El Big Data ha ganado protagonismo en los últimos años en diversos sectores y ámbitos empresariales y cotidianos. En el mundo actual, la información es poder. En este contexto, el Big Data se ha convertido en un recurso clave para las empresas que buscan comprender mejor a sus clientes y tomar decisiones más acertadas. En el ámbito del marketing digital, el Big Data se ha vuelto indispensable para entender las necesidades y preferencias de los consumidores, así como para medir el impacto de las campañas publicitarias y optimizar su rendimiento.
En este módulo, se explorarán los fundamentos del Big Data y su relación con el marketing digital, así como la integración de técnicas de inteligencia artificial (IA) para potenciar las estrategias de marketing. Se discutirán las diferentes fuentes de datos y cómo se pueden recolectar, almacenar, procesar y analizar para obtener insights valiosos, haciendo hincapié en el papel de la IA en este proceso. Además, se analizarán las herramientas y tecnologías que se utilizan para el procesamiento y análisis de datos, incluyendo la inteligencia artificial, el machine learning y otras técnicas de IA relevantes para el marketing digital.
Por último, se estudiarán casos prácticos de cómo el Big Data y la IA se han aplicado con éxito en diferentes estrategias de marketing digital, desde la segmentación de audiencias hasta la personalización de contenidos y la optimización de resultados. Con este módulo, los estudiantes estarán preparados para enfrentar los retos y aprovechar las oportunidades que el Big Data y la IA ofrecen en el ámbito del marketing digital.
I. Fundamentos del Big Data
1. Introducción al Big Data
- Definición de Big Data.
- Características principales.
- Importancia en el contexto empresarial.
2. Procesamiento y Análisis de Datos
- Métodos de recolección de datos.
- Almacenamiento y gestión de grandes volúmenes de datos. o Técnicas de análisis de datos.
3. Introducción a la Inteligencia Artificial
- Conceptos básicos sobre:
- Inteligencia Artificial. Machine Learning.
- Data Science.
- Deep Learning.
- Aplicaciones de estas tecnologías en el ámbito del Big Data.
II. Aplicaciones de Big Data y IA en el Marketing Digital: Casos Prácticos
1. Comprensión del Consumidor
- Uso de Big Data y IA para entender las necesidades y preferencias del consumidor.
- Casos prácticos y ejemplos de aplicación.
2. Medición del Impacto de las Campañas Publicitarias
- Aplicación de técnicas de IA para medir y evaluar el impacto de las campañas publicitarias.
- Métricas clave y métodos de análisis.
3. Optimización de Campañas Publicitarias
- Utilización de análisis predictivo y automatización para optimizar el rendimiento de las campañas.
- Estrategias para mejorar la eficacia y eficiencia de las campañas publicitarias.
4. Segmentación Avanzada y Personalización de Contenidos
- Segmentación de audiencias utilizando técnicas avanzadas de IA.
- Personalización de contenidos y mensajes publicitarios para audiencias específicas.
III. Business Analytics y Visualización de Datos con Tableau
1. Introducción a Business Intelligence
- Conceptos básicos y objetivos de Business Intelligence.
2. Importancia de la Visualización de Datos
- Rol de la visualización en la interpretación y comunicación de datos.
- Beneficios de una visualización efectiva.
3. Herramientas de Visualización de Datos
- Introducción a las herramientas de visualización de datos más utilizadas.
- Enfoque en Tableau como herramienta principal.
4. Ejercicio Práctico con Tableau
- Conexión con diferentes fuentes de datos: Enseñanza sobre cómo conectar Tableau con diversas fuentes de datos, como bases de datos, archivos CSV y hojas de cálculo.
- Creación de visualizaciones y gráficos: Práctica en la generación de una variedad de visualizaciones y gráficos utilizando las herramientas disponibles en Tableau.
- Análisis de datos y generación de insights: Exploración de técnicas de análisis de datos dentro de Tableau.
- Creación de dashboards interactivos: Desarrollo de dashboards interactivos que permitan a los usuarios explorar los datos y obtener información relevante de manera dinámica.
- Presentación y comunicación de resultados: Capacitación en la presentación efectiva de los resultados obtenidos a través de informes claros y visualmente atractivos.
- Definición y ejemplos de Key Performance Indicators (KPIs): Explicación de qué son los KPIs y ejemplos de cómo se aplican en diferentes contextos empresariales.
- Métodos para la creación de clusters y su aplicación en la segmentación de datos: Introducción a los métodos de clustering y su utilidad en la segmentación de datos para identificar patrones y grupos similares.
- Predicción de resultados: Exploración de técnicas de predicción de resultados utilizando modelos estadísticos y de machine learning integrados en Tableau.
