Máster en Marketing Automation, Growth Hacking e IA

En este tema se explorará cómo la Inteligencia Artificial y las nuevas tecnologías de automatización han transformado la forma en que las marcas diseñan, ejecutan y optimizan sus estrategias de marketing. Se verá cómo se ha redefinido el concepto de growth hacking, y se analizarán los frameworks de crecimiento inteligente como AARRR, North Star Metric y Flywheels, y cómo estos se potencian con IA para ofrecer una mayor precisión en la medición, la segmentación y la toma de decisiones, acelerando así el crecimiento de manera continua y sostenible.

Evolución del rol del profesional del marketing Cambios en la forma de medir y tomar decisiones Transformación en las estrategias de marketing Nuevos perfiles y competencias emergentes en el sector

Frameworks modernos para estructurar el crecimiento IA en el proceso de experimentación Identificación de métricas clave mediante IA Integración de IA en el proceso de toma de decisiones estratégicas

En este tema se verá cómo se construyen las arquitecturas de automatización más actuales, combinando CRM, CDP, integraciones mediante APIs y plataformas que permiten coordinar todos los flujos de marketing y ventas. Se explicará cómo estos sistemas trabajan juntos para unificar datos, activar audiencias en tiempo real y conectar todas las interacciones del usuario en un solo recorrido coherente. También se explorará cómo la IA añade una capa inteligente que detecta patrones, sugiere acciones y automatiza procesos complejos. El objetivo es entender cómo diseñar un ecosistema sólido, escalable y preparado para la hiperpersonalización moderna.

CRM y flujos de trabajo básicos Diferencias clave entre CRM y CDP Centralización de datos en un único repositorio APIs como puente entre herramientas y plataformas Automatización avanzada de flujos Sincronización de datos en tiempo real entre sistemas

Conexión de marketing y ventas mediante automatización Reducción de silos entre equipos mediante integración Roles de la IA en análisis y orquestación de datos Gobernanza de datos en el ecosistema Preparación del sistema para escalar nuevas automatizaciones

Este módulo aborda la gestión de leads a lo largo del embudo de ventas, como eje clave del marketing automation, desde la captación hasta la conversión. El alumnado aprenderá a utilizar herramientas no-code para identificar, cualificar y nutrir leads mediante procesos automatizados y basados en datos. Se trabajarán conceptos como lead scoring, lead nurturing y lifecycle management, integrados con CRM y CDP. El enfoque combina estrategia, tecnología y análisis para optimizar la conversión y la eficiencia comercial.

Captación de leads: formularios, landing pages y canales digitales Segmentación y clasificación inicial de contactos Lead scoring automatizado para la cualificación y priorización de leads Priorización basada en impacto esperado y probabilidad Lead nurturing: diseño de flujos automatizados de maduración Integración con CRM y CDP para unificación de datos

Automatización de comunicaciones personalizadas Alineación de marketing y ventas para conversión efectiva Integración entre herramientas de ventas y automatización Alertas inteligentes para acciones comerciales críticas Métricas y análisis del ciclo de vida de los leads y su ROI

En este tema se explorará cómo las herramientas no-code permiten automatizar procesos complejos sin necesidad de programar, optimizando procesos repetitivos y mejorando la eficiencia en la gestión de campañas. Se revisarán plataformas como Make, Zapier, n8n y nuevas soluciones AI-powered que crean flujos completos que ahorran horas de trabajo operativo.

Creación de flujos a partir de prompts con IA Automatización de tareas repetitivas en marketing Herramientas esenciales para crear flujos

Integración de la IA en los flujos de automatización Ejemplos de flujos para gestionar campañas Optimización de campañas

Este tema mostrará cómo la Inteligencia Artificial permite diseñar recorridos del embudo de ventas mucho más fluidos, relevantes y personalizados. Se estudiará cómo la IA analiza el comportamiento de cada usuario, predice su probabilidad de conversión y activa mensajes específicos en el momento exacto. También se explicará cómo construir journeys dinámicos que cambian automáticamente según la interacción real del lead, permitiendo nutrirlo de forma precisa y acelerar el proceso de decisión. Además, se abordarán las nuevas capacidades de los sistemas predictivos para anticipar necesidades, sugerir contenidos y optimizar la comunicación en tiempo real.

Segmentación avanzada basada en señales de intención Detección de puntos de fricción en el recorrido Activación de mensajes en momentos de alta probabilidad Modelos de scoring dinámicos y actualizados constantemente

Personalización en emails, ads y canales conversacionales Métricas clave para evaluar journeys inteligentes Automatizaciones que aprenden del comportamiento del usuario

Este tema se centrará en cómo automatizar la carga de contenido en redes sociales y gestionar respuestas automáticas, utilizando herramientas como ManyChat y otras plataformas impulsadas por inteligencia artificial. Se cubrirán las buenas prácticas, cómo configurar respuestas automáticas y gestionar interacciones con los usuarios sin caer en prácticas que puedan resultar en shadow bans o penalizaciones. Se explicará cómo mantener la personalización mientras se automatizan tareas.

Automatización de la carga de contenido en RRSS Configuración de respuestas automáticas con ManyChat

Buenas prácticas para gestionar respuestas y evitar shadow bans Ejemplos de workflows en RRSS para engagement

Este tema analiza cómo los agentes de IA se están convirtiendo en herramientas clave para el marketing moderno, permitiendo automatizar tareas, optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones. Se aprenderá a diseñar y configurar agentes capaces de ejecutar acciones autónomas sobre campañas, análisis de métricas y generación de contenidos, adaptándose al contexto de la empresa y colaborando entre sí para coordinar procesos complejos. El objetivo es que los alumnos comprendan cómo crear y aplicar agentes de IA que potencien la eficiencia, reduzcan la carga operativa y aumenten la efectividad de las estrategias de marketing.

Principales herramientas para la creación de agentes Diseño de agentes autónomos para marketing Creación y configuración de agentes Principales casos de uso

Agentes orientados al aumento de productividad Integración de agentes con herramientas y plataformas Coordinación entre agentes para procesos complejos

En este tema se estudiará cómo los chatbots impulsados por IA generativa están transformando la forma en que las marcas se comunican con sus usuarios. Se revisará cómo estos sistemas pueden mantener conversaciones naturales, resolver dudas, guiar procesos de compra y ofrecer soporte personalizado sin intervención humana. También se analizará cómo la IA generativa permite adaptar el tono, comprender matices y generar respuestas contextuales de alta calidad. Además, se mostrará cómo integrar chatbots en webs, apps y canales sociales para crear experiencias conversacionales que mejoran la retención, la conversión y la satisfacción del cliente.

Diferencias entre chatbots tradicionales y generativos Diseño de flujos conversacionales más naturales Adaptación automática del mensaje según el usuario Respuesta a preguntas complejas con IA avanzada

Chatbots aplicados a ventas, soporte y marketing Uso de datos de interacción para mejorar el bot Medición del rendimiento conversacional Implementación en múltiples canales digitales

Este tema mostrará cómo la IA ha transformado el proceso creativo, permitiendo generar anuncios, imágenes, vídeos, copys y landings completas en cuestión de segundos. Se analizarán las herramientas más innovadoras del mercado y cómo las empresas utilizan modelos generativos para producir variaciones ilimitadas. 

Herramientas líderes para generar imágenes, vídeos y textos Prompt engineering Validación automática de variantes creativas

Adaptación creativa según el dispositivo o canal Generación de contenido coherente con la identidad de marca

En este tema se verá cómo la Inteligencia Artificial ha transformado por completo la publicidad digital, convirtiendo a las principales plataformas en sistemas capaces de optimizar campañas casi de forma autónoma.  . Se explicará el funcionamiento de sus algoritmos de aprendizaje, la configuración óptima de campañas, la predicción de la intención de los usuarios y sus implicaciones para los profesionales del marketing. También se abordará cómo las creatividades generadas por IA, las pujas automáticas y la optimización en tiempo real permiten escalar resultados con menos esfuerzo y mayor eficiencia.

Cambios en la lógica de segmentación impulsados por IA Tipos de algoritmos de las plataformas de ads Remarketing y retargeting avanzado Nuevas métricas en campañas AI-first

Configuración eficiente de campañas Aprendizaje y ajuste autónomo de las plataformas en pujas Tendencias emergentes en publicidad conversacional

Este tema explora cómo identificar y agrupar audiencias de manera automática y en tiempo real según su comportamiento, intereses, datos demográficos y nivel de interacción. Se explorarán técnicas para crear segmentos inteligentes y actualizables automáticamente, que permitan alcanzar a los perfiles más cualificados y con mayor probabilidad de conversión. Además, se estudiará la integración con herramientas de automatización y CDP, garantizando que la segmentación se adapte continuamente a los cambios en la conducta del usuario.

Segmentación dinámica vs. estática Fuentes de datos: comportamiento, demografía e interacciones Creación de segmentos inteligentes Creación de audiencias dinámicas basadas en el Lead Scoring propio

Personalización en tiempo real Integración con campañas automatizadas Identificación de perfiles de alta conversión Medición y optimización de segmentos

En este tema se explorará cómo la Inteligencia Artificial ha revolucionado la optimización de la conversión (CRO), permitiendo ejecutar test A/B automatizados, contenidos dinámicos en anuncios, identificar patrones invisibles y predecir qué elementos de una página o campaña tendrán mayor impacto. Se verá cómo la IA analiza miles de variaciones creativas, detecta microcomportamientos del usuario y ajusta automáticamente componentes como titulares, CTAs, diseños o flujos de navegación. Además, se estudiará cómo los modelos predictivos permiten anticipar qué usuarios están más cerca de convertir y qué experiencias aumentan significativamente la probabilidad de éxito sin necesidad de procesos manuales complejos.

Test A/B automatizados Identificación de patrones de usuario Creatividades y anuncios dinámicos adaptados al comportamiento del usuario Predicción de elementos de mayor impacto Adaptación de mensajes y CTAs en tiempo real

Personalización automática por microsegmento Variantes dinámicas generadas por IA Modelos predictivos de conversión Experiencias personalizadas sin intervención manual

Este tema aborda cómo aplicar estrategias de growth hacking para captar leads, viralizar contenido y generar engagement de manera rápida y efectiva en múltiples canales digitales. Se estudiarán tácticas que combinan, entre otros, redes sociales, lead magnets, landings, email marketing, eventos, colaboraciones, scraping de datos para maximizar el alcance, atraer audiencias cualificadas y convertir seguidores en clientes. El alumnado aprenderá a diseñar campañas innovadoras y automatizadas, adaptadas a cada plataforma, aprovechando tendencias, características de los algoritmos y técnicas de engagement avanzadas.

Estrategías innovadoras de captación de leads Content marketing estratégico UGC como herramienta de confianza y prueba social Análisis del algoritmo de las principales RRSS Estrategías de viralización en RRSS Estrategías basadas en lead magnets Optimización del call to action Flujos y recursos optimizados para estrategías de growth hacking

Estrategias basadas en colaboraciones Captación mediante eventos Scraping de datos Email marketing automatizado y personalizado. Growth loops y viral loops Gamificación Estrategías basadas en interacciones automáticas

En este tema se explorará cómo aplicar estrategias de growth hacking centradas en el producto y la experiencia de usuario (UX) para maximizar el crecimiento. Se estudiará cómo los equipos pueden optimizar los elementos del producto que mejoran la retención y la conversión, utilizando datos y feedback del usuario para realizar mejoras continuas. Además, se revisará cómo pequeñas modificaciones en la UX pueden tener un gran impacto en la adquisición, retención y satisfacción del cliente. También se abordarán técnicas para mejorar la onboarding y optimizar los flujos de navegación para incrementar la tasa de conversión del producto.

Optimización de la onboarding experience para aumentar la retención Mejora de la navegación y estructura del producto Utilización de feedback del usuario para identificar áreas de mejora en el producto

Implementación de funciones freemium y otros modelos de conversión Optimización de la tasa de conversión mediante ajustes simples de UX Mejora continua del producto mediante un ciclo de retroalimentación ágil

En este tema se verá cómo la aparición de la Search Generative Experience (SGE), los chatbots avanzados y la búsqueda conversacional están transformando por completo el SEO tradicional. Se explicará por qué el posicionamiento ya no depende solo de palabras clave, sino de la capacidad de generar contenido útil, estructurado y semánticamente relevante para motores impulsados por IA. También se analizará cómo los contenidos AI-first permiten responder a consultas complejas, aparecer en respuestas generativas y adaptarse a la intención profunda del usuario. El objetivo será entender cómo competir en un entorno donde los modelos generativos influyen directamente en la visibilidad.

Cambios en el comportamiento del usuario en buscadores Relevancia del contenido conversacional en SEO Importancia creciente del EEAT en entornos generativos Formatos que posicionan mejor en respuestas SGE Optimización semántica por encima del keyword stuffing

Rol del marcado estructurado en la era AI-first Adaptación del SEO a interfaces de voz y chat Estrategias para aumentar la probabilidad de aparecer en respuestas generadas Evolución técnica de los motores de búsqueda con IA

Este tema aborda las principales herramientas y técnicas para medir, analizar y optimizar el desempeño de sitios web, campañas y experiencias de usuario. Se estudiará el uso de Google Analytics para el seguimiento de tráfico, conversiones y comportamiento del usuario, así como los mapas de calor para visualizar la interacción en páginas web. Además, se explorarán otros recursos avanzados, como grabaciones de sesión, dashboards personalizados, analítica de campañas y métricas de engagement, que permiten tomar decisiones estratégicas basadas en datos y mejorar continuamente los resultados de marketing digital.

Meta etiquetas, pixels y otros requisitos técnicos para la medición Medición y análisis con Google Analytics 4 (GA4) Integración de GA4 con plataformas publicitarias Mapas de calor para el análisis del comportamiento en la web Grabaciones de sesión y scroll tracking

Dashboards personalizados y visualización de datos Analítica de campañas y anuncios Métricas de engagement y retención Herramientas de analítica social y reputación

 Este tema aborda de forma integral el análisis avanzado de datos de marketing, combinando Excel, Power BI y herramientas basadas en Inteligencia Artificial para transformar grandes volúmenes de datos en insights accionables. El alumnado aprenderá a importar, limpiar y modelar datos procedentes de múltiples fuentes (CRM, analítica web, redes sociales y campañas), así como a crear visualizaciones y dashboards interactivos que faciliten la toma de decisiones estratégicas. Además, se explorará el uso de la IA para automatizar el análisis, detectar patrones, predecir comportamientos y optimizar el rendimiento de las estrategias de marketing. Todo ello mediante enfoques no-code, sin necesidad de conocimientos de programación.

Uso avanzado de Excel para análisis de datos de marketing Funciones estadísticas y cálculos de métricas clave (ROI, LTV, CAC) Power Query para importación, limpieza y transformación de datos Modelado de datos y análisis avanzado con Power Pivot Creación de gráficos dinámicos y visualizaciones avanzadas Diseño de dashboards interactivos en Excel y Power BI

Conexión de Power BI con CRM, Google Analytics y redes sociales Segmentación de datos y análisis de campañas mediante filtros dinámicos Automatización de informes y actualización de datos en tiempo real Introducción al análisis predictivo y forecasting aplicado al marketing Uso de IA para generación automática de insights y detección de patrones

Este tema se centra en el análisis práctico de campañas y estrategias de marketing con el objetivo de apoyar la toma de decisiones estratégicas. Mediante casos de negocio (ejercicios prácticos basados en casos reales) se estudiarán métodos para evaluar el rendimiento de diferentes canales y tácticas, interpretar métricas clave, identificar oportunidades de mejora y aplicar insights a la optimización de campañas. El enfoque combina casos prácticos, herramientas de análisis y técnicas de visualización, permitiendo que el alumnado transforme datos en decisiones efectivas para maximizar el impacto de las estrategias de marketing.

Evaluación de objetivos y KPIs de campañas Análisis de estrategias multicanal Estudios de casos reales de éxito y fracaso Interpretación de métricas, dashboards y reportes

Decisiones estratégicas basadas en datos Aplicación de insights para optimizar campañas Benchmarking frente a competidores