Internet ha cambiado la forma en que las empresas llevan a cabo sus negocios y surgen nuevas oportunidades para aquellas empresas que son capaces de adaptar su modelo de negocio o de crear nuevas vías de negocio. El objetivo principal de este curso es introducir los conceptos, herramientas y enfoques del negocio electrónico y el comercio electrónico a los estudiantes de grado. Para ello, se pedirá a los estudiantes que creen un plan estratégico completo para un determinado eBusiness.
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Al final de este curso, los estudiantes deberán ser capaces de diseñar, construir y justificar un proyecto de e-commerce end-to-end, materializando una propuesta de valor y una marca en una tienda de e-commerce funcional. Comprenderán y aplicarán el funnel completo (tráfico → landing → producto → carrito → checkout → post-compra), y sabrán interpretar KPIs esenciales para tomar decisiones fundamentadas sobre UX, pricing y campañas. Además, desarrollarán una comprensión operativa del negocio (proveedores, logística, márgenes y riesgos), integrando capas como legalidad, sostenibilidad y gestión de crisis mediante micro-challenges y discusiones aplicadas.
Estructura del programa (13 sesiones)
- Fundamentos de marca (identidad, propuesta de valor, wireframes)
- Inteligencia de cliente (personas, mapa de empatía, customer journey)
- UX/UI + prototipos de páginas clave (Home / Categoría / Ficha de producto)
- Construcción de la tienda I (estructura, productos, navegación, páginas de confianza)
- Búsqueda de proveedores y pricing (proveedores, MOQ, plazos de entrega, márgenes)
- Logística y operaciones (envíos, devoluciones, costes, riesgos)
- SEO para e-commerce (keywords → arquitectura → copy)
- Stack de analítica y compliance (eventos, embudo, checklist de cookies/privacidad)
- Adquisición y diseño de campañas (oferta, creatividades, medición/UTMs)
- Decisiones basadas en datos (diagnóstico del embudo + plan de acciones)
- Retención y CRM (flujos básicos: bienvenida / carrito abandonado / reactivación)
- Crisis y sostenibilidad (simulación + comunicación + ajustes en la tienda)
- Escalado y final tipo “boardroom” (presentación final estilo comité directivo)
El curso se desarrolla en sesiones semanales de 4 horas. Cada clase combina contenidos conceptuales con trabajo práctico en equipo para desarrollar, por incrementos, un proyecto troncal: una tienda e-commerce funcional basada en una propuesta de valor y una marca definida.
La dinámica de cada sesión sigue una estructura fija de 1 hora de contenido + 1 hora de workshop, repetida dos veces a lo largo de la clase. En los bloques de contenido se introducen frameworks, casos y demostraciones; en los workshops, los equipos aplican lo aprendido y generan entregables concretos.
El proyecto evoluciona mediante sprints realistas, donde cada sprint añade una pieza del sistema (prototipos de páginas clave, estructura de tienda, mapa básico de keywords, unit economics y pricing, borradores de campaña y lectura de KPIs para proponer mejoras). Temas complementarios como legalidad, sostenibilidad, gestión de crisis y uso responsable de IA aplicada se trabajan mediante micro-challenges y discusiones breves dentro de los workshops.
De forma complementaria, se propondrán actividades individuales para reforzar autonomía, criterio profesional y vocabulario del e-commerce. El objetivo final del curso es que el estudiante sea capaz de diseñar, construir, medir y justificar un proyecto e-commerce end-to-end conectando estrategia, experiencia de usuario, operaciones y datos.
Asistencia y puntualidad (10%)
Llegar más de 5 minutos tarde se considerará ausencia. Se permiten 3 ausencias sin penalización. La 4.ª ausencia supondrá una penalización de −0,5 puntos y la 5.ª implicará un 0 en este apartado.
Evaluación inicial o diagnóstica (sin calificación)
Después de la primera sesión, cada equipo presentará en clase su propuesta inicial de e-commerce. El objetivo será identificar el punto de partida del proyecto y recibir feedback antes de las entregas evaluables.
Actividades individuales (30%)
Se realizarán 2 actividades individuales, con un peso del 15% cada una:
- Individual Assignment 1 — Steal Like a Strategist: Personal Ecommerce Benchmark Audit.
- Individual Assignment 2 — Build Your Dream Ecommerce: Personal Brand Vision Board.
Las instrucciones y rúbricas se publicarán con cada actividad.
Evaluación continuada del proyecto (30%)
Se realizarán 6 sprints grupales, con un peso del 5% cada uno:
- Sprint 1 — Brand → Store Structure → First Products.
- Sprint 2 — Customer Understanding → Journey → Store Requirements → Wireframe Update.
- Sprint 3 — Structured UX/UI Proposal.
- Sprint 4 — Develop the Ecommerce Store Platform, incluyendo la Midterm Presentation.
- Sprint 5 — Positioning Development and Tracking Implementation.
- Sprint 6 — Go-to-Market Strategy.
Todas las entregas son obligatorias. La primera no entrega no tendrá penalización adicional; a partir de la segunda se descontarán −0,25 puntos por cada entrega no presentada. También podrán realizarse revisiones breves del progreso del equipo.
Entrega final del proyecto (30%)
- 10%: documento escrito.
- 10%: presentación y defensa final.
- 10%: Peer Evaluation individual.
Todos los miembros deberán participar en la preparación y defensa del proyecto. La Peer Evaluation valorará la contribución individual, el cumplimiento de tareas, la colaboración, la responsabilidad y la calidad de las aportaciones, siempre con evidencias concretas.
Recuperación
La recuperación será individual y se realizará en julio mediante un proyecto relacionado con el e-commerce desarrollado durante el curso. Deberá demostrar la aplicación de los conocimientos adquiridos e incluir propuesta de valor, público objetivo, estructura de tienda, experiencia de usuario, plataforma, estrategia de posicionamiento y salida al mercado, indicadores y justificación de decisiones.
El proyecto tendrá un enunciado y una rúbrica específicos. La nota máxima de recuperación será de 5 sobre 10.
Uso de inteligencia artificial
Se permite el uso de IA generativa durante todo el proceso, de acuerdo con el nivel 5 de la escala AIAS, en las actividades individuales, los sprints, la Midterm Presentation, el proyecto final y la recuperación.
Cada entrega deberá incluir una Declaración de uso de inteligencia artificial indicando:
- Herramientas utilizadas.
- Propósito de uso.
- Fases o partes en las que se ha utilizado.
- Prompts o instrucciones aplicadas.
- Resultados generados.
- Comprobaciones realizadas.
- Decisiones humanas adoptadas.
- Propuestas aceptadas, modificadas o rechazadas y su justificación.
En los trabajos grupales deberá indicarse la participación de cada miembro cuando existan usos diferenciados. El alumnado será responsable de la calidad, exactitud, coherencia y veracidad del trabajo. Las decisiones finales deberán ser humanas y estar justificadas.
1) Asistencia a clase (10% de la nota final) — Altamente significativa
La puntualidad es obligatoria. Si el estudiante llega tarde, se considera que distrae y perturba el ambiente de aprendizaje. Si el alumno llega más de 5 minutos tarde, se considerará ausente y no se le permitirá entrar al aula hasta el siguiente descanso. La misma regla aplica al regreso tras los descansos: si el estudiante vuelve tarde, se registrará ausencia.
Se permiten 3 ausencias sin penalización (o necesidad de justificación médica u otra). La justificación de ausencias debe gestionarse mediante el tutor académico. El estudiante debe enviar un correo a su tutor, con copia al profesor, solicitando la aprobación de la ausencia.
- 4ª ausencia: pérdida de 0,5 puntos.
- 5ª ausencia: el alumno recibe 0 en el apartado de asistencia.
Nota: a partir de 5 ausencias la situación se considera grave y el estudiante puede estar en riesgo de suspender la asignatura.
Solo en casos excepcionales, cuando la ausencia esté autorizada por el tutor e informada al profesor con antelación, el estudiante podrá unirse a la clase en formato online. Este acuerdo debe confirmarse antes de la sesión.
2) Actividades individuales (30% de la nota final) — Altamente significativa
Durante el curso habrá dos actividades individuales que cada alumno deberá desarrollar. El profesor proporcionará las instrucciones, criterios de evaluación y fechas de entrega en el momento correspondiente.
3) Evaluación continuada del proyecto troncal (30% de la nota final) — Altamente significativa
El proyecto troncal se desarrolla mediante 8 entregas (alternando entregas “Light” y “Advanced”). El Mid-Term está incluido como una de estas entregas.
Entrega de entregas (obligatoria):
Es obligatorio presentar todas las entregas.
- Si no se presenta 1 entrega, no habrá impacto en la nota final de la evaluación continuada.
- A partir de la 2ª no entrega, habrá un impacto de −0,25 puntos en la evaluación continuada por cada entrega no presentada.
Entregas calificadas:
Las 8 entregas serán calificadas, incluyendo el Mid-Term. Todas las entregas calificadas tendrán el mismo peso dentro de la evaluación continuada. El profesor indicará con antelación las fechas de presentaciones evaluables.
Seguimiento en clase (evaluación formativa):
Adicionalmente, al inicio de algunas sesiones se escogerá un grupo de forma aleatoria para presentar brevemente el avance realizado desde la sesión anterior. Estas presentaciones tienen un objetivo de seguimiento y feedback, y pueden influir en la valoración de la progresión del equipo.
Mid-Term:
El profesor proporcionará información detallada sobre las instrucciones, formato y criterios del Mid-Term en el momento correspondiente.
4) Entrega final del Proyecto Troncal (30% de la nota final) — Altamente significativa
- 15% Entrega escrita
- 10% Presentación
- 5% Feedback de tus compañeros de equipo (individual)
Política de recuperación
Si un estudiante suspende la asignatura y debe recuperarla, se le asignará un trabajo a desarrollar a nivel individual que deberá entregarse en el plazo de recuperación en el mes de julio. El profesor indicará de forma detallada el proceso de recuperación. En cualquier caso, la nota final máxima de la asignatura será de 5.
El alumnado que no supere la asignatura deberá realizar un proyecto individual de recuperación durante el periodo establecido para ello.
El proyecto de recuperación estará relacionado con el proyecto de e-commerce desarrollado durante el curso y deberá demostrar la aplicación integrada de los conocimientos, competencias y resultados de aprendizaje trabajados en la asignatura.
La actividad de recuperación tendrá su propio enunciado, criterios de evaluación y rúbrica. El proyecto será realizado y entregado individualmente, aunque esté relacionado con el proyecto grupal desarrollado durante el curso.
La inteligencia artificial estará permitida en el proyecto de recuperación en las mismas condiciones establecidas para el resto de las actividades: deberá declararse su propósito, los prompts utilizados, los resultados obtenidos y las decisiones humanas adoptadas.
La calificación máxima que podrá obtenerse mediante la recuperación será de 5 sobre 10.
Utilización de herramientas de IA
Si se utilizan herramientas de IA en alguna actividad, se debe incluir un párrafo indicando para qué se ha utilizado la IA y qué indicaciones (prompts o instrucciones) se han usado para obtener los resultados. No hacerlo constituye una violación de las políticas de honestidad académica.
En esta asignatura se adopta el nivel 5 de la escala AIAS: uso total de inteligencia artificial, con requisitos adicionales de transparencia y responsabilidad académica.
El alumnado podrá utilizar herramientas de inteligencia artificial generativa durante todas las fases de las actividades individuales y grupales, incluyendo la ideación, planificación, investigación inicial, organización, redacción, creación de contenidos, revisión, análisis y mejora de los resultados.
El uso de inteligencia artificial deberá declararse siempre. En cada entrega, el alumnado deberá incluir un apartado denominado “Declaración de uso de inteligencia artificial”, en el que se indique:
- La herramienta o herramientas de IA utilizadas.
- El propósito para el que se ha empleado cada herramienta.
- Los prompts, instrucciones o indicaciones introducidos.
- Las partes de la actividad en las que se ha utilizado la IA.
- Los resultados generados o modificados mediante IA.
- Las comprobaciones realizadas para verificar la exactitud, pertinencia y calidad de dichos resultados.
- Las decisiones adoptadas directamente por el alumnado, especificando qué propuestas de la IA se han aceptado, rechazado o modificado y por qué.
La inteligencia artificial se considera una herramienta de apoyo y cocreación. La responsabilidad sobre el contenido entregado, su exactitud, su calidad académica y las decisiones finales corresponde siempre al alumnado.
En las actividades grupales deberá presentarse una declaración conjunta del uso de la IA. Cuando determinados miembros del equipo hayan realizado usos diferenciados de estas herramientas, también deberá indicarse quién ha utilizado cada herramienta y con qué finalidad.
En la evaluación entre iguales o Peer Evaluation, la IA podrá utilizarse para organizar o mejorar formalmente el comentario, pero la valoración de la contribución de los compañeros, las evidencias aportadas y la decisión final deberán responder al juicio personal del estudiante.
No se requiere ningún libro de texto. Toda la información relevante se facilitará durante las sesiones y a través de las plataformas online disponibles. Los estudiantes deben traer sus computadoras portátiles a todas las sesiones.
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