Diplomado en Estrategia en marketing y redes sociales

Docente(s) responsable: Eduardo Arriagada

Unidad académica responsable: Facultad de comunicaciones

Créditos: 4

Horas totales: 75 | Horas directas: 35 | Horas indirectas: 40

Descripción del curso:

Este curso tiene como propósito enseñar el cambio de paradigma que ha sufrido la comunicación con irrupción de las redes sociales. El curso buscará permitir que se entienda la relevancia que han tenido estas en la evolución de las comunicaciones masivas, desde su origen hasta el efecto del contexto emergente de la universalización de los dispositivos móviles y del uso intenso en ellos de aplicaciones dedicadas a promover el contacto permanente con nuestras redes sociales.

Se buscará revisar el entorno con los estudiantes para que puedan adquirir los conocimientos y las habilidades referentes a la comunicación, bajo el emergente contexto de la conectividad inmediata. El gran problema que enfrenta el manejo de cuentas personales y la gestión de cuentas institucionales por parte de los llamados community managers, es la confusión que existe entre las buenas prácticas y las mediciones de resultados propias del espacio tradicional de los medios masivos en la que la comunicación funciona sin escala condicionada por la audiencia habitual del medio respecto a lo que exigen las mejores prácticas para este nuevo entorno de redes, donde la mejor aptitud relativa, condiciona la frecuencia de contactos como fenómenos de viralización.

Finalmente se pretende abordar la comprensión y evaluación de la calidad de las cuentas, las cuales dependen del posicionamiento que tenga el usuario en la red y que tan bien interconectado se encuentre. Ello no solo depende de la cantidad de seguidores que pueda acumular o de las interacciones que adquiera, sino también de la “calidad” de los mismos, que hace referencia a una comunidad en la cual se está constantemente generando información que puede ser distribuida en el resto de la red. Lo anterior es lo que en sistemas complejos se denomina centralidad, es decir una cuenta que se conecte con comunidades diferentes, ello nos da pistas sobre que tan bien se posiciona un usuario dentro de las redes sociales y que tan buena reputación posee.

El curso pretende entregar herramientas para diseñar planes de comunicación que resuelvan la improbabilidad de la comunicación habitual con creatividad y colaboración.

El formato e-learning surge como una solución que permite construir aprendizajes a partir de los aportes de los participantes y entregando flexibilidad a sus horarios de estudio. Los participantes podrán interactuar con sus compañeros y tutores a través de mensajería y foros de discusión aplicados a las temáticas del curso, incorporando sus distintas aproximaciones y su diversidad de experiencias, enriqueciendo la reflexión y la apropiación de los conceptos claves.

Resultados de Aprendizaje:

• Analizar la comunicación humana y masiva como fenómeno social e histórico.
• Evaluar la centralidad y complejidad de las conversaciones dentro de las redes sociales.
• Definir métricas para evaluar las mejores prácticas en comunicación apropiadas a este nuevo entorno.
• Diseñar planes de comunicación que pueden enfrentar la improbabilidad de la comunicación habitual con creatividad y colaboración.

Contenidos:

• Antecedentes de las redes sociales digitales
  • Origen de las redes sociales, su desarrollo previo a la versión digital. Desarrollo de las comunicaciones desde el origen del lenguaje.
  • La crisis del marketing y la publicidad tradicional.
  • Por qué es relevante entender esto como redes sociales y no de medios sociales.
• Entorno de dispositivos móviles y aplicaciones
  • El teléfono y los antecedentes de la telefonía móvil desde el Memex hasta el surgimiento del iPhone. Antecedentes tecnológicos de ese dispositivo convergente.
  • Masificación de los dispositivos con pantalla táctil y emergencia de sus aplicaciones como oportunidad para innovar y como sector relevante de la economía.
  • Relevancia de los transistores para entender las oportunidades del nuevo entorno.
  • La irrupción de la "interconectividad" universal.
• El nuevo espacio que potencia la fuerza comunicacional de las historias
  • Un entorno que potencia la relevancia del relato que se comparte.
  • "El nuevo comunicador" que asume la innovación como la acción propia de la nueva comunicación. Un entorno que les entrega la posibilidad de convertirse en un actor generar disrupción en los mercados como en la vida social en general teniendo en el centro al relato y la exigencia de claridad.
  • Claves del storytelling.
• La inédita centralidad de las conversaciones en la comunicación masiva
  • Importancia creciente del problema de la desconfianza. La paradoja de Fenno y la conversación como herramienta para construir confianza.
  • El cambio de paradigma implícito en el paso de agregar a la capacidad de mensajes en los medios tradicionales a la posibilidad de conversar sobre esos temas con audiencias masivas en las redes.
  • Conversaciones publicadas delante de terceros como el "dato estilizable" que resulta de ese encuentro las redes + iPhone.
  • La mejor comunicación resulta del aprovechamiento de un nuevo espacio para la escucha activa.
• Decálogo para construir reputación en torno a una cuenta
  • Revisión de prácticas para la gestión de relaciones con grupos de interés.
  • Un decálogo de aspectos necesarios que complementan las historias y las conversaciones como, por ejemplo, la inmediatez, la necesidad de conseguir textos simples, de entregarle el protagonismo a cuentas asociadas a personas y de enfocarse en la generación y gestión de comunidades en torno a las cuentas.
• Medidas para evaluar la reputación de una cuenta y la distribución de contenidos por ella
  • Introducción a la idea de sistemas complejos y ciencia de redes aplicadas a redes sociales.
  • Comprensión de la idea de centralidad y PageRank vinculadas a la distribución de los contenidos emitidos los usuarios.
  • Comprensión del posicionamiento del usuario en el conjunto completo de la red, para evaluar su reputación.

Estrategias metodológicas:

• El curso está constituido de seis clases e-learning que son publicadas en pares durante bloques de dos semanas. Cada clase está estructurada utilizando un diseño instruccional centrado en el estudiante, que busca generar motivación y facilitar el aprendizaje.
• En cada clase están siempre los contenidos, evaluaciones con retroalimentación, instancias de reflexión y aplicación de lo aprendido.
• El contenido se despliega en un recorrido que utiliza distintos recursos interactivos, tales como videos
• (con presencia del docente y apoyos visuales), esquemas, audios, gráficas, ilustraciones, lecturas complementarias, preguntas formativas, links a otros recursos, etc.
• El programa cuenta con tutores de contenido que dan respuesta a las preguntas académicas, ya sea directamente, o bien, sirviendo de puente con el equipo docente.
• Los estudiantes tendrán la posibilidad de asistir a dos clases en vivo con el docente, donde podrán reforzar conocimientos y resolver dudas.

Estrategias evaluativas:

• 6 controles que permiten asegurar la comprensión de los contenidos desplegados en la plataforma (15%)
• 3 foros de participación que permiten evaluar el análisis y capacidad de reflexión de los alumnos en torno a problemáticas aplicadas (25%)
• 1 trabajo final grupal que evalúa la aplicación de los contenidos a contextos profesionales (30%)
• 1 examen final que permite evaluar de manera global los aprendizajes de los contenidos del curso (30%)

En cuanto a las estrategias de evaluación, estas se organizan en cuestionarios con preguntas de opción múltiple, que miden el nivel de aprendizaje logrado en cada clase y entregan feedback respecto de la opción correcta.

Los foros de discusión son otra instancia evaluada que permite la reflexión y la aplicación de los contenidos a temáticas actuales que resultan relevantes, promoviendo la interacción de los participantes con sus compañeros mediante opiniones fundamentadas y que enriquezcan el aprendizaje.

El curso además contempla la entrega de un trabajo grupal, desarrollado a lo largo del bimestre, donde se espera que el estudiante aplique los conocimientos adquiridos mediante el diseño de propuestas de mejoras en contextos reales, evaluación de casos, elaboración de prototipos, etc.

Finalmente, cada estudiante desarrolla un examen compuesto por preguntas de opción múltiple y de desarrollo.

Docente responsable: Juan Carlos Ferrer

Docentes: Carolina Andrea Martínez Troncoso / Nicolás Andrés Ganter Horst

Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería

Créditos: 4

Horas totales: 75 | Horas directas: 35 | Horas indirectas: 40

Descripción del curso:

El desarrollo de modelos analíticos, posibles gracias a los avances tecnológicos de almacenamiento y procesamiento de datos, hacen sentido, sí y sólo sí, tienen un propósito claro, bajo un contexto en particular. Este curso, por tanto, ayuda a dar respuesta a problemáticas genéricas de la disciplina del marketing que pueden ser modeladas a través de técnicas de data mining. El desafío que aborda este curso es, modelar considerando las complejidades y desafíos del marketing actual, como la fragmentación de audiencias, la omnicanalidad de los negocios, viajes del cliente cada vez más complejos gracias al incremento de las interacciones cliente-empresa a través de canales remotos, lo que se traduce en una pérdida de control en la construcción de experiencias del cliente.

Dado lo anterior, las organizaciones que logran beneficiarse de la tecnología para reducir la incertidumbre y tomar mejores decisiones de marketing, podrían llegar a tomar una posición ventajosa en una determinada industria. Modelos que permitan conocer al nuevo cliente, entender qué busca y personalizar la interacción cliente-organización, pueden generar un impacto positivo y beneficiar a todos los stakeholders involucrados.

El formato e-learning surge como una solución que permite construir aprendizajes a partir de los aportes de los participantes y entregando flexibilidad a sus horarios de estudio. Los participantes podrán interactuar con sus compañeros y tutores a través de mensajería y foros de discusión aplicados, incorporando sus distintas aproximaciones a las temáticas tratadas y su diversidad de experiencias, enriqueciendo la reflexión y la apropiación de los conceptos claves.

Resultados de Aprendizaje:

• Identificar los conceptos y desafíos fundamentales de la analítica de marketing.
• Distinguir los pasos de un modelo de análisis de datos aplicable al marketing.
• Analizar modelos de prospección de clientes y optimización de comunicación de marketing.
• Relacionar la gestión de la relación con el cliente y el uso de modelos de analítica de datos.
• Aplicar indicadores para la evaluación de la gestión de la relación con el cliente en una organización.
• Diseñar una propuesta de marketing con foco en la gestión de la relación con el cliente de una organización.

Contenidos:

• Conceptualización de la analítica de marketing
  • Contexto desafíos actuales del marketing en ambientes altamente competitivos.
  • Beneficios de la implementación de modelos analíticos de marketing para mejorar la toma de decisiones.
  • Problemáticas de marketing usualmente modeladas a través de minería de datos.
• Metodología CRISP-DM (Proceso intersectorial estándar para la extracción de datos)
  • Método CRISP-DM (6 pasos)
    • Entendimiento del negocio
    • Comprensión de los datos
    • Preparación de los datos
    • Modelado
    • Evaluación
    • Implementación
• Optimización de la comunicación de marketing
  • Modelos de prospección de clientes (identificación de buenos prospectos, elección de canales de comunicación de marketing, diseño de mensajes apropiados con las características del target)
  • Modelos de elección y optimización de herramientas de comunicación de marketing (encaje con el perfil del target, optimización de campañas de marketing directo, optimización de presupuesto y efectividad)
• Modelos de CRM (Customer Relationship Management)
  • Perfilamiento en base a información conductual del cliente.
  • Determinación del valor del cliente (por ejemplo: CLV – customer life time value).
  • Cross-selling, up-selling, y recomendaciones.
• Modelos de retención y fuga
  • Modelos de reconocimiento de intención de fuga
  • Modelos de clasificación fugados/no fugados
  • Modelos predictivos de fuga (¿predecir quienes se irán versus por cuánto tiempo se quedarán?
• Implicancia de negocios y de marketing
  • Aspectos estratégicos de la interpretación de modelos analíticos de marketing
  • Trade-off entre la precisión y el grado de comprensibilidad de los modelos (qué tan bueno es trabajar con modelos de “caja negra”)
  • Implementación de modelamiento en tiempo real

Estrategias metodológicas:

El curso está constituido de seis clases e-learning y dos clases sincrónicas. Cada clase está estructurada utilizando un diseño instruccional centrado en el estudiante, que busca generar motivación y facilitar el aprendizaje.

• Aprendizaje autónomo asincrónico
• Clase expositiva
• Foro
• Estudio de caso

Estrategias evaluativas:

• 6 controles individuales: (15%)
• 3 foros: (25%)
• 1 trabajo de aplicación final grupal: (30%)
• 1 examen final global individual: (30%)

Docente(s) responsable: Ariel Antonio Jeria Cánova

Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería

Créditos: 4

Horas totales: 75 | Horas directas: 35 | Horas indirectas: 40

Descripción del curso:

Las redes sociales han transformado la forma de comunicarse, este cambio trae ventajas, riesgos y nuevas oportunidades para las organizaciones. La instantaneidad de las Redes Sociales, así como su capacidad de entregarnos métricas constantes de rendimiento, hacen de ella una herramienta clave no solo de venta, sino también de comprensión de nuestra audiencia, clientes y potenciales clientes. Siendo imprescindible saber hacer uso de ellas, tener objetivos claros y desarrollar una estrategia integral para alcanzarlos, siempre bajo una lógica de testeo, análisis, interpretación y aprendizaje.

Se espera que al finalizar el curso, los estudiantes puedan gestionar estrategias de comunicación, desde el diagnóstico, hasta la implementación y posterior evaluación. Para el logro de lo anterior, a lo largo del curso entregarán conceptos y elementos para comprender las redes sociales, creación de estrategia de contenidos, análisis de cómo hacer campañas en redes sociales (Facebook, Instagram, WhatsApp, Messenger, YouTube, Twitter, LinkedIn, Tiktok, entre otras), el manejo de influenciadores, herramientas y estrategias de automatización, monitoreo y escucha, y analítica y KPIs para medir el éxito de la estrategia en Redes Sociales.

El curso se desarrolla en formato online, el cual, surge como una solución que permite construir aprendizajes a partir de los aportes de los participantes y entregando flexibilidad a sus horarios de estudio. Los participantes podrán interactuar con sus compañeros y tutores a través de mensajería y foros de discusión aplicados a las temáticas del curso, incorporando sus distintas aproximaciones y su diversidad de experiencias, enriqueciendo la reflexión y la apropiación de los conceptos claves.

Resultados de Aprendizaje:

• Identificar el rol de las redes sociales en el contexto actual del marketing digital y del proceso de comunicaciones.
• Analizar estrategias comunicacionales en redes sociales aplicando los principales modelos, componentes, atributos y objetivos en función de las audiencias y usuarios.
• Construir indicadores relevantes para la medición de la efectividad de las campañas de comunicación en redes sociales
• Diseñar una estrategia comunicacional para una organización utilizando redes sociales.

Contenidos:

• Cómo desarrollar una completa estrategia en RRSS
  • Definir objetivos y KPIs
  • Que es un Benchmark y para que se utiliza
  • Definamos nuestro público objetivo
  • Selección de redes sociales: donde poner los esfuerzos
  • Definir periodicidad de publicación
  • Subir contenido, escuchar, patrocinar y retroalimentar la estrategia
• Marketing de contenidos en plataformas digitales
  • La importancia del Branded content
• Deep dive I: Facebook, Instagram, Twitter, LinkedIn
  • Facebook
  • Instagram
  • Twitter
  • LinkedIn
• Deep dive II: YouTube, WhatsApp, Messenger y Tiktok
  • Youtube
  • Tiktok
  • WhatsApp
  • Messenger
• Influenciadores, manejo de crisis en redes sociales y Social Listening
  • Marketing de influenciadores
  • Manejo de crisis en redes sociales
  • Social Listening o escucha social
  • Métricas cuantitativas y cualitativas
• Analítica y KPIs para medir el éxito en Redes Sociales
  • Segmentación: Como hacerlo de manera eficiente
  • Métricas más relevantes en Redes Sociales ¿Cuáles son?

Estrategias metodológicas:

El curso está constituido de seis clases e-learning y dos clases sincrónicas.

• Aprendizaje autónomo asincrónico
• Clase expositiva
• Foro
• Estudio de caso

Estrategias evaluativas:

El curso cuenta con las siguientes actividades de evaluación:

• 6 controles individuales: (15%)
• 3 foros: (20%)
• 1 trabajo de aplicación final grupal: (25%)
• 1 examen final global individual: (40%)

Docente(s) responsable: Carolina Andrea Martínez Troncoso

Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería

Créditos: 4

Horas totales: 75 | Horas directas: 35 | Horas indirectas: 40

Descripción del curso:

A lo largo de este programa, los participantes analizarán herramientas esenciales que apoyarán el proceso de toma de decisiones en relación con el mix de marketing. Esto incluye el desarrollo de productos o servicios, la presentación y evidencia física de estos, la estrategia de precios, la elección de canales de distribución, la elaboración de un mix promocional efectivo y la optimización de la gestión de relaciones con los clientes.

El formato e-learning surge como una solución que permite construir aprendizajes a partir de los aportes de los participantes y entregando flexibilidad a sus horarios de estudio.

Resultados de Aprendizaje:

• Reconocer los principales conceptos asociados al marketing operacional.
• Identificar los modelos del comportamiento del consumidor como fuente de información para las campañas de marketing.
• Distinguir las definiciones de un producto, sus niveles y ciclo de vida que permita la toma de decisiones operativas en la medición de campañas de marketing.
• Relacionar la fijación y modificación de precios con las campañas de marketing.
• Analizar los canales de distribución y herramientas de comunicación en la medición de campañas de marketing.
• Aplicar técnicas de marketing operacional para medir el impacto en la rentabilidad de diferentes estrategias de marketing disponibles para la empresa.

Contenidos:

• Introducción al Marketing Operacional
  • Modelo básico del Proceso de Marketing Concepto de Valor
  • Herramientas de medición de campañas de marketing
  • Beneficios de la implementación de herramientas de medición de campañas.
• Segmentación, Targeting y Posicionamiento
  • Marketing masivo, diferenciación o selectivo Segmentación y Targeting
  • Segmentación ¿Como implementarla?
  • RFM (Recency, Frequency and Monetary Value) Posicionamiento Estratégico
  • Mapas de Posicionamiento
• Conducta del Consumidor
  • Conducta de compra de los consumidores
  • Factores que influyen sobre el comportamiento del consumidor Modelo estímulo-respuesta
  • Procesos psicológicos fundamentales
  • Indicadores relacionados a la conducta del consumidor
• Producto y Plaza
  • Niveles de Producto
  • Ciclo de vida del producto Servicios
  • Canales de distribución
  • Multicanalidad versus omnicanalidad
• Precios
  • Estrategias de fijación de precios
  • Estrategias de precios para productos nuevos Estrategias de precios para mezcla de productos Estrategias para ajustes de precios
• Promoción
  • Comunicación Integrada de Marketing (IMC)
  • Herramientas de Comunicación de Marketing
  • Embudo de Conversión

Estrategias metodológicas:

El curso está constituido de seis clases e-learning y dos clases sincrónicas.

• Aprendizaje autónomo asincrónico
• Clase expositiva
• Foro
• Estudio de caso

Estrategias evaluativas:

• 6 controles individuales: (15%)
• 3 foros: (25%)
• 1 trabajo de aplicación final grupal: (30%)
• 1 examen final global individual: (30%)