El Diplomado en KPIs de Producto, Pricing y Experimentos A/B en ADAS se centra en la optimización del rendimiento de productos ADAS (Advanced Driver-Assistance Systems) mediante el análisis de Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs). Se exploran estrategias de Pricing basadas en valor y competitividad, así como el diseño e implementación de Experimentos A/B para evaluar el impacto de las modificaciones en las características del producto y en la Experiencia de Usuario (UX). Se abarcan técnicas de Data Science y Business Intelligence para la interpretación de resultados y la toma de decisiones estratégicas, considerando la usabilidad, seguridad y efectividad de los sistemas ADAS.
El curso proporciona habilidades prácticas en el manejo de herramientas de análisis de datos y plataformas para la realización de pruebas A/B. El enfoque está en la aplicación de metodologías ágiles y en la optimización continua del producto, abarcando el ciclo de vida completo del desarrollo, desde el diseño hasta la comercialización. Se prepara a los participantes para roles como Product Manager, Analista de Datos, Especialista en Pricing y UX Researcher, impulsando la competitividad en el sector automotriz.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): KPIs de producto, Pricing, Experimentos A/B, ADAS, usabilidad, Experiencia de Usuario, Data Science, Business Intelligence, Product Manager, analista de datos.
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Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
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5. KPIs, Pricing y A/B Testing: Guía Práctica para ADAS y la Maximización del Valor del Producto
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
1.1 Definición y relevancia de ADAS: Panorama actual y futuro.
1.2 Introducción a los KPIs: Métricas clave para el éxito en ADAS.
1.3 Principios de Pricing: Estrategias de precios en el mercado ADAS.
1.4 Fundamentos de A/B Testing: Diseño y ejecución de experimentos.
1.5 Integración de KPIs, Pricing y A/B Testing: Una visión general.
1.6 Establecimiento de Objetivos: Definición de metas claras y medibles.
1.7 Recopilación y Análisis de Datos: Herramientas y técnicas esenciales.
1.8 Interpretación de Resultados: Extracción de conclusiones significativas.
1.9 Introducción a las herramientas y plataformas de ADAS.
1.10 Preparación para el aprendizaje avanzado: Próximos pasos.
2. 2 Definición y Selección de KPIs Clave para ADAS
2. 2 Estrategias de Pricing: Modelos y Optimización para ADAS
3. 3 Diseño y Ejecución de Experimentos A/B: Fundamentos
4. 4 Análisis de Resultados de A/B Testing y Toma de Decisiones
5. 5 KPIs Específicos de Producto y su Impacto en ADAS
6. 6 Pricing Basado en Valor y Estrategias de Segmentación
7. 7 Implementación de A/B Testing para la Mejora Continua
8. 8 Caso Práctico: Optimización de ADAS a través de KPIs, Pricing y A/B Testing
9. 9 Herramientas y Plataformas para el Análisis y la Experimentación
20. 20 Futuro de ADAS: Tendencias y Adaptación a los Cambios del Mercado
3.3 Introducción a los KPIs en ADAS: Selección y relevancia
3.2 Definición de Estrategias de Pricing en ADAS: Modelos y análisis de mercado
3.3 Fundamentos de A/B Testing: Diseño de experimentos para ADAS
3.4 KPIs de Producto: Monitoreo de rendimiento y métricas clave
3.5 Estrategias de Pricing: Implementación y optimización
3.6 A/B Testing: Análisis de resultados y toma de decisiones
3.7 KPIs en ADAS: Análisis avanzado y segmentación
3.8 Pricing: Estrategias avanzadas para la maximización del valor
3.9 A/B Testing: Escalabilidad y optimización continua
3.30 Caso práctico: Implementación de KPIs, Pricing y A/B Testing en ADAS
4.4 KPIs Clave en ADAS: Identificación y Medición
4.2 Estrategias de Pricing para ADAS: Modelos y Aplicaciones
4.3 Introducción a A/B Testing en ADAS: Fundamentos y Metodología
4.4 Diseño de Experimentos A/B para ADAS: Planificación y Ejecución
4.5 Análisis de Resultados en A/B Testing para ADAS: Interpretación y Conclusiones
4.6 KPIs y Pricing: Alineación para la Maximización del Valor
4.7 KPIs y A/B Testing: Integración para la Mejora Continua
4.8 Pricing y A/B Testing: Optimización de la Rentabilidad
4.9 Implementación de Estrategias Basadas en Datos en ADAS
4.40 Estudio de Caso: Aplicación Práctica de KPIs, Pricing y A/B Testing en ADAS
5.5 Introducción a los KPIs en ADAS: Definición y relevancia
5.5 Selección y Priorización de KPIs Clave para ADAS
5.3 Estrategias de Pricing para Productos ADAS: Modelos y Aplicaciones
5.4 A/B Testing para ADAS: Fundamentos y Metodología
5.5 Diseño de Experimentos A/B: Variables, Objetivos y Métricas
5.6 Análisis de Resultados de A/B Testing y Toma de Decisiones
5.7 Optimización Continua de KPIs y Estrategias de Pricing
5.8 Integración de KPIs, Pricing y A/B Testing en el Ciclo de Vida del Producto
5.9 Casos de Estudio: Aplicaciones Prácticas en el Mundo Real de ADAS
5.50 Herramientas y Tecnologías para el Análisis y Optimización en ADAS
6.6 Selección y Análisis de KPIs Clave para ADAS
6.2 Estrategias de Pricing para ADAS: Modelos y Optimización
6.3 Diseño y Ejecución de Experimentos A/B en ADAS
6.4 Análisis de Resultados y Toma de Decisiones Basada en Datos
6.5 KPIs Específicos por Funcionalidad ADAS: Diagnóstico y Mejora
6.6 A/B Testing Avanzado: Segmentación y Personalización
6.7 Evaluación del Impacto del Pricing en la Adopción de ADAS
6.8 Estrategias de Iteración y Optimización Continua
6.9 Análisis de Rentabilidad y Retorno de la Inversión (ROI) en ADAS
6.60 Escalabilidad y Sostenibilidad del Producto ADAS
7.7 Introducción a KPIs en ADAS: Definición y relevancia
7.2 Selección de KPIs Clave: Métricas de adquisición, activación, retención, ingresos y recomendación
7.3 Estrategias de Pricing en ADAS: Modelos de precios y análisis de la disposición a pagar
7.4 Fundamentos de A/B Testing: Diseño de experimentos y análisis de resultados
7.7 KPIs de Producto: Métricas específicas para la funcionalidad y rendimiento de ADAS
7.6 Pricing y Rentabilidad: Optimización de precios para maximizar el valor del producto
7.7 A/B Testing en Funciones Clave de ADAS: Mejora continua y validación de hipótesis
7.8 Análisis de Datos y Toma de Decisiones: Interpretación de resultados de A/B Testing y KPIs
7.9 Maximización del Valor del Producto: Estrategias integradas de KPIs, Pricing y A/B Testing
7.70 Casos de Estudio: Aplicación práctica en escenarios reales de ADAS
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
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