents
Casos de uso de AI Virtual Agents en la banca, educación, marketing, servicio, ventas, entre otros

Módulo: DISEÑO DE AGENTES VIRTUALES

CONTENIDO:

Diseño de un roadmap para la creación e implementación de AI Virtual Agents
Herramienta 1: Mindstudio – sus usos, ventajas y desventajas, ejemplos
Herramienta 2: Relevance – sus usos, ventajas y desventajas, ejemplos

Módulo: MICROLABORATORIO DE AI VIRTUAL AGENTS

CONTENIDO:

Desafío 1: Creación de agentes virtuales aplicados a retos gerenciales reales
Desafío 2: Colaboración entre agentes virtuales personalizados para resolver problemáticas organizacionales
El módulo se desarrolla bajo una metodología práctica basada en laboratorios de Inteligencia Artificial, en los que los participantes colaboran en la creación de agentes virtuales personalizados para sus organizaciones. Estos agentes interactúan entre sí para resolver retos y desafíos reales del entorno empresarial.
Proyecto de grado final

Información adicional sobre el Master in Customer Experience Analytics and Artificial Intelligence

Metodología de aprendizaje basada en proyectos transversales, colaboración y práctica con el apoyo de los de los mejores expertos

Fecha de Inicio

2026

Módulos

Duración

1 año

Formato

Híbrido

Requisitos

Bachelor / Licenciatura

Inscripción

Estudiando en PBS

"En PBS cuentan con excelente calidad de profesores con experiencia diversa, actualizada y herramientas tecnológicas."

María Beatriz Maldonado

He elegido PBS por el contenido académico, claro, conciso y objetivo, direccionado a ejecutivos en cargos de liderazgo. También por el prestigio de la escuela y faculty internacional".

Athos de Sá Bourbon Hoteles y Resorts
Jefe de Finanzas
Paraguay y Argentina

Razones

para elegir PBS

Considerada la Escuela de Negocios

#1 en Guatemala

(América Economía, 2018)

en Latinoamérica

(Edición 2023)

Entre las mejores Escuelas de Negocios para la contratación de mejor talento por su calidad educativa.

(América Economía, 2018)

top

A nivel global

(Edición 2023)

Entre las mejores Escuelas de Negocios de Centroamérica.

(América Economía, 2018)

Entre las mejores Escuelas de Negocios para la contratación de mejor talento por su calidad educativa.

(Revista Forbes, 2018)

Entre las 5 Escuelas de Negocios que lideran la formación y educación para el desarrollo de competencias digitales a través de Panamerican Digital School

Miembro de: