Ingeniería de Pricing y Revenue Management para Aseguradoras de Movilidad aborda el desarrollo y optimización de modelos predictivos usando algoritmos avanzados de Machine Learning (ML), análisis estadístico multivariante y simulación estocástica para gestionar riesgos en flotas de vehículos conectados. Esta disciplina integra conceptos de Actuaría, Big Data, IoT y Telemática, implementando herramientas como Dynamic Pricing, Elasticidad de la demanda y análisis de Lifetime Value (LTV) para maximizar la eficiencia financiera bajo condiciones variables de mercado y regulación. El enfoque se complementa con la aplicación de técnicas de optimización matemática como Programación Lineal Entera Mixta (MILP) y modelos Bayesianos, imprescindibles para la tarificación dinámica en ecosistemas de movilidad urbana (UAM) y sistemas eVTOL, considerando la incertidumbre inherente a la gestión de flotas y siniestros.
Los laboratorios asociados permiten la integración de entornos HIL/SIL para validar algoritmos en tiempo real, análisis de calidad de datos, y sistemas de gestión de riesgos conforme a normativa aplicable internacional sobre privacidad y seguridad de datos. Se asegura trazabilidad y cumplimiento mediante auditorías basadas en estándares reconocidos para sector asegurador y movilidad inteligente. La formación habilita roles especializados como Data Scientist en seguros, Analista de Riesgos Actuariales, Ingeniero en Revenue Optimization, Consultor en Movilidad Inteligente y Especialista en Compliance Normativo.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): pricing dinámico, revenue management, Machine Learning, IoT, análisis actuarial, movilidad urbana, gestión de riesgos, simulación estocástica.
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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.
6. Pricing y Revenue Management: Una Guía Experta para Aseguradoras de Movilidad
1.1 Fundamentos de Pricing y Revenue Management en Aseguradoras de Movilidad
1.2 Modelos de demanda y elasticidad para seguros de movilidad
1.3 Fuentes de datos y calidad para pricing en movilidad
1.4 Segmentación de clientes y productos en movilidad asegurada
1.5 Estrategias de precios: coste, valor y competencia en seguros de movilidad
1.6 Pricing dinámico y uso de datos telemáticos
1.7 Gobernanza de modelos: validación, backtesting y ML Ops
1.8 Cumplimiento, ética y privacidad en Pricing y RM
1.9 Integración con underwriting, actuarios y ventas
1.10 Casos prácticos: go/no-go con matriz de riesgos
2.2 Dominio del Pricing y Revenue Management en Seguros de Movilidad
2.2 Metodologías de pricing dinámico para pólizas de movilidad (elasticidad de demanda, competencia, estacionalidad)
2.3 Modelos de segmentación y personalización de primas para auto, motocicleta, scooter y servicios de movilidad
2.4 Integración de Pricing y Revenue Management con underwriting y suscripción
2.5 Implementación de Pricing y Revenue Management en Aseguradoras de Movilidad: procesos, gobernanza y roles
2.6 Herramientas analíticas y plataformas de pricing para seguros de movilidad (ML/IA, simulación, datos en tiempo real)
2.7 Gestión de exposición, límites de riesgo y reaseguro en pricing de movilidad
2.8 Métricas clave y dashboards de Pricing y Revenue Management (KPI, elasticidad, LTV, CAC, ROI)
2.9 Cumplimiento normativo y ética en Pricing de seguros de movilidad
2.20 Case clinic: go/no-go con matriz de riesgos y análisis de escenarios
Módulo 3 — Principios del Pricing y Revenue Management
3.3 Fundamentos de Pricing y Revenue Management en Aseguradoras de Movilidad
3.2 Análisis de demanda, elasticidad y segmentación para pricing
3.3 Modelos de precios: basados en costo, valor percibido y competencia
3.4 Gestión de ingresos: pronósticos de siniestralidad, frecuencia y severidad
3.5 Técnicas de price optimization y tarifa dinámica
3.6 Diseño de productos y bundles para maximizar ingresos
3.7 Gobernanza de datos, calidad de datos y ética en pricing
3.8 Implementación de procesos de Pricing y RM: roles, tecnología y gobernanza
3.9 KPIs, dashboards y control de performance en movilidad asegurada
3.30 Estudio de caso: go/no-go con risk matrix y análisis de escenarios
4.4 Arquitecturas de Pricing para movilidad: estructuras de precio, capas de productos y estrategias de descuentos por canal
4.2 Telemática y pricing por uso: señales de conducción, uso real y primas basadas en datos
4.3 Elasticidad y demanda en seguros de movilidad: estimación de elasticidad, segmentación y escenarios de precio
4.4 Pricing en tiempo real y Revenue Management: pipelines de datos, feeds de tarifas y ajustes automáticos
4.5 Optimización de cartera y mezcla de productos de movilidad: gestión de portafolio, cross-sell y bundling
4.6 Modelado de riesgos y escenarios: eventos extremos, geografía, acumulación de riesgo y pruebas de estrés
4.7 Data & Digital Thread: MBSE/PLM para el control de cambios en pricing y trazabilidad de modelos
4.8 Riesgos tecnológicos y readiness: TRL/CRL/SRL aplicados a soluciones de pricing y gobernanza de modelos
4.9 IP, cumplimiento y time-to-market: propiedad intelectual, licencias de datos, cumplimiento normativo y velocidad de despliegue
4.40 Case clinic: go/no-go con risk matrix en iniciativas de pricing para movilidad
5.5 Segmentación de Clientes para una Tarificación Efectiva
5.5 Análisis de Datos y Modelado Predictivo en Pricing
5.3 Desarrollo de Estrategias de Precios Basadas en Valor
5.4 Implementación de la Elasticidad de la Demanda
5.5 Gestión Dinámica de Precios y Ajustes en Tiempo Real
5.6 Optimización de la Rentabilidad por Póliza
5.7 Herramientas y Tecnologías para el Pricing Automatizado
5.8 Integración de Pricing con Sistemas de Suscripción
5.9 KPIs y Métricas Clave para el Seguimiento del Rendimiento
5.50 Estudio de Casos: Mejores Prácticas en Optimización de Precios
6.6 Fundamentos del Pricing y Revenue Management en Seguros de Movilidad
6.2 Análisis de Datos y Segmentación de Clientes en Aseguradoras
6.3 Diseño de Estrategias de Pricing para Diferentes Tipos de Pólizas
6.4 Modelado de la Demanda y Pronóstico de Ventas
6.5 Optimización de la Tarificación para Maximizar la Rentabilidad
6.6 Implementación de Estrategias de Revenue Management en Seguros
6.7 Análisis de la Competencia y Benchmarking de Precios
6.8 Herramientas y Tecnologías para el Pricing y Revenue Management
6.9 Medición y Monitoreo del Desempeño de Precios
6.60 Estudio de Casos: Aplicación Práctica en Aseguradoras de Movilidad
7.7 Fundamentos de la Optimización de Precios en Seguros de Movilidad
7.2 Análisis de Datos y Segmentación de Clientes para Pricing
7.3 Modelado de Riesgos y Evaluación de Siniestralidad
7.4 Estrategias de Pricing Dinámico y Ajuste de Precios
7.7 Revenue Management y Maximización de Ingresos
7.6 Herramientas y Tecnologías para la Optimización de Precios
7.7 Implementación y Monitoreo de Estrategias de Pricing
7.8 Análisis de la Competencia y Posicionamiento de Precios
7.9 Cumplimiento Normativo y Consideraciones Regulatorias
7.70 Casos Prácticos y Estudios de Optimización de Precios en Seguros Móviles
8.8 Fundamentos del Pricing y Revenue Management en Movilidad Asegurada
8.8 Análisis de Datos y Segmentación de Clientes en Seguros de Movilidad
8.3 Modelado de Riesgos y Predicción de Siniestros
8.4 Estrategias de Fijación de Precios Basadas en Valor
8.5 Optimización de Precios Dinámicos y Gestión de la Demanda
8.6 Análisis de la Rentabilidad de Productos de Seguros de Movilidad
8.7 Diseño de Informes y KPIs para el Seguimiento del Rendimiento
8.8 Estudios de Caso: Análisis y Aplicación Práctica en Aseguradoras
8.8 Herramientas y Tecnologías para el Pricing y Revenue Management
8.80 Tendencias Futuras y Desafíos en el Sector de Movilidad Asegurada
9.9 Fundamentos del Pricing y Revenue Management en Seguros de Movilidad
9.9 Importancia del Pricing en la Rentabilidad de las Aseguradoras
9.3 El Rol del Revenue Management en la Optimización de Ingresos
9.4 Introducción a los Modelos de Pricing en el Sector Asegurador
9.5 Análisis del Entorno Competitivo y Tendencias del Mercado
9.6 Introducción al Análisis de Datos y su Aplicación en el Pricing
9.7 Marco Regulatorio y Cumplimiento en la Fijación de Precios
9.8 Herramientas y Tecnologías para la Gestión de Precios
9.9 Introducción a la Segmentación de Clientes y su Impacto en el Pricing
9.90 Casos de Estudio: Ejemplos de Estrategias de Pricing Exitosas
1. Fundamentos de la Fijación de Precios y Gestión de Ingresos en Seguros de Movilidad
2. Principios Clave del Pricing y Revenue Management para Aseguradoras
3. Estructura de Tarifas y Modelado de Riesgos en Seguros de Movilidad
4. Estrategias de Segmentación y Personalización de Precios
5. Análisis de Datos y Predicción de la Demanda en el Sector Asegurador
6. Implementación de Algoritmos de Pricing Dinámico
7. Gestión del Ciclo de Vida del Cliente y Estrategias de Retención
8. Optimización de la Rentabilidad y la Cuota de Mercado
9. Herramientas y Tecnologías para el Pricing y Revenue Management
10. Proyecto final — Estrategias de Precios para Movilidad Segura
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.
Director Académico del Departamento PTW — Motorcycle & Two-Wheel Engineering
Profesor de Ingeniería de Motocicletas, Dinámica de Vehículos de Dos Ruedas, Chasis, Suspensiones y Sistemas de Propulsión
El Prof. Hiroshi Nakamura, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del Dpto. de Motorcycle & Two-Wheel Engineering — PTW de SEIUM y responsable de ingeniería de motocicletas, dinámica, chasis, suspensiones, propulsión térmica y eléctrica, telemetría y validación experimental.
Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute
Profesor de Ingeniería Aeroespacial, Helicópteros, Tiltrotor, eVTOL, Aviónica y Sistemas de Vuelo
El Dr. James Whitmore, de nacionalidad británica, es Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute y responsable de ingeniería aeroespacial, diseño de aeronaves, helicópteros, eVTOL, movilidad aérea, aviónica, control de vuelo, sistemas espaciales y certificación.
Director Académico del Departamento EMH — Electromobility, Batteries & Hydrogen
Profesor de Electromovilidad, Ingeniería de Baterías, Sistemas BMS, Electrónica de Potencia e Hidrógeno Aplicado a la Movilidad
El Dr. Markus Schneider, de nacionalidad alemana, es Director Académico del Dpto. de Electromobility, Batteries & Hydrogen — EMH de SEIUM y responsable de electromovilidad, baterías, BMS, electrónica de potencia, infraestructura de recarga e hidrógeno aplicado al transporte.
Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI
Profesor de Ingeniería Motorsport, Dinámica Vehicular, Aerodinámica de Competición y Race Performance Engineering
El Dr. Alessandro Moretti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI y responsable de ingeniería motorsport, dinámica vehicular, aerodinámica de competición, chasis, suspensiones, telemetría y optimización del rendimiento en pista.
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Si, contamos con certificacion internacional
Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).
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