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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 email
Diseño de flujos de contenido condicionales
- Lógica de ramificación en campañas de email
- Estrategias de personalización con contenido dinámico
- Árboles de decisión para el recorrido del cliente
Integración de LLMs para generación de contenido
- Diseño y encadenamiento de prompts para generación de contenido multi-etapa
- Gestión de salidas y contenido estructurado
- Automatización de redacción para boletines, actualizaciones de productos y campañas
Gestión del estado y manejo del contexto
- Seguimiento de las interacciones y el compromiso de los destinatarios
- Memoria a corto plazo frente a memoria persistente en flujos de trabajo
- Transmisión de contexto entre nodos para mantener la coherencia
APIs e integraciones externas
- Integración con plataformas de email (por ejemplo, SMTP, SendGrid, HubSpot)
- Conectividad con CRM y bases de datos de marketing
- Llamadas a herramientas y obtención de datos externos
Evaluación, monitorización y optimización
- Medición de tasas de apertura, clics y compromiso
- Depuración de rutas del flujo de trabajo y resultados de ramificación
- Optimización iterativa de las 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 o APIs de automatización de email
Público objetivo
- Marketers
- Estrategas de contenido
- Desarrolladores de automatización
14 Horas