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Temario del curso
Introducción a LangGraph para la automatización del marketing
- Descripción general de los conceptos y nodos de LangGraph
- Orquestación basada en gráficos 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 los recorridos del cliente
Integración de LLM para la generación de contenido
- Diseño y encadenamiento de prompts para la generación de contenido multietapa
- Manejo de salidas y contenido estructurado
- Automatización de redacción para boletines, actualizaciones de productos y campañas
Gestión del estado y manejo del contexto
- Seguimiento de interacciones y compromiso de los destinatarios
- Memoria a corto plazo frente a persistente en flujos de trabajo
- Paso de contexto entre nodos para mantener la coherencia
APIs e integraciones externas
- Integración con plataformas de correo electrónico (por ejemplo, SMTP, SendGrid, HubSpot)
- Conectividad con CRM y bases de datos de marketing
- Llamada a herramientas y recuperación de datos externos
Evaluación, monitoreo y optimización
- Medición de tasas de apertura, clics y engagement
- Depuración de rutas del flujo de trabajo y resultados de las ramificaciones
- 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
- Buenas prácticas operativas y entrega a los equipos de producción
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de programación en Python
- Experiencia en automatización de contenido o flujos de trabajo de marketing
- Familiaridad con plataformas o APIs de automatización de correos electrónicos
Público objetivo
- Profesionales del marketing
- Estrategas de contenido
- Desarrolladores de automatización
14 Horas