Retail Store en Google Cloud Platform

1

Lo que aprenderás sobre GCP para ecommerce

2

Etapas clave y MLOps

3

Arquitectura de alto nivel

4

Tour de la aplicación de retail

5

Backend as a Service y modelo de seguridad

6

Introducción al proyecto

7

Medición de interacciones

8

Setup de Google Tag Manager

9

Etiquetando con Google Tag Manager

10

Etiquetas relevantes para CLV

11

Integración con servicios

Exposición de servicios con Apigee

12

Servicios expuestos con APIs

13

¿Qué son las APIs?

14

Apigee

15

Creación de tu primer API Proxy en Apigee

16

Administración de APIs con Apigee

17

Creando un portal de desarrolladores

18

Interactuando con el portal de desarrolladores

19

Insights to Actions

Generación de modelos AI/ML

20

Machine Learning con datos estructurados

21

BigQuery para modelos de Forecasting y LTV

22

Bigquery ML - Manos a la Obra

23

Auto ML vs. Bigquery ML

24

Consideraciones para entrenar un modelo en BigQueryML

25

Entrenamiento del modelo en BigQuery ML

26

Cómo exportar modelos hechos en BQML

27

Exportando un modelo hecho con BQML

Consumo de servicios de AI/ML

28

Cómputo Serverless y Contenedores

29

¿Qué es Kubernetes?

30

Consumo de modelos ML mediante BigQuery API

31

Almacenamiento de predicciones

32

Ejecución de predicciones y persistencia

33

Despliegue continuo con Cloud Run

34

Ejecución de despliegue con Cloud Run

35

Escalamiento de servicios en Cloud Run

36

AuthN y AuthZ con Cloud Run

Google Marketing Platform

37

Análisis de las predicciones

38

Segmentamos nuestras Predicciones

39

Caso práctico para definir tu estrategia de activación

40

Generemos nuestros modelos en la plataforma

41

Segmentamos nuestras audiencias en BigQuery

42

Carga tus audiencias y conecta tu medio de activación

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Recursos

¿Cómo integrar audiencias de BigQuery en Google Marketing Platform?

Conectar datos de BigQuery con Google Marketing Platform es una tarea esencial para optimizar estrategias de marketing digital, facilitando la segmentación avanzada y activación de audiencias a través de Google Analytics y otros servicios como Google Ads. Aquí te explicamos cómo puedes llevar a cabo este proceso.

¿Cómo configurar Google Analytics para recibir datos enriquecidos?

Google Analytics es el núcleo de la plataforma de marketing digital de Google y permite gestionar datos tanto online como offline. La clave está en crear una dimensión customizada:

  1. Ir al panel de Administración: Accede a la administración de Google Analytics.
  2. Crear una dimensión personalizada: Ve a "Custom Dimension" y selecciona el nivel de usuario. Esto permite recibir la información enriquecida desde BigQuery.
  3. Establecer el alcance de la dimensión: Define si será a nivel de usuario, hit, producto o sesión. En este caso, se utilizará a nivel de usuario.

¿Cómo importar los datos a Google Analytics?

Una vez creada la dimensión, es crucial importar los datos:

  1. Configurar la importación de datos: Ve a "Data Import" y crea una nueva importación.
  2. Definir el tipo de datos a importar: Selecciona información relevante, como IDs de usuario, para sincronizar datos offline con los datos capturados por Google Analytics.
  3. Cargar el archivo segmentado: Sube el archivo de user IDs obtenido de BigQuery para empezar a reconocerlos como una audiencia dentro de Google Analytics.

¿Cómo activar audiencias con Google Marketing Platform?

Tras integrar y definir audiencias en Google Analytics, el siguiente paso es activar estas audiencias a través de Google Marketing Platform:

  1. Accede al Integration Center: Desde el home de Google Marketing Platform, dirígete al centro de integración.
  2. Selecciona el canal adecuado: Decide si usarás Google Ads o Google DV360 para activar la audiencia.
  3. Realiza la conexión: Integra con la herramienta seleccionada, teniendo en cuenta que se requiere una licencia de Google Marketing Platform para completar esta acción.

Al final de este proceso, ya estarás listo para lanzar campañas de marketing digital utilizando tus audiencias segmentadas y enriquecidas. Recuerda que dominar estas herramientas y procesos te prepara para implementar un marketing digital verdaderamente data-driven en tu eCommerce.

Con estas estrategias y herramientas, has adquirido un conocimiento integral para implementar de manera efectiva una estrategia de marketing digital apalancada en datos y machine learning, posicionándote un paso adelante en el competitivo mundo del eCommerce. ¡Sigue aprendiendo y aplicando nuevas tecnologías en tus proyectos!

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Oro puro, muchas gracias esto lo que estaba buscando hace mucho y al entender como funciona ya puedo conectarlo todo, impresionante. Estoy aplaudiendo de pie.