Curso Online en Inteligencia Artificial Aplicada al Marketing Digital

1.    Fundamentos de la inteligencia artificial y su relevancia estratégica en el entorno digital

1.1.  Concepto, evolución histórica y estado actual de la inteligencia artificial

1.2.  Principales ramas y disciplinas de la inteligencia artificial con aplicación al marketing

1.3.  Infraestructura tecnológica necesaria para la implementación de soluciones de IA

1.4.  El papel transformador de la inteligencia artificial en la estrategia empresarial digital

1.5.  Competencias profesionales y perfiles emergentes en la intersección entre IA y marketing

2.    Ecosistema del marketing digital contemporáneo y su transformación mediante la inteligencia artificial

2.1.  Panorama actual del marketing digital: canales, plataformas y modelos de negocio

2.2.  El recorrido del cliente digital y los puntos de contacto susceptibles de automatización inteligente

2.3.  Evolución del marketing basado en datos hacia el marketing impulsado por inteligencia artificial

2.4.  Principales plataformas y herramientas de IA integradas en el ecosistema martech

2.5.  Factores críticos de éxito en la adopción de inteligencia artificial por departamentos de marketing

2.6.  Barreras organizacionales, culturales y técnicas para la integración efectiva de la IA

3.    Gestión estratégica de datos como pilar fundamental de la inteligencia artificial en marketing

3.1.  La importancia del dato en el rendimiento de los modelos de inteligencia artificial aplicados al marketing

3.2.  Tipologías de datos en marketing digital: first-party, second-party, third-party y zero-party data

3.3.  Arquitecturas de datos orientadas a la explotación mediante inteligencia artificial

3.4.  Preparación, limpieza y transformación de datos para su uso en modelos de aprendizaje automático

3.5.  Gobernanza del dato y cumplimiento normativo en el tratamiento de datos de marketing

3.6.  Métricas de calidad del dato y procesos de auditoría para garantizar la fiabilidad de los modelos

4.    Machine learning y analítica predictiva aplicados a la estrategia de marketing digital

4.1.  Fundamentos del aprendizaje automático relevantes para profesionales de marketing

4.2.  Modelos predictivos para la anticipación del comportamiento del consumidor

4.3.  Análisis de cestas de compra y sistemas de recomendación basados en filtrado colaborativo

4.4.  Forecasting de demanda y tendencias de mercado mediante series temporales e inteligencia artificial

4.5.  Herramientas y plataformas accesibles de machine learning para equipos de marketing

4.6.  Evaluación del rendimiento de los modelos: métricas, validación cruzada e interpretación de resultados

5.    Procesamiento del lenguaje natural aplicado a la comunicación y la investigación de mercados

5.1.  Fundamentos del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y su relevancia para el marketing digital

5.2.  Análisis de sentimiento y monitorización de la percepción de marca en canales digitales

5.3.  Chatbots y asistentes virtuales inteligentes como herramientas de marketing conversacional

5.4.  Búsqueda semántica, SEO conversacional y optimización de contenidos para modelos de lenguaje

5.5.  Investigación de mercados automatizada mediante NLP: análisis de opiniones, encuestas abiertas y foros

6.    Inteligencia artificial aplicada a la segmentación de audiencias y la personalización de experiencias

6.1.  Evolución de la segmentación de mercados: de los criterios demográficos a la microsegmentación algorítmica

6.2.  Técnicas de clustering y aprendizaje no supervisado para el descubrimiento de segmentos de audiencia

6.3.  Personalización de contenidos, ofertas y experiencias digitales a escala mediante IA

6.4.  Audiencias predictivas y lookalike audiences potenciadas por modelos de aprendizaje automático

6.5.  El equilibrio entre personalización y privacidad: gestión ética de la hipersegmentación

7.    Automatización inteligente de campañas y optimización del rendimiento publicitario

7.1.  Fundamentos de la automatización de marketing y su potenciación mediante inteligencia artificial

7.2.  Optimización algorítmica de campañas de publicidad digital en plataformas programáticas

7.3.  Testing y experimentación automatizada para la mejora continua de campañas

7.4.  Diseño de flujos de lead nurturing y customer journeys automatizados con lógica predictiva

7.5.  Asignación presupuestaria inteligente y modelos de atribución algorítmica multicanal

7.6.  Cuadros de mando inteligentes y reporting automatizado con generación de insights mediante IA

8.    Inteligencia artificial generativa aplicada a la creación de contenidos y creatividades de marketing

8.1.  Fundamentos de la IA generativa: modelos de lenguaje de gran escala y modelos de difusión

8.2.  Generación de textos de marketing mediante inteligencia artificial

8.3.  Diseño de prompts efectivos (prompt engineering) para la obtención de resultados de calidad profesional

8.4.  Generación y edición de imágenes, vídeos y piezas audiovisuales para campañas digitales

8.5.  Flujos de trabajo híbridos: integración de la IA generativa en los procesos creativos de equipos de marketing

8.6.  Limitaciones, riesgos y consideraciones de calidad en el uso de contenidos generados por IA

9.    Inteligencia artificial aplicada a la gestión de redes sociales y al social listening estratégico

9.1.  Transformación de la gestión de redes sociales mediante herramientas de inteligencia artificial

9.2.  Social listening potenciado por IA: monitorización e interpretación de conversaciones a gran escala

9.3.  Análisis de imagen de marca y benchmarking competitivo automatizado con inteligencia artificial

9.4.  Marketing de influencers asistido por IA: identificación, evaluación y predicción de resultados

9.5.  Gestión inteligente de la comunidad: respuestas automatizadas, moderación de contenidos y análisis de feedback

10.    Ética, regulación y gobernanza de la inteligencia artificial en el marketing digital

10.1.  Marco ético para el uso responsable de la inteligencia artificial en marketing

10.2.  Marco regulatorio y normativo aplicable a la IA en el entorno del marketing digital europeo

10.3.  Privacidad del consumidor y consentimiento informado en entornos de marketing impulsados por IA

10.4.  Gobernanza interna de la IA en el departamento de marketing: políticas, auditorías y buenas prácticas

10.5.  Responsabilidad profesional y uso ético de contenidos generados por inteligencia artificial

11.    Diseño, implementación y evaluación de proyectos integrales de inteligencia artificial aplicada al marketing digital

11.1.  Metodología para la identificación de oportunidades y casos de uso de IA en la estrategia de marketing

11.2.  Planificación estratégica y diseño de la hoja de ruta para la adopción de IA en marketing

11.3.  Gestión del cambio organizacional y capacitación de equipos de marketing en competencias de IA

11.4.  Implementación iterativa: pilotos, pruebas de concepto y escalado progresivo de soluciones de IA

11.5.  Medición del retorno de la inversión (ROI) y evaluación del impacto de la IA en los resultados de marketing

11.6.  Tendencias emergentes y futuro de la inteligencia artificial en el marketing digital

11.7.  Desarrollo de un proyecto integral aplicado: de la conceptualización a la presentación de resultados