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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a LangGraph para automatización de marketing
- Visión general de los conceptos y nodos de LangGraph
- Orquestación basada en grafos para flujos de trabajo de contenido
- Ejemplos en automatización de correo electrónico
Diseño de flujos de contenido condicionales
- Lógica de ramificación en campañas de correo electrónico
- Estrategias de personalización con contenido dinámico
- Árboles de decisión para trayectorias del cliente
Integración de LLM para generación de contenido
- Diseño de prompts y encadenamiento para la generación de contenido en múltiples pasos
- Manejo de salidas y contenido estructurado
- Automatización de copys para boletines, actualizaciones de productos y campañas
Gestión de estado y manejo del contexto
- Seguimiento de interacciones y compromiso de los destinatarios
- Memoria a corto plazo vs. memoria persistente en flujos de trabajo
- Paso de contexto entre nodos para garantizar consistencia
API e integraciones externas
- Integración con plataformas de correo electrónico (p. ej., SMTP, SendGrid, HubSpot)
- Conectividad con CRM y bases de datos de marketing
- Llamadas a herramientas y obtención de datos externos
Evaluación, monitoreo y optimización
- Medición de tasas de apertura, clics y compromiso
- Depuración de rutas de flujo de trabajo y resultados de ramificación
- Optimización iterativa de estrategias de personalización
Empaquetado y despliegue de flujos de trabajo
- Control de versiones y gestión de flujos de trabajo
- Programación y disparadores de automatización
- Mejores prácticas operativas y transferencia a equipos de producción
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de programación en Python
- Experiencia con automatización de contenido o flujos de trabajo de marketing
- Familiaridad con plataformas de automatización de correo electrónico o API
Audiencia
- Marketers
- Estrategas de contenido
- Desarrolladores de automatización