Diplomado. Marketing basado en datos con IA

Este diplomado tiene como objetivo actualizar y formar a profesionales de distintas disciplinas para utilizar datos y la inteligencia artificial en marketing de forma estratégica y ética, logrando un impacto tangible en sus organizaciones.  

• Comprender el entorno de marketing orientada a datos: Analiza los fundamentos del marketing basado en datos en la era digital e integra el rol transversal de la inteligencia artificial como catalizador de nuevas oportunidades y desafíos en la comprensión del consumidor.
• Desarrollar habilidades prácticas con herramientas de datos: Aplica herramientas de analítica e IA generativa accesibles para obtener insights y personalizar estrategias. Aplica técnicas de segmentación, visualización de datos, analítica web y contenido generativo.
• Formular estrategias de marketing basadas en insights: Integra la psicología del consumidor y la analítica de datos para diseñar e implementar estrategias de marketing efectivas. Al finalizar, el participante podrá interpretar a su cliente, anticipar necesidades y transformar datos en decisiones que generen un impacto real en el negocio.
• Liderar la transformación digital de forma ética y colaborativa: Promueve una visión estratégica que impulse la cultura de decisiones basadas en datos en la organización y anticipar tendencias futuras en marketing. 

Módulo 1: Fundamentos de Marketing basado en datos.  
Sienta las bases culturales y estratégicas. Desmitifica la tecnología para perfiles de negocio. 
Contenido: 

1. Introducción al MarTech: Panorama actual de herramientas y tecnologías de marketing.
2. Cultura del dato: Diferencia entre "Gut feeling" (intuición) vs. decisiones basadas en evidencia.
3. Tipología de datos: Zero-party, First-party y Third-party data. ¿Qué son y cómo recolectarlos?
4. El rol de la IA en el negocio: IA predictiva (qué pasará) vs. IA generativa (crear contenido). 

Módulo 2: Medición y visualización de datos.  
Convierte números fríos en narrativas persuasivas para la alta dirección. 
Contenido: 

1. Principios de visualización: Cómo elegir el gráfico correcto para el mensaje correcto.
2. Herramientas "No-Code": Uso práctico de herramientas accesibles (ej. Looker Studio, Power BI Desktop básico o Tableau Public).
3. Data Storytelling: Estructura narrativa para presentar informes de resultados.
4. Dashboards ejecutivos: Diseño de tableros de control. 

Módulo 3: Segmentación y personalización con datos e IA.  
Superar la demografía básica para entender el comportamiento real. 
Contenido: 

1. Más allá del Target: De la segmentación demográfica a la comportamental y psicográfica.
2. Buyer personas con IA: Uso de IA para simular y entrevistar a tus "clientes ideales".
3. Análisis RFM: Recencia, frecuencia y monto para clasificar clientes (VIPs, en riesgo, perdidos).
4. Clusterización: Conceptos básicos de agrupación de clientes por patrones de conducta. 

Módulo 4: Estrategia y creatividad con IA generativa.  
El módulo más innovador: cómo usar la IA como copiloto creativo. 
Contenido: 

1. Ingeniería de Prompts (Prompt Engineering): Técnicas avanzadas para "hablar" con la IA (ChatGPT, Claude, Gemini).
2. Generación de contenido visual y audiovisual: Uso de herramientas para campañas.
3. Personalización a escala: Crear variaciones de un anuncio en minutos.
4. Copywriting asistido: Títulos, descripciones de producto y guiones de venta optimizados. 

Módulo 5: Automatización de Marketing y experiencia del cliente (CX). 

Operativizar la estrategia para vender más y mejor.
Contenido:

1. Mapeo del Customer Journey: Identificación de puntos de contacto digitales y físicos.
2. Marketing Automation: Flujos de trabajo automatizados (Workflows) para nutrición de leads.
3. IA en la atención al cliente: Chatbots inteligentes vs. Chatbots tradicionales.
4. CRM Data-Driven: Higiene de bases de datos y personalización de la relación. 

Módulo 6: Experimentación, métricas y toma de decisiones. 
Cómo medir el éxito y optimizar el presupuesto.

Contenido:

1. Métricas de vanidad vs. KPIs de negocio: ¿Qué importa realmente? (CAC, LTV, ROAS, Churn Rate).
2. A/B Testing: Metodología científica para validar hipótesis de marketing (colores, copies, ofertas).
3. Modelos de atribución: Entender qué canal realmente generó la venta (First click vs. Last click vs. Datadriven).
4. Optimización de conversión (CRO): Mejorar resultados sin aumentar la inversión publicitaria. 

Módulo 7: Gobierno de datos, ética y futuro de la IA en Marketing. 
El marco legal y ético necesario para liderar.

Contenido:

1. Ética en la IA: Sesgos algorítmicos y responsabilidad en la generación de contenido (Deepfakes).
2. Privacidad y legalidad: Introducción a GDPR y leyes locales de protección de datos.
3. El futuro sin Cookies: Estrategias ante la desaparición de las cookies de terceros (Cookieless world).
4. Tendencias emergentes: Agentes de IA autónomos y Marketing Predictivo. 

Jorge Luna