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Temario del curso
Introducción a LangGraph para automatización de marketing
- Visión general de conceptos y nodos de LangGraph
- Orquestación basada en grafos para flujos de trabajo de contenido
- Ejemplos en automatización de correos electrónicos
Diseño de flujos de contenido condicionales
- Lógica de ramificación en campañas de correo electrónico
- Estrategias de personalización con contenido dinámico
- Árboles de decisión para el recorrido del cliente
Integración de LLMs para generación de contenido
- Diseño de prompts y encadenamiento para generación de contenido multifase
- Manejo de salidas y contenido estructurado
- Automatización de textos para boletines, actualizaciones de productos y campañas
Gestión del estado y manejo del contexto
- Seguimiento de interacciones y compromiso del destinatario
- Memoria a corto plazo frente a persistente en flujos de trabajo
- Transmisión de contexto entre nodos para garantizar la consistencia
APIs e integraciones externas
- Integración con plataformas de correo electrónico (por ejemplo, SMTP, SendGrid, HubSpot)
- Conectividad con CRM y bases de datos de marketing
- Llamado a herramientas y obtención de datos externos
Evaluación, monitoreo y optimización
- Medición de tasas de apertura, clics e interacción
- Depuración de rutas del 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 activadores de automatización
- Mejores prácticas operativas y entrega a los 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 correos electrónicos o APIs
Audiencia
- Profesionales del marketing
- Estrategas de contenido
- Desarrolladores de automatización
14 Horas