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1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial (IA) en la empresa
- Introducción general a la IA: historia y evolución de la IA
- Principales conceptos y terminologías de IA
- Diferencias entre Machine Learning, Deep Learning y otras ramas de la IA
- Modelos de IA y sus aplicaciones generales
- Entorno de trabajo con IA: herramientas, lenguajes y plataformas principales
- Implantación de soluciones IA en la empresa (Cloud vs Local)
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2. Fundamentos de la IA en ventas y el comercio electrónico
- La IA y su impacto en las ventas en la empresa
- Aplicaciones específicas de la IA en el campo del comercio electrónico
- Soluciones IA para ventas y comercio electrónico. Herramientas principales
- Ética y desafíos en el uso de IA en la actividad comercial digital
- Implicaciones del Reglamento Europeo de inteligencia artificial
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3. Estrategia de crecimiento en ventas con IA
- Definición de objetivos y planificación estratégica con IA
- Identificación de oportunidades de negocio mediante IA
- Segmentación de mercado basada en IA
- Uso de análisis predictivo para tomar decisiones informadas
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4. IA para la atracción de tráfico en eCommerce
- IA aplicada al marketing digital y adquisición de clientes
- Marketing programático y optimización automatizada de campañas
- Publicidad personalizada con IA
- Análisis de grandes volúmenes de datos para la toma de decisiones en campañas
- Optimización de SEO y SEM con IA
- Herramientas de IA para análisis de palabras clave
- Optimización automatizada de contenidos y anuncios
- Análisis competitivo con IA
- Personalización de contenidos mediante IA
- Recomendación de productos mediante algoritmos
- Automatización de la segmentación de audiencias
- Creación de experiencias personalizadas para los clientes
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5. Impulsando la conversión en eCommerce con IA
- Optimización de la tasa de conversión (CRO) con IA.
- Test A/B automatizados y análisis predictivo
- Identificación de patrones de compra mediante IA
- Optimización de precios con algoritmos de IA
- Automatización de la experiencia de compra
- Sistemas de recomendación y cross-selling
- Motores de búsqueda internos potenciados con IA
- Chatbots y asistentes virtuales para acompañar al usuario durante la compra
- Optimización de procesos de pago con IA
- Sistemas de pago optimizados y seguros
- Prevención de fraude y gestión de riesgos mediante IA
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6. Fidelización de clientes potenciada por IA
- Programas de fidelización personalizados con IA
- Creación de programas de lealtad basados en comportamiento
- IA aplicada a la retención y personalización de incentivos
- Predicción de abandono (Churn) y retención de clientes
- Identificación de clientes con riesgo de abandono
- Estrategias de retención basadas en machine learning
- Análisis de datos y mejora continua
- Uso de big data e IA para análisis post-compra
- Mejora continua del servicio y productos mediante análisis de datos
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7. IA aplicada a la atención al cliente
- Chatbots y asistentes virtuales
- Implementación de chatbots con IA
- Mejora de la experiencia de atención al cliente mediante IA
- Personalización de respuestas y atención 24/7
- Análisis de sentimientos y feedback del cliente
- Análisis de reseñas y opiniones mediante IA
- Mejora del servicio al cliente basándose en análisis de emociones
- Automatización del soporte al cliente
- Sistemas de resolución automatizada de problemas
- Mejora de la satisfacción del cliente con sistemas de IA proactivos
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8. Operaciones eficientes mediante IA
- Gestión de inventarios con IA
- Predicción de demanda y optimización de inventarios
- Automatización de la cadena de suministro
- Almacenamiento inteligente y logística optimizada
- IA aplicada a la gestión de precios
- Precios dinámicos basados en demanda y competencia
- Algoritmos de fijación de precios óptimos
- Automatización de procesos operativos
- Automatización de la logística y gestión de pedidos
- Análisis en tiempo real de procesos operativos
- IA aplicada a la planificación de recursos empresariales (ERP)
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