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Temario del curso
Introducción a LangGraph para la 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
Diseñando Flujos de Contenido Condicional
- Lógica ramificada en campañas de correo electrónico
- Estrategias de personalización con contenido dinámico
- Árboles de decisiones para recorridos del cliente
Integrando LLMs para Generación de Contenido
- Diseño de prompts y encadenamiento para la generación de contenido multietapa
- Manejo de salidas y contenido estructurado
- Automatización de texto para boletines informativos, actualizaciones de productos y campañas
Gestión del Estado y Manejo del Contexto
- Seguimiento de interacciones y compromiso de los destinatarios
- Memoria a corto plazo vs. memoria persistente en flujos de trabajo
- Pasa de contexto entre nodos para mantener la coherencia
APIs y Integraciones Externas
- Integración con plataformas de correo electrónico (por ejemplo, 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 caminos de flujo de trabajo y resultados ramificados
- Optimización iterativa de estrategias de personalización
Empaquetado e Implementación de Flujos de Trabajo
- Control de versiones y gestión de flujos de trabajo
- Programación y desencadenadores de automatización
- Mejores prácticas operativas y entrega a equipos de producción
Resumen y Pasos Siguientes
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 APIs
Audiencia
- Marketeros
- Estrategas de contenido
- Desarrolladores de automatización
14 Horas