Máster en Marketing Digital e Inteligencia Artificial

Bloque 1: Estrategia de Marketing Digital

En este primer módulo, los estudiantes adquirirán una comprensión profunda de la estrategia de marketing digital. Se explorará el customer journey en diferentes modelos de negocio, incluyendo B2B, B2C y comercio electrónico. Se analizarán técnicas de posicionamiento de producto, así como el análisis interno y externo de la empresa. También se abordará el concepto de "Océanos Azules", estrategias disruptivas para crear nuevos mercados. Los participantes aprenderán a definir un plan estratégico de marketing y establecerán objetivos SMART de marketing con un enfoque en el alineamiento de ventas. Además, se explorarán metodologías como OKR (Objetivos y Resultados Clave) y KPI (Indicadores Clave de Desempeño) para medir el éxito de las estrategias.

Bloque 2: Inteligencia Artificial: Machine Learning e IA Generativa

En este módulo, se sumergirán en el mundo de la Inteligencia Artificial. Los estudiantes explorarán las oportunidades y el impacto socioeconómico de la IA, considerando aspectos éticos y de privacidad. Se brindará una introducción sólida al Machine Learning, junto con un enfoque en la IA generativa, que permite la creación de contenido y modelos multimodales, abriendo la puerta a la creatividad y personalización avanzada.

Bloque 3: De la Estrategia a la Operativa

En este bloque, se traducirán las estrategias de marketing digital y de IA en operativa concreta. Se explorarán técnicas de marketing digital y cómo aplicar la IA generativa para la generación de contenidos de marketing. Se analizarán medios digitales, campañas y canales orgánicos, junto con la aplicabilidad de la IA generativa en áreas específicas como SEO, SEM, Inbound Marketing, Account Based Marketing y Sales Enablement. Los estudiantes adquirirán habilidades prácticas para ejecutar estrategias de marketing digital respaldadas por IA.

Bloque 4: Decisiones de Marketing Basadas en Datos & IA

En este último módulo, se explorarán las decisiones de marketing basadas en datos e IA. Se analizarán las aplicaciones empresariales de la IA y su impacto en el negocio. Los estudiantes aprenderán a desarrollar modelos de IA basados en el cliente y modelos de retorno de inversión, lo que les permitirá tomar decisiones informadas y optimizar la conversión de clientes. Este módulo cerrará el ciclo, conectando la estrategia con la toma de decisiones basadas en datos respaldados por IA.

Trabajo final de máster

Los alumnos deberán presentar y defender un Trabajo de Fin de Máster consistente en un plan de marketing combinando estrategias de marketing innovadoras con herramientas y técnica avanzadas de IA, orientado a un caso de uso a elección.

En la siguiente tabla se detallan, los módulos que integran el Plan de Estudios del Máster:

Bloque 1. Estrategia de marketing digital

Módulo 1: Posicionamiento y Customer journey en los diferentes modelos de negocio

Módulo 2: Definición del plan estratégico de marketing

Bloque 2. Inteligencia Artificial: Machine Learning e IA generativa

Módulo 3. Oportunidades e impacto socioeconómico de la IA. Ética y privacidad

Módulo 4. Introducción a Machine Learning

Módulo 5. IA Generativa: introducción. Modelos multimodales

Bloque 3. De la estrategia a la operativa. Técnicas de marketing digital e IA

Módulo 6: Generación de contenidos de marketing con IA generativa

Módulo 7: Medios digitales, campañas y canales orgánicos. Aplicabilidad de la IA generativa

Módulo 8: IA en SEO, SEM, Inbound y Account based marketing

Bloque 4: Decisiones de marketing basadas en datos & IA

Módulo 9. Aplicaciones empresariales de la IA y su impacto de negocio

Módulo 10. Modelos de IA basados en el cliente. IA para optimizar el retorno de inversión

TRABAJO FINAL DE MÁSTER

Bloque I: Estrategia de marketing digital

Módulo 1: Posicionamiento y Customer Journey en los Diferentes Modelos de Negocio

El objetivo de este módulo de formación es proporcionar a los participantes una comprensión profunda de cómo entender el posicionamiento empresarial o de producto, así como el customer journey, en diferentes modelos de negocio. Los estudiantes aprenderán a analizar y optimizar las interacciones entre los clientes y la empresa, lo que les permitirá diseñar estrategias de marketing más efectivas y personalizadas.

• Análisis FODA: Evaluación de Fortalezas, Oportunidades, Debilidades y Amenazas.

• Diferentes modelos de negocio: Análisis detallado de los modelos B2B, B2C y e-Commerce.

• Segmentación de Mercado: Identificación de segmentos de mercado y nichos relevantes

• Análisis Interno y Externo y estrategia de posicionamiento

• Comprensión y optimización del Customer Journey

• Métricas y KPIs: Medición y seguimiento del rendimiento del Customer Journey en cada contexto.

Módulo 2: Definición del Plan Estratégico de Marketing

Este módulo proporcionará a los estudiantes una base sólida en la planificación estratégica de marketing y la alineación de objetivos, preparándolos para aplicar estrategias efectivas y medir su éxito en el mercado.

• Objetivos SMART: Definición de objetivos específicos, medibles, alcanzables, relevantes y con plazos definidos.

• Planificación Estratégica de Marketing: Cómo establecer metas de marketing alineadas con los objetivos de la organización.

• Definición de Estrategias y Tácticas: Selección de estrategias y tácticas de marketing apropiadas. Elaboración del Plan de Marketing

• Presupuesto de Marketing: Asignación de recursos financieros a las actividades de marketing.

• Cronograma y Calendario de Ejecución: Planificación de las fechas clave para implementar las estrategias.

• Medición de resultados: Cómo medir y evaluar el desempeño de marketing en función de los objetivos SMART.

• Evaluación y ajuste continuo: Cómo monitorear y ajustar el plan estratégico a medida que evoluciona el entorno.

Bloque II: Inteligencia Artificial: Machine Learning e IA generativa

Módulo 3. Oportunidades e impacto socioeconómico de la IA. Ética y privacidad

Este módulo proporciona una visión holística de la Inteligencia Artificial, incluyendo su historia y su influencia en las organizaciones y la sociedad. Se centra en la ética y la privacidad en la aplicación de la IA, considerando las implicaciones éticas de la toma de decisiones automatizada y el procesamiento de datos.

• Historia y conceptos clave de la IA

• Principales Tecnologías de IA

• Organización "AI-Driven": Se analizará cómo las organizaciones se están convirtiendo en "AI-driven" al aprovechar la IA para la toma de decisiones basada en datos.

• Impacto económico de la IA en la sociedad

• Introducción a la Ética en la Inteligencia Artificial.

• Parcialidad, equidad y responsabilidad en la IA

• Casos de uso en Ética e IA

Módulo 4. Introducción a Big Data y Machine Learning

En este módulo, se introduce a los estudiantes en los conceptos fundamentales del Machine Learning, que es una parte integral de la IA. Proporcionará a los alumnos una base sólida en Machine Learning, que es fundamental para comprender y aplicar la IA en diversos contextos. Y adquirirán conocimientos prácticos y habilidades técnicas en el campo del aprendizaje automático.

Se exploran los siguientes temas:

• Conceptos claves de Machine Learning

• La Importancia de los datos

• Calidad y Gobierno de los datos

• Modelos de Machine Learning y optimización

• Soluciones más comunes basadas en Machine Learning

• Repositorios de datasets y modelos pre-entrenados

• Conceptos clave sobre Redes Neuronales

Módulo 5: Introducción a la IA Generativa y modelos multimodales

En este módulo, los estudiantes se sumergirán en el emocionante mundo de la Inteligencia Artificial Generativa (IA generativa) y cómo se está aplicando en diversas industrias. Proporcionará a los estudiantes una comprensión integral de cómo la IA está influyendo en el mundo de la creatividad y cómo pueden utilizar estas tecnologías para ser más creativos y efectivos en sus respectivas disciplinas.

A lo largo de este módulo, se exploran las siguientes áreas clave:

• Introducción a la IA generativa y LLMs (Large Language Models)

• Introducción a interacción textual con IA generativa (ChatGPT y GPT-4)

• Creación de imágenes con IA generativa (DALL-E 3, Midjourney)

• Modelos multimodales

• Impacto de la IA generativa en la productividad (Copilot, Duet)

• Búsquedas inteligentes (Bing Chat, Bard)

• Casos de uso por sectores