INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) APLICADA A MARKETING DIGITAL

De forma general, al tratarse de una especialidad de nivel 3, pueden solicitarse requisitos como Bachiller o equivalente, Técnico Superior de FP, certificado profesional de nivel 3, prueba de acceso a grado superior o conocimientos suficientes para seguir la formación.

No siempre es imprescindible, pero resulta recomendable tener conocimientos básicos de marketing, comunicación digital, comercio electrónico, redes sociales, analítica o herramientas online para aprovechar mejor la formación.

No es un curso de programación avanzada. Se centra en la aplicación de la inteligencia artificial al marketing digital, por lo que lo más importante es comprender procesos de marketing, datos, automatización y uso práctico de herramientas digitales.

Se aprende inteligencia artificial, machine learning, deep learning, Big Data, Mar Tech, e-commerce, marketing digital, automatización del marketing, aplicaciones de IA, analítica, segmentación, personalización, chatbots, generación de contenidos y optimización de campañas.

El programa se estructura en módulos sobre introducción a la inteligencia artificial, Mar Tech, mercado de datos y e-commerce, marketing digital, aplicaciones de la IA en marketing digital, IA y automatización del marketing, y tecnología derivada de la inteligencia artificial.

Es el uso de algoritmos, modelos y herramientas inteligentes para analizar datos, automatizar tareas, segmentar audiencias, personalizar mensajes, generar contenidos, optimizar campañas y mejorar la relación con clientes en canales digitales.

La IA en marketing es la aplicación de tecnologías inteligentes para mejorar procesos comerciales y de comunicación. Puede ayudar a crear campañas, analizar audiencias, predecir comportamientos, automatizar respuestas, optimizar anuncios y personalizar experiencias.

La inteligencia artificial es el concepto general de sistemas capaces de realizar tareas inteligentes. Machine learning es una rama que aprende de datos. Deep learning es una técnica avanzada basada en redes neuronales profundas.

Es el uso de modelos que aprenden de datos de clientes, campañas, ventas o navegación para realizar predicciones, segmentaciones, recomendaciones, detección de patrones u optimización de acciones comerciales.

Es el uso de modelos avanzados para tareas complejas como reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje, generación de textos, análisis de comportamiento, recomendación avanzada o personalización a gran escala.

Es el uso de herramientas de inteligencia artificial capaces de generar textos, imágenes, ideas, titulares, copys, descripciones, guiones, respuestas, creatividades o propuestas de contenido para campañas digitales.

Puede automatizar tareas como segmentación, envío de emails, clasificación de leads, generación de contenidos, análisis de resultados, recomendaciones de producto, respuestas frecuentes, informes, publicidad programática y optimización de campañas.

Mar Tech es la combinación de marketing y tecnología. Incluye herramientas digitales para automatizar, medir, gestionar, personalizar y optimizar acciones de marketing, ventas, comunicación y experiencia de cliente.

Pueden formar parte CRM, plataformas de email marketing, automatización, analítica web, gestores de contenidos, herramientas de publicidad online, CDP, chatbots, plataformas de e-commerce, social media y soluciones de IA.

Es el uso de grandes volúmenes de datos procedentes de clientes, navegación, compras, redes sociales, campañas, CRM o e-commerce para conocer comportamientos, segmentar audiencias y tomar mejores decisiones.

Se pueden usar datos de navegación, compras, formularios, interacciones en redes, aperturas de email, clics, búsquedas, comportamiento en web, historial de cliente, ubicación, preferencias y respuesta a campañas.

Es una forma de planificar marketing utilizando métricas, comportamiento real de usuarios, resultados de campañas y análisis de datos para decidir acciones, canales, mensajes y presupuestos.

El e-commerce o comercio electrónico es la compraventa de productos o servicios a través de internet. La IA puede ayudar en recomendaciones, atención al cliente, personalización, precios, logística y conversión.

Puede aplicarse en recomendadores de productos, búsqueda inteligente, chatbots, recuperación de carritos, segmentación, análisis de clientes, precios dinámicos, personalización de ofertas y predicción de demanda.

Es la adaptación de mensajes, contenidos, ofertas o recomendaciones a las características, comportamiento e intereses de cada usuario o segmento. La IA permite personalizar a mayor escala.

Es el uso de algoritmos para agrupar usuarios según comportamiento, intereses, probabilidad de compra, valor, interacción o necesidades, mejorando la precisión de campañas y mensajes.

Es una representación semificticia del cliente ideal basada en datos, comportamiento, necesidades, motivaciones y características relevantes para orientar la estrategia de marketing.

Puede analizar datos de clientes, patrones de navegación, compras, preguntas, interacciones y perfiles para detectar segmentos y construir perfiles más precisos.

Es el recorrido que sigue una persona desde que descubre una marca hasta que se convierte en cliente y puede fidelizarse. Incluye puntos de contacto, dudas, decisiones y experiencias.

La IA puede identificar momentos clave, personalizar contenidos, automatizar comunicaciones, predecir necesidades, resolver dudas mediante chatbots y mejorar la experiencia en cada fase del recorrido.

Es la automatización de procesos de marketing, como emails, lead nurturing, clasificación de contactos, seguimiento de usuarios, recordatorios, campañas personalizadas y acciones de fidelización.

Es el proceso de acompañar a un contacto con comunicaciones útiles y progresivas hasta que está preparado para comprar, inscribirse, solicitar información o realizar una acción.

Es una técnica que asigna puntuación a contactos según su perfil y comportamiento, ayudando a priorizar oportunidades comerciales o acciones de marketing.

La IA puede analizar patrones de comportamiento y probabilidad de conversión para asignar puntuaciones más precisas y detectar qué leads tienen mayor interés o valor potencial.

CRM es un sistema de gestión de relaciones con clientes. Permite centralizar información, registrar interacciones, segmentar contactos, automatizar comunicaciones y mejorar seguimiento comercial.

La IA puede ayudar a clasificar clientes, predecir oportunidades, generar recomendaciones, automatizar tareas, resumir interacciones, detectar riesgo de abandono y mejorar la gestión comercial.

Un chatbot es un sistema conversacional que responde automáticamente a usuarios mediante reglas o inteligencia artificial. Puede utilizarse para atención al cliente, captación de leads, soporte o ventas.

Permite atender consultas frecuentes, captar datos, guiar al usuario, recomendar productos, resolver dudas iniciales, mejorar disponibilidad del servicio y reducir carga de tareas repetitivas.

Es una herramienta basada en IA capaz de interactuar con usuarios, responder preguntas, realizar tareas, orientar procesos o facilitar información personalizada.

Es el análisis de datos generados en canales digitales para medir tráfico, comportamiento, conversiones, campañas, audiencia, contenidos y resultados de marketing.

Pueden ser tráfico web, conversiones, coste por lead, coste por adquisición, tasa de clics, tasa de apertura, retorno de inversión, tasa de rebote, tiempo en página, engagement y valor del cliente.

Un KPI es un indicador clave de rendimiento que permite medir si una campaña, estrategia o acción está alcanzando sus objetivos.

Una conversión es una acción valiosa realizada por el usuario, como comprar, registrarse, solicitar información, descargar un recurso, completar un formulario o inscribirse en un curso.

Es el porcentaje de usuarios que realizan una acción deseada respecto al total de usuarios o visitas. Es una métrica clave para evaluar la eficacia de campañas y páginas web.

Es el uso de datos y algoritmos para mejorar audiencias, creatividades, presupuestos, pujas, segmentaciones, mensajes y resultados de campañas digitales.

Es la compra automatizada de espacios publicitarios digitales basada en datos, audiencias y algoritmos. Permite mostrar anuncios de forma más segmentada y eficiente.

Es una estrategia para impactar de nuevo a usuarios que ya han visitado una web, interactuado con una marca o mostrado interés en un producto o servicio.

Puede identificar usuarios con mayor probabilidad de conversión, adaptar mensajes, ajustar frecuencia, recomendar productos y optimizar presupuestos.

SEO es la optimización para buscadores. Consiste en mejorar una web y sus contenidos para ganar visibilidad orgánica en resultados de búsqueda.

Puede ayudar a investigar palabras clave, generar ideas de contenido, analizar intención de búsqueda, optimizar textos, detectar oportunidades y crear estructuras de contenido.

SEM suele referirse a publicidad en buscadores, especialmente campañas de pago por clic. La IA puede ayudar a optimizar pujas, anuncios, palabras clave y audiencias.

Es el uso del correo electrónico para comunicar ofertas, contenidos, novedades o mensajes personalizados a una base de contactos.

Puede ayudar a segmentar contactos, personalizar asuntos, automatizar envíos, detectar mejores horarios, recomendar contenidos y analizar resultados.

Es el uso estratégico de redes sociales para generar visibilidad, interacción, comunidad, tráfico, leads o ventas.

Puede ayudar a crear calendarios, generar ideas, redactar copys, analizar tendencias, programar publicaciones, responder preguntas y medir rendimiento.

Es una estrategia basada en crear y distribuir contenido útil para atraer, informar, educar y convertir a una audiencia.

Puede apoyar en investigación, ideas, estructura, redacción, adaptación de tono, resúmenes, títulos, palabras clave, calendarios editoriales y reutilización de contenidos.

Es el uso de herramientas de inteligencia artificial para apoyar la creación de textos persuasivos, titulares, anuncios, descripciones, emails, publicaciones y llamadas a la acción.

Un prompt es la instrucción que se da a una herramienta de inteligencia artificial para obtener una respuesta, texto, imagen, análisis o resultado concreto.

Porque la calidad de la instrucción influye directamente en la calidad del resultado. Un buen prompt define contexto, objetivo, formato, tono, restricciones y ejemplos.

Es la técnica de diseñar instrucciones eficaces para obtener mejores resultados de herramientas de inteligencia artificial generativa.

Es la utilización de herramientas para realizar automáticamente acciones repetitivas, como enviar emails, clasificar contactos, publicar contenidos, generar informes o activar campañas.

Pueden automatizarse emails, formularios, respuestas frecuentes, segmentación, lead scoring, informes, alertas, publicaciones, nutrición de leads, remarketing y actualizaciones de CRM.

Es una página diseñada para lograr una acción concreta, como captar un lead, vender un producto, inscribir a una persona o descargar un recurso.

Puede proponer titulares, analizar mensajes, adaptar textos, generar variantes, identificar objeciones, mejorar llamadas a la acción y apoyar pruebas A/B.

Es una comparación entre dos versiones de un elemento, como un anuncio, email o landing, para identificar cuál genera mejores resultados.

Puede analizar resultados, sugerir hipótesis, generar variantes y acelerar la optimización de mensajes, diseños o segmentaciones.

Es la percepción global que tiene una persona al interactuar con una marca, desde el primer contacto hasta la compra, atención, fidelización y recomendación.

Puede personalizar mensajes, anticipar necesidades, automatizar respuestas, recomendar productos, resolver dudas y adaptar contenidos al comportamiento del usuario.

Es el conjunto de acciones destinadas a mantener clientes, aumentar repetición de compra, mejorar satisfacción y fortalecer la relación con la marca.

Puede identificar clientes con riesgo de abandono, personalizar promociones, recomendar contenidos, automatizar comunicaciones y mejorar la atención.

Es la pérdida de clientes o usuarios en un periodo determinado. La IA puede ayudar a detectar señales tempranas y activar acciones preventivas.

Es una técnica que sugiere productos o contenidos en función del comportamiento, historial, preferencias o similitud con otros usuarios.

Analizan datos de usuarios, productos, interacciones y patrones para proponer opciones relevantes. Son frecuentes en e-commerce, contenidos, plataformas y servicios digitales.

Es la aplicación de herramientas digitales para mejorar procesos de ventas, seguimiento de oportunidades, clasificación de clientes y comunicación comercial.

Es el proceso por el que un usuario pasa desde el primer contacto con una marca hasta la conversión, incluyendo atracción, interés, consideración, decisión y acción.

Puede identificar fugas, personalizar mensajes, automatizar seguimientos, mejorar captación de leads, optimizar landings y priorizar oportunidades comerciales.

Es el proceso de conseguir datos de personas interesadas en un producto, servicio o contenido mediante formularios, campañas, landing pages o acciones digitales.

Es el conjunto de acciones destinadas a crear interés, educar al mercado y atraer potenciales clientes hacia una marca, producto o servicio.

Es el uso de herramientas para generar reportes periódicos sin hacerlo manualmente, integrando datos de campañas, web, CRM, redes o ventas.

Puede analizar datos, detectar patrones, predecir resultados, recomendar acciones, resumir información y comparar escenarios para tomar decisiones más informadas.

Puede haber errores, sesgos, datos incorrectos, mensajes poco adecuados, falta de revisión humana, problemas de privacidad, dependencia excesiva o contenidos genéricos si no se usa con criterio.

Es una distorsión en los resultados de un sistema de IA causada por datos, diseño o entrenamiento. En marketing puede afectar a segmentaciones, recomendaciones o decisiones automatizadas.

La IA en marketing suele trabajar con datos de usuarios o clientes. Es necesario respetar privacidad, base legal, consentimiento, transparencia, minimización y seguridad de la información.

Es aplicar inteligencia artificial de forma responsable, transparente, segura y respetuosa con las personas, evitando manipulación, discriminación, uso indebido de datos o generación de contenidos engañosos.

No necesariamente. La IA automatiza tareas y amplía capacidades, pero sigue siendo necesario el criterio humano para definir estrategia, tono, creatividad, ética, objetivos, interpretación y toma de decisiones.

Pueden beneficiarse perfiles de marketing, comunicación, ventas, social media, publicidad online, e-commerce, CRM, contenidos, analítica, administración comercial, emprendimiento y transformación digital.

Sí. Puede ayudar a community managers a crear contenidos, analizar tendencias, planificar publicaciones, automatizar tareas, medir resultados y mejorar la interacción con audiencias.

Sí. Permite comprender aplicaciones de IA en recomendaciones, análisis de clientes, conversión, carritos abandonados, automatización de emails, personalización y optimización de tiendas online.

Sí. Las agencias pueden aplicar IA para mejorar procesos, acelerar producción de contenidos, analizar campañas, optimizar anuncios, automatizar informes y ofrecer servicios más eficientes.

Sí. Es útil para aplicar herramientas de IA en la promoción de un negocio, generación de contenidos, captación de clientes, automatización de tareas y mejora de la presencia digital.

Sí, siempre que tengan interés en marketing digital y competencias digitales suficientes. El curso está orientado a aplicar IA al marketing, no a desarrollar algoritmos desde cero.

El curso puede mejorar el perfil para puestos de marketing digital, social media, e-commerce, CRM, contenidos, automatización, publicidad online, analítica, consultoría digital, ventas y proyectos de transformación digital.

No debe confundirse con un certificado profesional completo. COMM18 es una especialidad formativa de 200 horas centrada en inteligencia artificial aplicada al marketing digital. Acredita formación específica, pero no equivale por sí sola a un certificado profesional de mayor duración.

La evaluación suele tener carácter teórico-práctico y puede incluir cuestionarios, actividades, ejercicios o casos relacionados con IA, marketing digital, Big Data, Mar Tech, automatización, e-commerce, segmentación, generación de contenidos y optimización de campañas.

El curso desarrolla pensamiento digital, capacidad analítica, creatividad aplicada, orientación a datos, uso de herramientas de IA, automatización, visión estratégica, adaptación tecnológica y mejora de procesos de marketing.