Esenciales del growth marketing

Empezamos por construir una base común para entender el ecosistema de marketing de punta a punta. Vamos a recorrer los principales modelos de negocio, canales, roles y especializaciones, entender quién es responsable de qué y trabajar los conceptos esenciales que vas a necesitar durante el resto del curso.
También vamos a ver cómo pensar un ICP y distintos roadmaps de aprendizaje según el área de marketing en la que quieras desarrollarte.

Vas a ver: B2B, B2C y B2B2C · canales · roles y especializaciones · ownership · ICPs · conceptos esenciales · glosario · roadmaps de aprendizaje.

Aprender a mirar datos sin perder de vista el negocio. Vamos a trabajar con métricas financieras, de marketing y específicas de cada canal para entender qué está pasando, detectar oportunidades y distinguir una señal importante de una métrica que, aislada, dice bastante poco.
Después vamos a llevar ese análisis a reporting: cómo estructurar un buen reporte, qué mostrar, qué comparar y cómo contar una historia clara con los datos.

Vas a ver: métricas absolutas y relativas · revenue y rentabilidad · métricas por canal · funnels · KPIs y OKRs · benchmarks · targets · MoM, WoW y YoY · análisis crítico · reporting ejecutivo · storytelling con datos.

Una buena estrategia empieza bastante antes de elegir canales o pensar campañas. Vamos a aprender a auditar un negocio, investigar un mercado, analizar competidores y entender en profundidad a un ICP: sus pain points, aspiraciones, objeciones y alternativas actuales.
Con ese research como punto de partida, vamos a trabajar posicionamiento, diferenciación, Voice DNA y planificación, pensando el marketing como un ecosistema donde los distintos canales comparten información y se potencian entre sí.

Vas a ver: auditorías · market research · competitor research · ICP research · posicionamiento · diferenciación · Voice DNA · Claude · optimización institucional y recurrente · planificación · sinergia entre canales.

Entender marketing también implica entender cómo las personas procesan información y toman decisiones. Vamos a recorrer principios de psicología del consumidor y Behavioral Science para analizar qué puede facilitar, frenar o modificar una decisión.
Vamos a trabajar con modelos y conceptos que después podemos aplicar a comunicación, creatividad, ofertas, funnels, producto y UX.

Vas a ver: procesos de decisión · sesgos cognitivos · heurísticas · COM-B · Fogg Behavior Model · EAST · aversión a la pérdida · efecto anclaje · prueba social · arquitectura de elección · fricciones de conversión.

Cómo construir contenido con una estrategia detrás. Vamos a partir de objetivos de negocio e insights de audiencia para definir pilares, mensajes, formatos y oportunidades creativas, y entender qué rol cumple cada pieza dentro de una estrategia más amplia.
También vamos a analizar contenidos que funcionaron, patrones que podemos identificar y aprendizajes de cuentas y estrategias en las que trabajé.

Vas a ver: audience insights · content pillars · hooks · storytelling · formatos · distribución · crecimiento orgánico · análisis de contenidos · estrategia editorial · aprendizajes y errores de gestión.

Cómo pensar creatividad cuando además de captar atención necesitamos generar resultados. Vamos a trabajar desde la construcción de ángulos y mensajes hasta la elección de formatos y creatividades según el objetivo y la etapa del funnel.
Y, sobre todo, cómo analizar performance para entender qué nos está diciendo una creatividad y cómo convertir esos aprendizajes en nuevas iteraciones e ideas.

Vas a ver: creative angles · copywriting · funnel stages · UGC · testimonios · demos · creative briefs · análisis de anuncios · iteración creativa · errores frecuentes en campañas pagas.

Growth no termina cuando conseguimos una conversión. En este módulo vamos a recorrer el customer journey completo para entender cómo adquirir, convertir, retener y aumentar el valor de un cliente a lo largo del tiempo.
Vamos a comparar estrategias B2B y B2C, trabajar la diferencia entre generar y capturar demanda y analizar qué herramientas tenemos para seguir construyendo la relación después de la primera conversión.

Vas a ver: demand generation vs. demand capture · adquisición B2B y B2C · lead nurturing · lifecycle marketing · email · CRM · automatizaciones · churn · recurrencia · fidelización · upselling · cross-selling · customer journey.

No todos los negocios necesitan estar en todos los canales. Vamos a recorrer los principales canales de adquisición, comunicación y conversión para entender qué puede aportar cada uno, cuándo tiene sentido usarlo y cómo elegir el mix adecuado según el negocio y el objetivo.
La idea es dejar de pensar Meta, Google, SEO, Organic o CRM como silos y empezar a entender qué información puede aportar cada uno al resto de la estrategia.

Vas a ver: Meta Ads · Google Ads · SEO · AEO · Organic Social · email · CRM · influencers · afiliados · partnerships · website · CRO · selección y combinación de canales (sinergia)

Medir marketing tiene límites, y entenderlos es tan important como saber usar las herramientas. Vamos a empezar por las bases del tracking —eventos, UTMs, conversiones, píxeles y APIs— para después entrar en uno de los grandes problemas de marketing: cómo determinar qué está generando realmente los resultados.
Vamos a comparar modelos de atribución, entender sus sesgos y sumar herramientas de incrementalidad y Marketing Science para construir una lectura más completa de performance.

Vas a ver: tracking · eventos · UTMs · naming conventions · GA4 · conversiones online y offline · píxeles · Conversion APIs · modelos de atribución · incrementalidad · conversion lift · geo lift · brand lift · introducción a MMM · triangulación.

No necesitás convertirte en estadístico para trabajar en marketing, pero sí entender lo suficiente como para interpretar datos, experimentos y estudios sin sacar conclusiones equivocadas.
Vamos a trabajar los fundamentos estadísticos que aparecen con mayor frecuencia en marketing y aprender a reconocer qué podemos —y qué no podemos— concluir a partir de los datos que tenemos.

Vas a ver: fundamentos de estadística estadística descriptiva e inferencial · cómo interpretar datos correctamente · tests A/B · cómo evitar conclusiones equivocadas. · visualización de datos · tamaño muestral · significancia estadística · interpretación crítica de estudios.