- 1

Google Cloud para Retail: Optimización y Modernización en E-commerce
08:50 - 2

MLOps: Integración y Operacionalización en Ciencia de Datos Retail
12:17 - 3

Arquitectura de Alto Nivel para Aplicaciones en la Nube
08:41 - 4

Desarrollo de Aplicaciones con Firebase y Vue: Configuración Inicial
18:49 - 5

Firebase: Autenticación y Seguridad en Aplicaciones Web
12:07 - 6
Instalación y Configuración de Google Cloud y Firebase para Apps
07:05 - 7

Medición de Interacciones con Google Tag Manager y Analytics
08:42 - 8

Configuración de Google Tag Manager y Google Analytics
16:23 - 9

Tageo Avanzado con Google Tag Manager para Customer Lifetime Value
12:33 - 10
Uso estratégico del Customer Lifetime Value (CLV)
01:11 - 11

Integración de Servicios y APIs en Arquitecturas Modernas
11:25
Integración de Audiencias en Google Marketing Platform
Clase 42 de 42 • Curso de Google Cloud Platform para E-commerce
Contenido del curso
- 12

Integración de APIs en Tiendas en Línea
09:17 - 13

Fundamentos y Creación de APIs con APIG de Google Cloud
09:33 - 14

Creación y Gestión de APIs con APIG
06:48 - 15

Creación de API Proxy con APIG y OpenAPI Specification
10:40 - 16

Creación y Gestión de API Products y Developer Apps
11:05 - 17

Creación y gestión de portales para desarrolladores con APIG
12:22 - 18

Configuración de Portales para Desarrolladores en APIG
06:04 - 19

Buenas prácticas para desarrollar APIs eficaces
01:46
- 20

Datos Estructurados en Machine Learning para Marketing
13:12 - 21

Modelos de Forecasting y Customer Lifetime Value con BigQuery
06:45 - 22

Integración de BigQuery con Jupyter para Análisis de Datos
15:34 - 23

Cuándo usar AutoML Tables vs BigQuery ML en Machine Learning
12:44 - 24

Entrenamiento de Modelos de Machine Learning con BigQuery ML
10:08 - 25

Entrenamiento y Evaluación de Modelos con BigQuery ML y Jupyter
13:39 - 26

Exportación de Modelos en BigQuery ML: Métodos y Consideraciones
07:09 - 27

Exportación de Modelos de Machine Learning a Cloud Storage
05:43
- 28

Despliegue de Modelos Machine Learning en Google Cloud Run
11:16 - 29

Introducción a Kubernetes y su Uso en la Orquestación de Contenedores
09:42 - 30

Implementación de Modelos de Machine Learning con BigQuery API
09:31 - 31

Almacenamiento de Predicciones con Google Cloud Storage y BigQuery
08:21 - 32

Implementación de Modelos ML en BigQuery y Almacenamiento en GCS
12:56 - 33

Despliegue Continuo con Google Cloud: Herramientas y Estrategias
12:13 - 34

Despliegue Continuo en Google Cloud con Cloud Run y Docker
10:31 - 35

Configuración de Escalamiento en Google Cloud Run
14:32 - 36

Control de Autenticación y Autorización en Google Cloud Run
25:41
- 37

Google Cloud Platform para Estrategias de Marketing Digital
10:45 - 38

Integración de Google Analytics con BigQuery para Segmentación Avanzada
09:29 - 39

Análisis de Datos con SQL y Modelos K-Means en Google Analytics
13:25 - 40

Creación y Evaluación de Modelos en BigQuery con Datos de Google Analytics
17:14 - 41

Segmentación de Audiencias en BigQuery y Predicciones de Compra
03:30 - 42

Integración de Audiencias en Google Marketing Platform
09:43
¿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:
- Ir al panel de Administración: Accede a la administración de Google Analytics.
- Crear una dimensión personalizada: Ve a "Custom Dimension" y selecciona el nivel de usuario. Esto permite recibir la información enriquecida desde BigQuery.
- 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:
- Configurar la importación de datos: Ve a "Data Import" y crea una nueva importación.
- 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.
- 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:
- Accede al Integration Center: Desde el home de Google Marketing Platform, dirígete al centro de integración.
- Selecciona el canal adecuado: Decide si usarás Google Ads o Google DV360 para activar la audiencia.
- 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!