Diplomado en IA aplicada al Marketing Digital

Unidad 1: Fundamentos de la Inteligencia Artificial (IA) 

Objetivo: Comunicación efectiva con IA y creación de Prompts

• Redacción de Prompts avanzados con ASPECCT.
• Comunicación efectiva con IA.

Fundamentos de la IA

• Introducción a la IA.
• Configuración y uso de ChatGPT.
• Exploración de ChatGPT y generación de contenido personalizado.
• Lenguajes de Gran Escala (LLMs).
• Modelos generativos y su evolución.

Ética en el uso de IA

• Principios éticos en el uso de IA.
  
  
  

Unidad 2: Herramientas de Inteligencia Artificial en Marketing Digital

1. Uso avanzado de ChatGPT en campañas de Marketing Digital

• Artículos y Blogs optimizados para SEO con ChatGPT.
• Definición de su público objetivo con ChatGPT.
• Calendario de contenidos para campañas de Marketing Digital.
• Publicaciones en Redes Sociales con ChatGPT.
• Secuencias de correo electrónico con ChatGPT.
• Anuncios para Facebook y Google con ChatGPT.
• Páginas de ventas con ChatGPT.

2. Contenidos, imágenes, música y videos con IA

• Generación de contenido con IA.
• Generación de videos y música con IA.
• Generación de imágenes con IA.

3. Avatares y narrativas con IA

• Integración de avatares y narrativas en contenido multimedia.
• Generación de avatares con IA.
• Narrativas y guiones con IA.

4. Engagement y optimización de campañas con IA

• Maximización del Engagement de contenidos en Redes Sociales.
• Estrategias de Hashtags y SEO para Redes Sociales.
• Análisis de resultados y optimización en tiempo real.

5. Integración de herramientas y plataformas

• Conexión de IA con plataformas de Marketing Digital.
• Optimización de contenidos multicanal.

Unidad 1: Creación de contenido con IA generativa

1. IA generativa en campañas de marketing digital
   • Rol de la IA generativa en el ecosistema de marketing actual.
   • Beneficios y desafíos del uso de IA generativa en la creación de contenido.
   • Casos y tendencias en el mercado.
2. Prompt engineering avanzado para generar contenido creativo
   • Estructura avanzada de prompts según tipo de contenido.
   • Técnicas para mejorar resultados y ajustar tono, estilo y objetivo.
   • Prompts multiformato y multicanal.
3. Creación de contenido con IA generativa (textos, imágenes y videos)
   • Herramientas: ChatGPT, Copy.ai, Jasper, DALL·E, Midjourney, Runway, elevenlabs, Sunno, Heygen, Captions.
   • Funcionalidades, limitaciones y criterios de uso práctico.
   • Ejercicios de creación de contenido para campañas.
4. Storytelling y narrativa de marca con IA generativa
   • Redacción de mensajes coherentes con la identidad de marca.
   • Uso de IA para estructurar narrativas persuasivas.
   • Ejemplos de storytelling automatizado.

Unidad 2: Automatización y adaptación del contenido generado

1. Introducción a la automatización del contenido en marketing digital
   • ¿Qué es un flujo de contenido automatizado?
   • Fases del proceso: generación, personalización, programación, publicación.
   • Rol de la IA en la automatización del contenido digital.
   • Integración con plataformas como HubSpot, Mailchimp, entre otras.
2. Generación de contenido para distintas etapas del embudo de marketing digital
   • Características del contenido en TOFU, MOFU y BOFU.
   • Adaptación de mensaje según la etapa del recorrido del cliente.
   • Ejercicios de diseño de piezas con enfoque en objetivo y etapa del funnel.
3. Adaptación de contenido con IA a diferentes formatos y canales digitales
   • Ajustes de estilo, tono, formato y duración según el canal.
   • Personalización por plataforma: redes sociales, email marketing, blogs, landing pages.
   • Uso de IA generativa multiformato (texto, visual, video).
4. Automatización de copys, blogs y publicaciones en redes sociales
   • Flujo automatizado de contenido generado con IA.
   • Programación de publicaciones usando herramientas externas.
   • Vinculación con calendarios editoriales y embudos automatizados.
5. Control de calidad y revisión de contenido antes de publicación
   • Criterios básicos de calidad por tipo de contenido: textual, visual, audiovisual.
   • Verificación del tono, precisión, relevancia y coherencia.
   • Revisión ética: sesgos, lenguaje inapropiado, atribución de fuentes.
   • Rol del profesional en la validación del contenido generado por IA.

Unidad 1: Análisis y visualización de datos para campañas digitales

1. Recopilación y procesamiento de datos para marketing digital
   • Tipos de datos en campañas: Google Ads, Meta Ads, CRM, web analytics.
   • Preparación de datos para análisis y limpieza.
   • Uso de IA para automatizar procesamiento de datos.
2. Visualización de datos con herramientas de IA
   • Principios de visualización efectiva en marketing.
   • Plataformas: Looker Studio, Power BI, GA4.
   • IA para gráficos automáticos e insights personalizados.
3. Análisis de resultados con enfoque predictivo
   • Métricas: CPC, CTR, CPA, ROAS, tasas de conversión.
   • Identificación de patrones con IA.
   • Interpretación de datos con modelos predictivos.
4. Dashboards inteligentes para monitoreo de campañas
   • Diseño de dashboards tácticos, operativos y estratégicos.
   • KPIs por tipo de campaña: branding, performance, remarketing.
   • Automatización del monitoreo con IA.
5. Toma de decisiones basada en datos
   • Comparación de campañas y segmentos.
   • Recomendaciones automatizadas (presupuesto, formatos, horarios).
   • Casos: decisiones en tiempo real vs estratégicas.

Unidad 2: Optimización automatizada de campañas con IA

1. Modelos predictivos aplicados a marketing digital
   • Funcionamiento de modelos predictivos con IA.
   • Segmentación por predicción de comportamiento.
   • Casos: detección de abandono, intención de compra, retención.
2. Optimización en plataformas publicitarias
   • Configuración asistida por IA en Google Ads y Meta Ads.
   • Automatización de pujas, segmentación y presupuesto.
   • Evaluación del impacto de ajustes automáticos.
3. Ajustes automatizados según rendimiento
   • Ajuste de mensajes, horarios, dispositivos, canales.
   • Implementación de reglas automáticas por umbral (ej: CPA).
   • Aprendizaje automático en ajustes continuos.
4. Estrategias de mejora continua con IA
   • Medir, interpretar, ajustar y repetir.
   • Oportunidades de mejora mediante IA.
   • Planeación estratégica con modelos predictivos.
5. Simulación de escenarios de optimización
   • Diseño de escenarios “¿qué pasaría si...?” con datos históricos.
   • Análisis anticipado de riesgos y oportunidades.
   • Herramientas para simulaciones sin afectar campañas activas.

Unidad 1: Automatización inteligente del customer journey con IA

1. Diseño de embudos de conversión automatizados
   • Mapeo del Customer Journey y análisis de etapas clave.
   • Identificación de oportunidades de automatización.
   • Diseño de flujos multicanales basados en comportamiento.
2. Implementación de chatbots y asistentes virtuales
   • Herramientas y plataformas para desarrollo conversacional.
   • Integración en sitios web, mensajería y redes sociales.
   • Diseño de respuestas automatizadas con IA generativa.
3. Lógica de personalización dentro de flujos automatizados
   • Reglas dinámicas basadas en comportamiento del usuario.
   • Configuración de disparadores condicionales.
   • Diseño de rutas variables por etapa del Customer Journey.
4. Sistemas de respuesta automatizada y seguimiento inteligente
   • Automatización de correos, notificaciones y acciones de seguimiento.
   • Uso de IA para determinar momento y canal óptimo.
   • Integración con plataformas de automatización.

Unidad 2: Personalización avanzada y compra programática con IA

1. Estrategias de hiperpersonalización de contenido y ofertas
   • Adaptación dinámica según perfil de usuario.
   • Aplicación de IA generativa con modelos como GPT, DALL·E, etc.
   • Recomendaciones en tiempo real.
2. Segmentación predictiva y análisis de audiencias
   • Modelos de segmentación basados en comportamiento.
   • Scoring predictivo para clasificación de audiencias.
   • Análisis de intención de compra y retención con IA.
3. Integración de IA en plataformas de marketing automation y CRM
   • Sincronización de datos (HubSpot, ActiveCampaign, Salesforce).
   • Automatización de acciones por señales del usuario.
   • Lead nurturing y fidelización asistida por IA.
4. Planificación y ejecución de campañas en Google Ads y Meta Ads con IA
   • Uso eficiente del ecosistema de medios digitales.
   • Optimización de segmentación y puja con IA.
   • Seguimiento en tiempo real y ajustes automáticos.