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

Contact me !

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

Global Medical Knowledge

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

?

- 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.

?

?

Pág 1 / 2

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.

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.

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

Pág 2/ 2

VisualizationData modellingData analysisFeature engineeringData management

( ip = in progress )