Pilar H Rod CV

Pilar Hernanz

DATA SCIENCE

CUSTOMER INTELLIGENCE

WEB OPTIMIZATION

es.linkedin.com/in/pilarhernanz

pilar.h.rod@gmail.com

606 567 677

@Pilarhrod

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Experiencia

DIGITAL & BUSINESS CONSULTANT Consultoría digital 2014–2015

ANALISTA WEB Portal empleo 2013 - 2014

ANALISTA SOCIAL MEDIA Agencia marketing digital 2012 - 2013

Skills

Algoritmos predictivos

ESTADÍSTICA - DATA SCIENCE

PROGRAMACIÓN - GESTIÓN DATOS

BI - VISUALIZACIÓN

UX - CUSTOMER RESEARCH

Lifelong learning for lifelong improvement

GEOPOSICIONAMIENTO Y BBDD Grupo editorial 1997 - 2000

RESP. BBDD, CRM E INVESTIGACIÓN Distribuidor auto 2000 - 2010

DIGITAL ANALYTICS

CRM - PROGRAMAS GESTIÓN

Salesforce, Sugar CRM

R

Series temporales

Patrones recomendación

Árboles decisión

Modelos clasificación

Clustering - segmentación

Optimización lineal

Español

English

FranÇais

Decisionboards (POWERBI, ..)

SQL

BBDD (Access, Teradata)

SPSS

Geolocalización, análisis espacial

Mark. analytics (TABLEAU)

Tests A/B

Análisis redes (grafos)

Web optimization (UX, CX)

Analytics (GA, GTM, Adobe)

Inv. cualitativa / cuantitativa

Customer lifetime value

Perfiles - personas

CUSTOMER INTELLIGENCE Formación médica 2017- 2019

DATA SCIENTIST Inteligencia competititva

2019- 2020

- Programación KPIs comportamiento en la app ( R y Tableau )
- Optimización algoritmos consumo cross-media con R

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- Implantación estrategia medición ecommerce (G. Analytics y Tag Manager)

- Performance y usabilidad plataforma simulación.

- Análisis estratégico: Decision-boards para negocio.
- Análisis táctico: flujos navegación, segmentación keywords captación y conversión.
- Modelado de datos, consultoría estratégica, proyecto CRM.

- Reporting diario KPI’s y análisis embudos conversión para cada unidad de negocio.
- Tracking campañas (sem, display, emailing, afiliación,..)

- Algoritmo Performance analysis de ofertas y candidatos (ciclo de vida, actividad, etc)
- Informes KPI's tráfico y (portal y versión móvil).
- Parametrización campañas x segmento (afiliación, emailing, display)

- Análisis reputación marcas, productos, clientes y competencia
(BMW, Direct Seguros, RedBull, L’oreal).
- Scorecards evolución y efectividad acciones Social Media (sentiment analysis).

- Algoritmos segmentación: Customer Life-Time Value y Scoring potenciales.
- Estudios: perfiles, satisfacción y evaluación servicio, Mistery shopping, Imagen,
Publicidad, estudios ad-hoc locales o coordinados con Alemania.
- Gestión y coordinación acciones captación y fidelización.
- Análisis y cualificación BD Clientes (MB, smart, Maybach).

- Programación y análisis (perfiles, segmentación en SPSS, Arcview en CajaDuero, Ugarte).
- Informes de consultoría de bbdd (Volvo, Blockbuster, Uni2, Camel)
- Para ENDESA: análisis campaña Infodomo.
- Para G+J: algoritmo programación en SAS, para el análisis estadístico de encuestas.

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No importa la herramienta, me he peleado con muchas,

y me atrevo con todas las demás ;)

Lo esencial para conseguir los objetivos propuestos es seleccionar la técnica apropiada,

optimizar los parámetros del modelo

y automatizar el proceso.

pilar.h.rod@gmail.com

No importa la herramienta, me he peleado con muchas,

y me atrevo con todas las demás ;)

Lo esencial para conseguir los objetivos propuestos es seleccionar la técnica apropiada,

optimizar los parámetros del modelo

y automatizar el proceso.

No importa la herramienta, me he peleado con muchas,

y me atrevo con todas las demás ;)

Lo esencial para conseguir los objetivos propuestos es seleccionar la técnica apropiada,

optimizar los parámetros del modelo

y automatizar el proceso.

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y me atrevo con todas las demás ;)

Lo esencial para conseguir los objetivos propuestos es seleccionar la técnica apropiada,

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COMPLETED COURSES
by TOOL and DATA SCIENCE STEP

Ball size: number of completed courses

- Análisis de datos y su modelización - UCM

- Informática estadística para profesionales - UCM

- Data analysis and prediction algorithms with R - U. Duke

- The analytics edge - MIT

- Integrating Tableau and R for data science - Linkedin

- Business analytics technics: Excel to MySQL’ -Johns. Hopkins

- Advanced SQL for data scientist - Linkedin

- Data scientist nd: Python struct. & algorithms - Udacity (ip)

- Functions, importing datasets, text mining,

data cleaning, wrangling and visualization
- Univ. Duke

- Data visualization with TABLEAU - U. Duke

- PowerBi avanzado: data modelling with Dax - Linkedin (ip)

- Mastering data analysis in Excel - U. Duke

- Business metrics for data-driven companies - U. Duke

- Social network analysis using R - Linkedin

- Segmentación de mercados y clientes - ESIC

- ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA - Univ. Complutense Madrid

- MASTER ANALÍTICA WEB - Kschool
- Postgrado Optimización conversión web - Kschool
- Técnico investigación de mercados - ESIC

FORMACIÓN REGLADA

F. COMPLEMENTARIA

DATA SCIENCE INTELLIGENCE

MARKETING & VISUALIZATION

STATISTICS & ALGORITHMS

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