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Struttura del corso
Introduzione a LangGraph per l'Automazione del Marketing
- Panoramica dei concetti e nodi di LangGraph
- Orchestrazione basata su grafi per flussi di lavoro del contenuto
- Esempi in automazione email
Progettazione di Flussi di Contenuto Condizionali
- Logica condizionale nelle campagne email
- Strategie di personalizzazione con contenuto dinamico
- Alberi decisionali per i percorsi del cliente
Integrazione di LLM per la Generazione di Contenuto
- Design di prompt e concatenamento per generazioni multi-step del contenuto
- Gestione degli output e del contenuto strutturato
- Automazione di copy per newsletter, aggiornamenti prodotto e campagne
Gestione dello Stato e del Contesto
- Tracciamento delle interazioni e dell'engagement dei destinatari
- Memoria a breve termine vs. persistente nei flussi di lavoro
- Passaggio del contesto tra nodi per la coerenza
API e Integrazioni Esterne
- Integrazione di piattaforme email (ad esempio, SMTP, SendGrid, HubSpot)
- Connessione a CRM e database marketing
- Chiamate di strumenti e recupero dati esterni
Valutazione, Monitoraggio e Ottimizzazione
- Misurazione dei tassi di apertura, click-through e engagement
- Debugging dei percorsi di flussi di lavoro e risultati delle ramificazioni
- Ottimizzazione iterativa di strategie di personalizzazione
Confezionamento e Distribuzione dei Flussi di Lavoro
- Controllo delle versioni e gestione dei flussi di lavoro
- Scheduling e trigger di automazione
- Best practice operative e passaggio alle squadre di produzione
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Conoscenze di base in programmazione Python
- Esperienza con l'automazione del contenuto o flussi di lavoro di marketing
- Familiarità con piattaforme di automazione email o API
Pubblico Obiettivo
- Marketer
- Strategisti del contenuto
- Sviluppatori di automazione
14 Ore