Integrar la Inteligencia Artificial en el Marketing Digital aumentará tu eficiencia operativa y potenciará la capacidad de tu marca para conectar de manera más efectiva con tu audiencia objetivo”

La utilización de la Inteligencia Artificial en el ámbito del Marketing Digital ofrece la oportunidad de analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, permitiendo a los profesionales del Marketing obtener insights profundos sobre el comportamiento de los usuarios, facilitando la toma de decisiones informadas. También posibilita la creación de perfiles de audiencia más precisos, permitiendo una segmentación más efectiva y la entrega de contenido personalizado, lo que mejora significativamente la experiencia del usuario.

Así nace este maestría, en el que los alumnos abordarán la personalización de contenido y recomendaciones con Adobe Sensei, la segmentación de audiencia, el análisis de mercado, la predicción de tendencias y los comportamientos de compra. Además, abarcará la optimización de campañas y la aplicación de IA en la publicidad personalizada, la segmentación avanzada de anuncios, la optimización de presupuestos publicitarios y el análisis predictivo para la optimización de campañas.

Asimismo, se profundizará en la integración de la Inteligencia Artificial para personalizar la experiencia del usuario en Marketing Digital, incluyendo la optimización de la navegación y usabilidad del sitio web, la asistencia virtual y atención al cliente automatizada. Finalmente, se explorarán las técnicas avanzadas de análisis de datos, incluyendo la segmentación de audiencias avanzada, el procesamiento y análisis automatizado de grandes volúmenes de datos, la generación de insights y recomendaciones basadas en datos, y la predicción de resultados de campañas y conversiones.

Este programa universitario, 100% online, aportará al egresado la facilidad de poder cursarlo cómodamente, dónde y cuándo quiera. Así, solo necesitará un dispositivo con conexión a Internet para acceder a todos los contenidos. Todo ello bajo la dirección de metodología Relearning, consistente en la reiteración de los conceptos clave para una óptima asimilación del temario. Se trata de una modalidad acorde al tiempo actual, con todas las garantías para posicionar al profesional del Marketing en un sector altamente demandado.

Implementarás algoritmos de aprendizaje automático para optimizar las campañas publicitarias, ajustando automáticamente la orientación y el presupuesto para maximizar el retorno de la inversión”

Este maestría en Inteligencia Artificial en Marketing Digitalcontiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial en Marketing Digital
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras 
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

¡Matricúlate ahora! Accederás a una capacitación completa y especializada en el aprovechamiento de las herramientas y técnicas más avanzadas de Inteligencia Artificial en el ámbito del Marketing y el Comercio Electrónico”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio. 

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales. 

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.  

Profundizarás en la creación de perfiles de cliente en tiempo real, así como en la generación de ofertas personalizadas y recomendaciones de productos, a través de una amplia biblioteca de innovadores recursos multimedia”

Indagarás en la ética y responsabilidad en el uso de IA en el Comercio Electrónico y te prepararás para enfrentar los desafíos y aprovechar las oportunidades emergentes en este campo en constante evolución”

Elmaestría tiene como objetivo principal proporcionar a los egresados una capacitación integral y especializada en el uso de las últimas tecnologías de Inteligencia Artificial para optimizar las estrategias de Marketing y Comercio Electrónico. Así, a través de un enfoque práctico y orientado a resultados, el programa capacitará a los profesionales para aplicar de manera efectiva herramientas y técnicas de IA para personalizar contenido, mejorar la segmentación de audiencia, predecir tendencias y comportamientos de compra, optimizar campañas publicitarias, automatizar procesos, y ofrecer experiencias de usuario altamente personalizadas.

Desarrollarás habilidades prácticas para la implementación y gestión de herramientas y plataformas de Inteligencia Artificial para llevar a cabo tus campañas de Marketing Digital”

Objetivos generales

• Comprender los fundamentos teóricos de la Inteligencia Artificial
• Estudiar los distintos tipos de datos y comprender el ciclo de vida del dato
• Evaluar el papel crucial del dato en el desarrollo e implementación de soluciones de Inteligencia Artificial
• Profundizar en algoritmia y complejidad para resolver problemas específicos
• Explorar las bases teóricas de las redes neuronales para el desarrollo del Deep Learning
• Explorar la computación bioinspirada y su relevancia en el desarrollo de sistemas inteligentes
• Implementar aplicaciones de Inteligencia Artificial en Marketing Digital y comercio electrónico para mejorar la eficiencia y efectividad de las estrategias
• Mejorar la experiencia del usuario en Marketing Digital mediante el uso de Inteligencia Artificial para la personalización dinámica de sitios web, aplicaciones y contenido
• Implementar sistemas de Inteligencia Artificial para la automatización de procesos en e-Commerce, desde la gestión de inventario hasta el servicio al cliente
• Investigar y aplicar modelos predictivos de Inteligencia Artificial para identificar tendencias emergentes en el mercado y anticipar las necesidades de los clientes
• Colaborar en proyectos interdisciplinarios para integrar soluciones de Inteligencia Artificial con plataformas de Marketing Digital existentes y desarrollar nuevas estrategias
• Evaluar el impacto de las tecnologías de Inteligencia Artificial en el Marketing Digital y el comercio electrónico, tanto desde una perspectiva empresarial como ética

Objetivos específicos

Módulo 1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial 

• Analizar la evolución histórica de la Inteligencia Artificial, desde sus inicios hasta su estado actual, identificando hitos y desarrollos clave
• Comprender el funcionamiento de las redes de neuronas y su aplicación en modelos de aprendizaje en la Inteligencia Artificial
• Estudiar los principios y aplicaciones de los algoritmos genéticos, analizando su utilidad en la resolución de problemas complejos
• Analizar la importancia de los tesauros, vocabularios y taxonomías en la estructuración y procesamiento de datos para sistemas de Inteligencia Artificial

Módulo 2. Tipos y Ciclo de Vida del Dato 

• Comprender los conceptos fundamentales de la estadística y su aplicación en el análisis de datos
• Identificar y clasificar los distintos tipos de datos estadísticos, desde los cuantitativos hasta cualitativos
• Analizar el ciclo de vida de los datos, desde su generación hasta su eliminación, identificando las etapas clave
• Explorar las etapas iniciales del ciclo de vida de los datos, destacando la importancia de la planificación y la estructura de los datos
• Estudiar los procesos de recolección de datos, incluyendo la metodología, las herramientas y los canales de recolección
• Explorar el concepto de Datawarehouse (Almacén de Datos), haciendo hincapié en los elementos que lo integran y en su diseño

Módulo 3. El dato en la Inteligencia Artificial 

• Dominar los fundamentos de la ciencia de datos, abarcando herramientas, tipos y fuentes para el análisis de información
• Explorar el proceso de transformación de datos en información utilizando técnicas de extracción y visualización de datos
• Estudiar la estructura y características de los datasets, comprendiendo su importancia en la preparación y utilización de datos para modelos de Inteligencia
• Artificial
• Utilizar herramientas específicas y buenas prácticas en el manejo y procesamiento de datos, asegurando la eficiencia y calidad en la implementación de la Inteligencia Artificial

Módulo 4. Minería de Datos. Selección, preprocesamiento y transformación

• Dominar las técnicas de inferencia estadística para comprender y aplicar métodos estadísticos en la minería de datos
• Realizar un análisis exploratorio detallado de conjuntos de datos para identificar patrones, anomalías y tendencias relevantes
• Desarrollar habilidades para la preparación de datos, incluyendo su limpieza, integración y formateo para su uso en minería de datos
• Implementar estrategias efectivas para manejar valores perdidos en conjuntos de datos, aplicando métodos de imputación o eliminación según el contexto
• Identificar y mitigar el ruido presente en los datos, utilizando técnicas de filtrado y suavización para mejorar la calidad del conjunto de datos
• Abordar el preprocesamiento de datos en entornos Big Data

Módulo 5. Algoritmia y complejidad en Inteligencia Artificial 

• Introducir estrategias de diseño de algoritmos, proporcionando una comprensión sólida de los enfoques fundamentales para la resolución de problemas
• Analizar la eficiencia y complejidad de los algoritmos, aplicando técnicas de análisis para evaluar el rendimiento en términos de tiempo y espacio
• Estudiar y aplicar algoritmos de ordenación, comprendiendo su funcionamiento y comparando su eficiencia en diferentes contextos
• Explorar algoritmos basados en árboles, comprendiendo su estructura y aplicaciones
• Investigar algoritmos con Heaps, analizando su implementación y utilidad en la manipulación eficiente de datos
• Analizar algoritmos basados en grafos, explorando su aplicación en la representación y solución de problemas que involucran relaciones complejas
• Estudiar algoritmos Greedy, entendiendo su lógica y aplicaciones en la resolución de problemas de optimización
• Investigar y aplicar la técnica de backtracking para la resolución sistemática de problemas, analizando su eficacia en diversos escenarios

Módulo 6. Sistemas inteligentes 

• Explorar la teoría de agentes, comprendiendo los conceptos fundamentales de su funcionamiento y su aplicación en Inteligencia Artificial e ingeniería de Software
• Estudiar la representación del conocimiento, incluyendo el análisis de ontologías y su aplicación en la organización de información estructurada
• Analizar el concepto de la web semántica y su impacto en la organización y recuperación de información en entornos digitales
• Evaluar y comparar distintas representaciones del conocimiento, integrando estas para mejorar la eficacia y precisión de los sistemas inteligentes

Módulo 7: Aprendizaje automático y minería de datos

• Introducir los procesos de descubrimiento del conocimiento y los conceptos fundamentales del aprendizaje automático
• Estudiar árboles de decisión como modelos de aprendizaje supervisado, comprendiendo su estructura y aplicaciones
• Evaluar clasificadores utilizando técnicas específicas para medir su rendimiento y precisión en la clasificación de datos
• Estudiar redes neuronales, comprendiendo su funcionamiento y arquitectura para resolver problemas complejos de aprendizaje automático
• Explorar métodos bayesianos y su aplicación en el aprendizaje automático, incluyendo redes bayesianas y clasificadores bayesianos
• Analizar modelos de regresión y de respuesta continua para la predicción de valores numéricos a partir de datos
• Estudiar técnicas de clustering para identificar patrones y estructuras en conjuntos de datos no etiquetados
• Explorar la minería de textos y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), comprendiendo cómo se aplican técnicas de aprendizaje automático para analizar y comprender el texto

Módulo 8. Las redes neuronales, base de Deep Learning 

• Dominar los fundamentos del Aprendizaje Profundo, comprendiendo su papel esencial en el Deep Learning
• Explorar las operaciones fundamentales en redes neuronales y comprender su aplicación en la construcción de modelos
• Analizar las diferentes capas utilizadas en redes neuronales y aprender a seleccionarlas adecuadamente
• Comprender la unión efectiva de capas y operaciones para diseñar arquitecturas de redes neuronales complejas y eficientes
• Utilizar entrenadores y optimizadores para ajustar y mejorar el rendimiento de las redes neuronales
• Explorar la conexión entre neuronas biológicas y artificiales para una comprensión más profunda del diseño de modelos

Módulo 9. Entrenamiento de redes neuronales profundas 

• Resolver problemas relacionados con los gradientes en el entrenamiento de redes neuronales profundas
• Explorar y aplicar distintos optimizadores para mejorar la eficiencia y convergencia de los modelos
• Programar la tasa de aprendizaje para ajustar dinámicamente la velocidad de convergencia del modelo
• Comprender y abordar el sobreajuste mediante estrategias específicas durante el entrenamiento
• Aplicar directrices prácticas para garantizar un entrenamiento eficiente y efectivo de redes neuronales profundas
• Implementar Transfer Learning como una técnica avanzada para mejorar el rendimiento del modelo en tareas específicas
• Explorar y aplicar técnicas de Data Augmentation para enriquecer conjuntos de datos y mejorar la generalización del modelo
• Desarrollar aplicaciones prácticas utilizando Transfer Learning para resolver problemas del mundo real

Módulo 10. Personalización de Modelos y entrenamiento con TensorFlow 

• Dominar los fundamentos de TensorFlow y su integración con NumPy para un manejo eficiente de datos y cálculos
• Personalizar modelos y algoritmos de entrenamiento utilizando las capacidades avanzadas de TensorFlow
• Explorar la API tfdata para gestionar y manipular conjuntos de datos de manera eficaz
• Implementar el formato TFRecord para almacenar y acceder a grandes conjuntos de datos en TensorFlow
• Utilizar capas de preprocesamiento de Keras para facilitar la construcción de modelos personalizados
• Explorar el proyecto TensorFlow Datasets para acceder a conjuntos de datos predefinidos y mejorar la eficiencia en el desarrollo
• Desarrollar una aplicación de Deep Learning con TensorFlow, integrando los conocimientos adquiridos en el módulo
• Aplicar de manera práctica todos los conceptos aprendidos en la construcción y entrenamiento de modelos personalizados con TensorFlow en situaciones del mundo real

Módulo 11. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales 

• Comprender la arquitectura del córtex visual y su relevancia en Deep Computer Vision
• Explorar y aplicar capas convolucionales para extraer características clave de imágenes
• Implementar capas de agrupación y su utilización en modelos de Deep Computer Vision con Keras
• Analizar diversas arquitecturas de Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y su aplicabilidad en diferentes contextos
• Desarrollar e implementar una CNN ResNet utilizando la biblioteca Keras para mejorar la eficiencia y rendimiento del modelo
• Utilizar modelos preentrenados de Keras para aprovechar el aprendizaje por transferencia en tareas específicas
• Aplicar técnicas de clasificación y localización en entornos de Deep Computer Vision
• Explorar estrategias de detección de objetos y seguimiento de objetos utilizando Redes Neuronales Convolucionales

Módulo 12. Procesamiento del lenguaje natural (NLP) con Redes Naturales Recurrentes (RNN) y Atención

• Desarrollar habilidades en generación de texto utilizando Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
• Aplicar RNN en la clasificación de opiniones para análisis de sentimientos en textos
• Comprender y aplicar los mecanismos de atención en modelos de procesamiento del lenguaje natural
• Analizar y utilizar modelos Transformers en tareas específicas de NLP
• Explorar la aplicación de modelos Transformers en el contexto de procesamiento de imágenes y visión computacional
• Familiarizarse con la librería de Transformers de Hugging Face para la implementación eficiente de modelos avanzados
• Comparar diferentes librerías de Transformers para evaluar su idoneidad en tareas específicas
• Desarrollar una aplicación práctica de NLP que integre RNN y mecanismos de atención para resolver problemas del mundo real

Módulo 13. Autoencoders, GANs, y Modelos de Difusión 

• Desarrollar representaciones eficientes de datos mediante Autoencoders, GANs y Modelos de Difusión
• Realizar PCA utilizando un codificador automático lineal incompleto para optimizar la representación de datos
• Implementar y comprender el funcionamiento de codificadores automáticos apilados
• Explorar y aplicar autocodificadores convolucionales para representaciones eficientes de datos visuales
• Analizar y aplicar la eficacia de codificadores automáticos dispersos en la representación de datos
• Generar imágenes de moda del conjunto de datos MNIST utilizando Autoencoders
• Comprender el concepto de Redes Adversarias Generativas (GANs) y Modelos de Difusión
• Implementar y comparar el rendimiento de Modelos de Difusión y GANs en la generación de datos

Módulo 14. Computación bioinspirada 

• Introducir los conceptos fundamentales de la computación bioinspirada
• Analizar estrategias de exploración-explotación del espacio en algoritmos genéticos
• Examinar modelos de computación evolutiva en el contexto de la optimización 
• Continuar el análisis detallado de modelos de computación evolutiva 
• Aplicar programación evolutiva a problemas específicos de aprendizaje
• Abordar la complejidad de problemas multiobjetivo en el marco de la computación bioinspirada
• Explorar la aplicación de redes neuronales en el ámbito de la computación bioinspirada 
• Profundizar en la implementación y utilidad de redes neuronales en la computación bioinspirada

Módulo 15. Inteligencia Artificial: Estrategias y aplicaciones

• Desarrollar estrategias de implementación de Inteligencia Artificial en servicios financieros
• Identificar y evaluar los riesgos asociados al uso de la Inteligencia Artificial en el ámbito de la salud
• Evaluar los riesgos potenciales vinculados al uso de Inteligencia Artificial en la industria
• Aplicar técnicas de Inteligencia Artificial en industria para mejorar la productividad
• Diseñar soluciones de Inteligencia Artificial para optimizar procesos en la administración pública
• Evaluar la implementación de tecnologías de Inteligencia Artificial en el sector educativo
• Aplicar técnicas de Inteligencia Artificial en silvicultura y agricultura para mejorar la productividad
• Optimizar procesos de Recursos Humanos mediante el uso estratégico de la Inteligencia Artificial

Módulo 16: Aplicaciones de Inteligencia Artificial en Marketing Digital y Comercio Electrónico

• Analizar cómo implementar la personalización de contenido y recomendaciones utilizando Adobe Sensei en estrategias de Marketing Digital y Comercio Electrónico
• Automatizar procesos de toma de decisiones estratégicas con Optimizely para optimizar el rendimiento de las campañas de Marketing Digital
• Analizar sentimientos y emociones en el contenido de marketing utilizando Hub Spot para adaptar estrategias y mejorar la efectividad
• Identificar oportunidades de contenido y distribución utilizando Evergage para mejorar la efectividad de las estrategias de Inbound Marketing
• Automatizar flujos de trabajo y seguimiento de leads con Segment para mejorar la eficiencia operativa y la efectividad de las estrategias de Marketing
• Personalizar experiencias de usuario en función del ciclo de compra utilizando Autopilot para mejorar la retención y lealtad de los clientes

Módulo 17. Optimización de campañas y aplicación de Inteligencia Artificial

• Implementar la Inteligencia Artificial y la publicidad personalizada con Emarsys para crear anuncios altamente personalizados y dirigidos a audiencias específicas
• Aplicar técnicas avanzadas de segmentación y targeting de anuncios con Eloqua para llegar a audiencias específicas en diferentes etapas del ciclo de vida del cliente
• Optimizar los presupuestos publicitarios mediante Inteligencia Artificial para maximizar el retorno de inversión y la eficacia de las campañas
• Realizar un seguimiento y análisis automatizado de los resultados de las campañas para realizar ajustes en tiempo real y mejorar el rendimiento
• Implementar A/B testing automatizado y adaptativo para identificar audiencias de alto valor y optimizar el contenido creativo de las campañas
• Automatizar tareas de SEO técnico y análisis de palabras clave con Spyfu, utilizando Inteligencia Artificial para realizar análisis de atribución multicanal

Módulo 18. Inteligencia Artificial y experiencia de usuario en Marketing Digital

• Personalizar la experiencia de usuario según su comportamiento y preferencias utilizando Inteligencia Artificial
• Optimizar navegación y usabilidad del sitio web mediante Inteligencia Artificial, incluyendo análisis predictivo del comportamiento del usuario y automatización de procesos
• Implementar ofertas personalizadas y recomendaciones de productos, automatizando el seguimiento y retargeting, así como la optimización del servicio al cliente
• Realizar un seguimiento y predicción de la satisfacción del cliente utilizando análisis de sentimiento con herramientas de Inteligencia Artificial y seguimiento de métricas clave
• Desarrollar y entrenar chatbots para atención al cliente con Itercom, automatizando encuestas y cuestionarios de satisfacción, así como integrando feedback en tiempo real
• Automatizar respuestas a consultas frecuentes con Chatfuel, incluyendo análisis de la competencia y generación de consultas/respuestas con Inteligencia Artificial

Módulo 19. Análisis de datos de Marketing Digital con Inteligencia Artificial

• Detectar patrones y tendencias ocultas en los datos de mMrketing y realizar análisis de sentimiento de la marca
• Predecir resultados de campañas y conversiones, detectar anomalías y optimizar la experiencia del cliente utilizando análisis predictivo
• Realizar análisis de riesgos y oportunidades en estrategias de Marketing, incluyendo análisis predictivo en tendencias de mercado y evaluación de la competencia
• Utilizar la Inteligencia Artificial y la analítica de redes sociales con Brandwatch para identificar nichos de mercado, monitorear tendencias emergentes y realizar análisis de sentimientos

Módulo 20. Inteligencia Artificial para automatizar procesos en e-Commerce

• Integrar la Inteligencia Artificial en el embudo de conversión para analizar datos de ventas y rendimientos en todas las etapas del proceso de compra
• Implementar chatbots y asistentes virtuales para atención al cliente las 24/7, utilizando la Inteligencia Artificial para generar respuestas automáticas y recopilar feedback
• Detectar y prevenir fraudes en transacciones en e-Commerce con Sift, utilizando la Inteligencia Artificial para detectar anomalías y verificar identidades
• Realizar análisis con Inteligencia Artificial para detectar comportamientos sospechosos y patrones fraudulentos en tiempo real
• Promover la ética y responsabilidad en el uso de la Inteligencia Artificial en el Comercio Electrónico, asegurando la transparencia en la recopilación y uso de datos
• Explorar las tendencias futuras de la Inteligencia Artificial en el ámbito del Marketing y el Comercio Electrónico con REkko

Comprenderás los aspectos éticos y responsables del uso de IA en el Marketing Digital, preparándote para anticipar y adaptarte a las tendencias futuras en este dinámico ámbito”