El Big Data ha cobrado un protagonismo especial en los últimos años en múltiples sectores y ámbitos de la vida empresarial y cotidiana. 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 conocer mejor a sus clientes y tomar decisiones más acertadas. En el ámbito del marketing digital, el Big Data se ha vuelto imprescindible 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. Se discutirán las diferentes fuentes de datos y cómo se pueden recolectar, almacenar, procesar y analizar para obtenerinsights valiosos. Además, se analizarán las herramientas y tecnologías que se utilizan para el procesamiento y análisis de datos, incluyendo la inteligencia artificial y el machine learning.
Por último, se estudiarán casos prácticos de cómo el Big Data se ha 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 ofrece en el ámbito del marketing digital.
I. Fundamentos del Big Data
- ¿Qué es Big Data?
- Procesamiento y análisis de datos.
- Herramientas y tecnologías (Inteligencia Artificial, Machine Learning, Data Science and Deep Learning).
II. Relación del Big Data con el Marketing Digital, casos prácticos.
- Uso del Big Data en la comprensión de las necesidades y preferencias del consumidor.
- Medición del impacto de las campañas publicitarias.
- Optimización del rendimiento de las campañas publicitarias
- Segmentación de audiencias.
- Personalización de contenidos.
III. Business analytics y visualización de datos
- ¿Qué es Business Intelligence?
- La importancia de la visualización de datos.
- Las herramientas de visualización de datos.
IV. Ejercicio práctico con la herramienta de visualización de datos Tableau.
- Fundamentos de la visualización con Tableau.
- Conexión con distintas fuentes de datos.
- Entender los datos.
- Primeros gráficos.
- Filtrar y ordenar.
- Creación de clusters.
- Predicción de resultados.
- Cálculo de KPIs.
- Creación de dashboards.
- Contar una historia a partir de los datos.
- Compartir resultados.
