Marketing digital y análisis basados en datos
¿Quieres convertir los datos del marketing digital en decisiones más acertadas, campañas más eficaces y resultados empresariales cuantificables? Este curso
Certificado oficial emitido por la SEPA través del Gobierno del Estado de México
12 meses de acceso
En línea · 144 h
12 unidades
Nivel intermedio
Qué aprenderás
Lo que serás capaz de hacer
¿Quieres convertir los datos del marketing digital en decisiones más acertadas, campañas más eficaces y resultados empresariales cuantificables? Este curso está diseñado para profesionales del marketing digital, tanto en activo como en formación, empresarios y estudiantes que deseen desarrollar habilidades prácticas en análisis de marketing digital, SEO, publicidad en buscadores, redes sociales y estrategia de marketing basada en datos. Explora el recorrido completo del cliente en el ámbito digital y descubre cómo las empresas utilizan los canales digitales para atraer, captar y convertir a los clientes. Desarrollarás habilidades en planificación de marketing digital, publicidad display, publicidad programática, marketing en redes sociales, Google Ads, optimización de motores de búsqueda (SEO), analítica web y captación de clientes. También aprenderás a interpretar métricas clave, aplicar modelos de atribución y utilizar una matriz de impacto para convertir los datos en planes de marketing aplicables. Ve más allá del marketing digital tradicional y explora tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial en la publicidad, los chatbots, la búsqueda por voz, la realidad virtual y aumentada, la tecnología de balizas, el marketing de micromomentos y la publicidad digital basada en blockchain. Al finalizar el curso, estarás mejor preparado para evaluar el rendimiento digital, mejorar la visibilidad de los sitios web, optimizar campañas, comprender el comportamiento de los clientes y tomar decisiones de marketing más fundamentadas y basadas en datos. Desarrolla las habilidades de análisis de marketing digital que necesitas para desenvolverte en un panorama de marketing cada vez más basado en datos.
- Describa el recorrido, la intención y la actividad del consumidor en el sitio web de su empresa o en las páginas de destino.
- Analice las distintas plataformas de marketing digital, su naturaleza, los elementos empresariales para crear una estrategia de marketing digital y los distintos KPI.
- Explique Google Analytics, su importancia y los datos que las empresas pueden aprovechar, y en qué se diferencia GA4 de Universal Analytics.
- Analizar cómo entender y afinar la imagen de marca y los objetivos de mercado a partir de diversos KPI.
Habilidades que desarrollarás
Toma de decisiones basada en datos
Modelado predictivo
Herramientas de marketing digital
Analítica de redes sociales
Analítica predictiva
Marketing
Análisis de redes sociales
Análisis de clientes
Ética de datos
Almacenamiento de datos
Conocimiento del cliente
Ciencia de datos
Minería de textos
Cadena de bloques
Comportamiento del consumidor
Estrategia y técnicas de marketing
Análisis de imágenes
Aprendizaje automático
IA generativa
Medición del desempeño
Temario
UNIDAD 1 - Descripción general del curso y Módulo 1: Diseño de sistemas de recomendación · 22 leccionesMarketing digital: Plataformas, datos y tecnologías - UNIDAD 1 - Descripción general del curso y Módulo 1: Diseño de sistemas de recomendación
UNIDAD 1 - Descripción general del curso y Módulo 1: Diseño de sistemas de recomendación · 22 lecciones
Marketing digital: Plataformas, datos y tecnologías - UNIDAD 1 - Descripción general del curso y Módulo 1: Diseño de sistemas de recomendación
- Introducción al Marketing Digital: Plataformas, datos y tecnologías
- Conoce a tu instructor Nathan Yang
- Plan de estudios
- Entrenador de Coursera
- Glosario
- Descripciones de marcas
- Acerca de los foros de debate
- Cuestionario de orientación
- Educación en línea en la Escuela de Negocios Gies
- El impacto de la Comunidad Gies
- Bienvenido Háblenos de usted
- Actualizar su perfil
- Resumen del módulo 1
- Lecturas del módulo 1
- Fundamentos de los sistemas de recomendación en marketing
- Diseñar para la confianza y el compromiso de los usuarios
- Diversidad, novedad y serendipia en las recomendaciones
- Sistemas de recomendación multiobjetivo
- Recomendaciones contextuales
- Evaluación de los sistemas de recomendación
- Caso práctico de Instacart
- Cuestionario: Diseño de sistemas de recomendación
UNIDAD 2 - Escucha visual · 10 leccionesMarketing digital: Plataformas, datos y tecnologías - UNIDAD 2 - Escucha visual
UNIDAD 2 - Escucha visual · 10 lecciones
Marketing digital: Plataformas, datos y tecnologías - UNIDAD 2 - Escucha visual
- Resumen del módulo 2
- Lecturas del módulo 2
- Introducción a la escucha visual
- Técnicas avanzadas de escucha visual
- Integrar la escucha visual y la IA generativa en el flujo de trabajo de marketing
- Modelización visual predictiva de tendencias
- Escucha visual para conectar canales en línea y fuera de línea
- Escucha visual para mejorar la eficacia del canal offline
- Orador invitado: Minha Hwang
- Cuestionario: Escucha visual
UNIDAD 3 - Blockchain para el marketing digital · 10 leccionesMarketing digital: Plataformas, datos y tecnologías - UNIDAD 3 - Blockchain para el marketing digital
UNIDAD 3 - Blockchain para el marketing digital · 10 lecciones
Marketing digital: Plataformas, datos y tecnologías - UNIDAD 3 - Blockchain para el marketing digital
- Resumen del módulo 3
- Lecturas del módulo 3
- Fundamentos de Blockchain para aplicaciones de marketing
- Comercio de confianza con Blockchain
- Implantación de Blockchain para el comercio de confianza
- Creación de contratos inteligentes para el comercio de confianza
- Gemelos digitales y NFT
- Blockchain para la publicidad digital
- Caso práctico de Carrefour
- Cuestionario: Blockchain para el marketing digital
UNIDAD 4 - Retos de medición · 15 leccionesMarketing digital: Plataformas, datos y tecnologías - UNIDAD 4 - Retos de medición
UNIDAD 4 - Retos de medición · 15 lecciones
Marketing digital: Plataformas, datos y tecnologías - UNIDAD 4 - Retos de medición
- Resumen del módulo 4
- Lecturas del módulo 4
- Introducción a los retos de la medición en el marketing digital
- Comprender las lagunas de datos
- Ataques de puerta trasera a sistemas de medición
- Envenenamiento sin gatillo y con etiqueta limpia en sistemas de medición
- Envenenamiento de datos en sistemas de marketing multifuente
- Volumen de datos: Del agobio al conocimiento
- Cuestionario: Retos de la medición
- Asignación: Retos de la medición
- Conclusión del curso
- ¡Enhorabuena por completar el curso!
- Obtenga su certificado del curso
- Aprenda a su ritmo
- ¿Qué tal el curso?
UNIDAD 5 - Módulo 1: Introducción al curso y análisis causal · 24 leccionesAplicación de la analítica de datos al marketing - UNIDAD 5 - Módulo 1: Introducción al curso y análisis causal
UNIDAD 5 - Módulo 1: Introducción al curso y análisis causal · 24 lecciones
Aplicación de la analítica de datos al marketing - UNIDAD 5 - Módulo 1: Introducción al curso y análisis causal
- Introducción
- Biografía del profesor: Profesor Narang
- Plan de estudios
- Glosario
- Acerca de los foros de debate
- Cuestionario de orientación
- Educación en línea en la Escuela de Negocios Gies
- El impacto de la Comunidad Gies
- Bienvenido Háblenos de usted
- Actualizar su perfil
- Resumen del módulo 1
- Módulo 1 Lecturas y archivos de demostración
- Introducción al análisis causal
- Análisis causal - Pensadores clave
- Análisis causal Ejemplo motivador y conceptos clave
- Análisis causal - Experimentos aleatorios
- Análisis causal - Identificación de cuasiexperimentos
- Análisis causal - Métodos de emparejamiento
- Análisis causal - Variables instrumentales
- Análisis causal - Ejemplo de un experimento de campo
- Aplicación - Método de diferencias en diferencias
- Demo Python - Método de diferencias en diferencias
- Entrevista con Brad Miller
- Módulo 1 Cuestionario graduado
UNIDAD 6 - Módulo 2: Inteligencia artificial, predicción y aprendizaje automático · 11 leccionesAplicación de la analítica de datos al marketing - UNIDAD 6 - Módulo 2: Inteligencia artificial, predicción y aprendizaje automático
UNIDAD 6 - Módulo 2: Inteligencia artificial, predicción y aprendizaje automático · 11 lecciones
Aplicación de la analítica de datos al marketing - UNIDAD 6 - Módulo 2: Inteligencia artificial, predicción y aprendizaje automático
- Resumen del módulo 2
- Módulo 2 Lecturas y archivos de demostración
- Introducción al ML y la IA
- Principios fundamentales del ML
- Caso de predicción - Geotracking
- IA para la Investigación de mercado
- Predicción y causalidad combinadas
- Ética en el uso de la IA
- Aplicación: Inteligencia artificial, Predicción y Aprendizaje automático
- Demostración de Python: Inteligencia artificial, predicción y Aprendizaje automático
- Cuestionario graduado del módulo 2
UNIDAD 7 - Módulo 3: Análisis de contenidos generados por el usuario, la empresa y la IA · 15 leccionesAplicación de la analítica de datos al marketing - UNIDAD 7 - Módulo 3: Análisis de contenidos generados por el usuario, la empresa y la IA
UNIDAD 7 - Módulo 3: Análisis de contenidos generados por el usuario, la empresa y la IA · 15 lecciones
Aplicación de la analítica de datos al marketing - UNIDAD 7 - Módulo 3: Análisis de contenidos generados por el usuario, la empresa y la IA
- Resumen del módulo 3
- Módulo 3 Lecturas y archivos de demostración
- Introducción a los contenidos en línea en la analítica de marketing
- Análisis de textos: una perspectiva histórica
- Tipos de contenidos
- UGC - Profundización en los conceptos
- FGC Profundiza en los conceptos
- Profundización en los conceptos de AGC
- Contenidos en línea y nuevas preocupaciones
- Introducción al Marketing de influencer
- Aplicación: Análisis de contenidos generados por el usuario, la empresa y la IA
- Demostración en Python: Análisis de contenidos generados por el usuario, la empresa y la IA
- Entrevista con Kate Lyons
- Cuestionario del módulo 3
- Análisis de contenidos generados por el usuario, la empresa y la IA: Revisión por pares
UNIDAD 8 - Módulo 4: Preferencias del cliente y análisis del Valor del tiempo de vida (Lifetime Value) · 14 leccionesAplicación de la analítica de datos al marketing - UNIDAD 8 - Módulo 4: Preferencias del cliente y análisis del Valor del tiempo de vida (Lifetime Value)
UNIDAD 8 - Módulo 4: Preferencias del cliente y análisis del Valor del tiempo de vida (Lifetime Value) · 14 lecciones
Aplicación de la analítica de datos al marketing - UNIDAD 8 - Módulo 4: Preferencias del cliente y análisis del Valor del tiempo de vida (Lifetime Value)
- Resumen del módulo 4
- Módulo 4 Lecturas y archivos de demostración
- Introducción al CLV y a la demanda de los clientes
- Segmentación, orientación y posicionamiento
- Análisis conjunto
- Introducción al análisis del CLV - 1
- Ejemplo de introducción al análisis del CLV - 2
- Comprender la pérdida de clientes y la incrementalidad
- Demostración de Python: Preferencias del cliente y análisis del Valor del tiempo de vida del cliente (Lifetime Value)
- Módulo 4 Cuestionario graduado
- ¡Enhorabuena por completar el curso!
- Obtenga su certificado del curso
- Aprenda a su ritmo
- Encuesta de fin de curso
UNIDAD 9 - Visión general del curso y módulo 1 Analítica más allá de la hoja de cálculo · 29 leccionesVisión general de Business Analytics Executive - UNIDAD 9 - Visión general del curso y módulo 1 Analítica más allá de la hoja de cálculo
UNIDAD 9 - Visión general del curso y módulo 1 Analítica más allá de la hoja de cálculo · 29 lecciones
Visión general de Business Analytics Executive - UNIDAD 9 - Visión general del curso y módulo 1 Analítica más allá de la hoja de cálculo
- Introducción al curso
- Conozca al instructor Doug Laney
- Plan de estudios
- Acerca de los foros de debate
- Glosario
- Descripciones de marcas
- Actualice su perfil
- Cuestionario de orientación
- Educación en línea en la Escuela de Negocios Gies
- Aprenda a su ritmo
- ¡Enhorabuena por completar el curso!
- Resumen del módulo 1
- Lecturas del módulo 1
- Lección 1-1 Visión general de la analítica
- Lección 1-2 Más allá de la inteligencia empresarial básica
- Lección 1-3-1 El continuo analítico
- Lección 1-3-2 Salida analítica
- Clase 1-3-3 Técnicas analíticas básicas
- Conferencia 1-4 Representación gráfica analítica (visualización)
- Entrevista con Kevin Hartman
- Conferencia 1-5-1 Conceptos analíticos clave que hay que conocer (Alfabetización en datos)
- Conferencia 1-5-2 Datos, ¿qué datos? (Fuentes de datos)
- Conferencia 1-5-3 ¿Dónde colocar los datos y cómo llevarlos hasta allí?
- Conferencia 1-5-4 Métodos, técnicas y conceptos analíticos
- Conferencia 1-5-5 Otros conceptos de datos
- Conferencia 1-6-1 Soluciones analíticas a medida
- Conferencia 1-6-2 Soluciones analíticas específicas para los datos
- Conferencia 1-6-3 Análisis específicos de la función empresarial
- Módulo 1 Cuestionario graduado
UNIDAD 10 - Módulo 2 Análisis de la función industrial y empresarial · 14 leccionesVisión general de Business Analytics Executive - UNIDAD 10 - Módulo 2 Análisis de la función industrial y empresarial
UNIDAD 10 - Módulo 2 Análisis de la función industrial y empresarial · 14 lecciones
Visión general de Business Analytics Executive - UNIDAD 10 - Módulo 2 Análisis de la función industrial y empresarial
- Resumen del módulo 2
- Lecturas del módulo 2
- Resumen del módulo 2
- Conferencia 2-1 Ejemplos de instituciones bancarias y financieras
- Conferencia 2-2 Ejemplos de seguros
- Conferencia 2-3 Ejemplos de venta al por menor
- Lección 2-4 Fabricación, ejemplos de bienes de consumo envasados
- Conferencia 2-5 Ejemplos del sector energético
- Conferencia 2-6 Ejemplos de telecomunicaciones
- Conferencia 2-7 El gobierno y el sector público Ejemplos
- Conferencia 2-8 Ejemplos de asistencia sanitaria
- Conferencia 2-9 Ejemplos de deportes y entretenimiento
- Conferencia 2-10 Otros ejemplos
- Cuestionario graduado del módulo 2
UNIDAD 11 - Módulo 3 Dotación de personal y organización para el análisis · 15 leccionesVisión general de Business Analytics Executive - UNIDAD 11 - Módulo 3 Dotación de personal y organización para el análisis
UNIDAD 11 - Módulo 3 Dotación de personal y organización para el análisis · 15 lecciones
Visión general de Business Analytics Executive - UNIDAD 11 - Módulo 3 Dotación de personal y organización para el análisis
- Resumen del módulo 3
- Lecturas del módulo 3
- Resumen del módulo 3
- Conferencia 3-1 El Director de Información (CIO)
- Conferencia 3-2 El director de datos (CDO)
- Conferencia 3-3 Director Digital
- Conferencia 3-4 El director de análisis (CAO)
- Conferencia 3-5 El científico de datos
- Conferencia 3-6 Habilidades blandas del científico de datos
- Conferencia 3-7 Otras funciones relacionadas con la analítica
- Conferencia 3-8 El centro de excelencia analítica
- Conferencia 3-9 Consultoría analítica y crowdsourcing
- Entrevista con Graham Waller
- Módulo 3 Tarea revisada por pares
- Módulo 3 Cuestionario graduado
UNIDAD 12 - Módulo 4 Éxito analítico hoy y mañana · 20 leccionesVisión general de Business Analytics Executive - UNIDAD 12 - Módulo 4 Éxito analítico hoy y mañana
UNIDAD 12 - Módulo 4 Éxito analítico hoy y mañana · 20 lecciones
Visión general de Business Analytics Executive - UNIDAD 12 - Módulo 4 Éxito analítico hoy y mañana
- Resumen del módulo 4
- Lecturas del módulo 4
- Conferencia 4-1-1 Madurez analítica
- Conferencia 4-1-2 Niveles de madurez analítica
- Conferencia 4-1-3 Disciplinas clave de la madurez
- Conferencia 4-2 Factores analíticos de éxito
- Conferencia 4-3-0 Tendencias y futuro de la analítica
- Conferencia 4-3-1 La analítica como estrategia corporativa
- Conferencia 4-3-2 Alfabetización informática
- Conferencia 4-3-3 Valoración de los activos de información
- Conferencia 4-3-4 Un código de conducta ética para la ciencia de datos y la IA
- Conferencia 4-3-5 Inteligencia continua
- Conferencia 4-3-6 Reinventar, digitalizar y eliminar la oferta empresarial
- Conferencia 4-3-7 La IA luchará por escalar en la organización
- Lección 4-3-8 La mayoría de las perspectivas analíticas no aportarán valor empresarial
- Conferencia 4-3-9 La computación cuántica empezará a superar a la computación analítica tradicional
- Módulo 4 Cuestionario graduado
- ¡Enhorabuena por completar el curso!
- Obtenga su certificado del curso
- Encuesta de fin de curso
Certificado oficial
Tu certificado lo emite la SEP, no solo una plataforma
Al demostrar la competencia recibes un certificado emitido por la Secretaría de Educación Pública a través del Gobierno del Estado de México: un documento oficial que puedes presentar con confianza ante cualquier empleador o institución.
Tu certificado con INEC
- Lo emite la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México
- Documento oficial con folio verificable en línea
- Lo otorga la Universidad Tecnológica Fidel Velázquez
Otras plataformas en línea
- Constancia privada emitida por la misma plataforma
- Solo acredita horas cursadas o asistencia
- Sin respaldo de una autoridad educativa
Cómo funciona
Tu itinerario, de la inscripción al certificado
- 1
Inscripción con pago único
Pagas $4,990 MXN una sola vez y entras de inmediato al curso.
- 2
Estudias a tu ritmo
12 unidades con videos, lecturas y actividades, disponibles 24/7 durante 12 meses.
- 3
Cuestionarios por unidad
15 cuestionarios para comprobar lo aprendido.
- 4
Certificado
Emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.
Lo que obtienes
Un certificado oficial de la SEP
Muestra · verificable por folio y QR
- Emitido por la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México. No es una constancia privada: es un documento oficial, y ese respaldo marca la diferencia frente a otras plataformas en línea.
- Contenido impartido por University of Illinois Urbana-Champaign.
- Folio y QR verificables para compartirlo con quien te contrate.
Medios que necesitas
Equipo de cómputo
Conexión estable a internet
Pago único
Empieza hoy, a tu ritmo
Un solo pago y acceso inmediato al curso completo durante 12 meses.
- 12 unidades · 199 lecciones · 144 h
- 12 meses de acceso
- 15 cuestionarios de evaluación
- Certificado emitido por la SEP (Gob. del Estado de México) con folio verificable
Preguntas frecuentes
Sobre tu inscripción
¿Cómo es el pago?
Un solo pago de $4,990 MXN. No hay mensualidades ni cargos recurrentes.
¿Cuánto tiempo tengo acceso?
12 meses desde tu inscripción, 24/7, para avanzar a tu ritmo.
¿Quién imparte el contenido?
El curso es impartido por University of Illinois Urbana-Champaign; INEC gestiona tu inscripción, evaluación y certificado.
¿Qué pasa cuando vence mi acceso?
Puedes renovar tu cuenta tú mismo desde la plataforma, sin trámites ni esperas.
