Transformación Digital y Nuevos Modelos de Negocio
Digitization: Conversión de información analógica a digital.
Digitalización de Procesos: Automatización y optimización de procesos mediante tecnología.
Prosumer: Consumidor que también produce contenido o valor; un usuario que compra un producto y publica una reseña online influyendo en otros consumidores.
UGC: Contenido generado por usuarios.
Live Shopping: Venta en directo mediante streaming.
Social Commerce: Compra integrada en redes sociales.
Hype Cycle de Gartner: Modelo que describe la madurez de una tecnología en fases de lanzamiento, expectativas infladas, desilusión y productividad.
Humanismo Tecnológico: Enfoque ético y centrado en las personas en el uso de la tecnología.
Brecha Digital: Desigualdad en el acceso y uso de tecnologías.
Peer to Peer: Intercambio directo entre personas.
Freemium: Modelo gratuito con opciones de pago (ejemplos: Netflix y Adobe).
Free: Modelo totalmente gratuito monetizado indirectamente (ejemplos: Google y Facebook).
GAFAM: Acrónimo de Google, Apple, Facebook, Amazon y Microsoft como actores dominantes del ecosistema digital; concentra enormes volúmenes de datos, controla infraestructuras tecnológicas clave, lidera la innovación digital y actúa como plataforma dominante sobre la que operan millones de empresas, servicios y usuarios en todo el mundo.
Sharing Economy: Uso compartido de recursos mediante plataformas (ejemplos: Uber, Airbnb).
Multi Screen: Uso simultáneo de dispositivos.
Second Screen: Uso de un dispositivo complementario.
Phygital: Integración de lo físico y lo digital.
ERP: Gestión integral de recursos empresariales.
CMS: Gestión de contenidos.
SaaS: Software en la nube.
Open Source: Software de código abierto.
Ventaja Cognitiva: Capacidad de decidir mejor gracias a datos e IA.
Océanos Rojos: Mercados altamente competitivos.
Océanos Azules: Nuevos mercados sin competencia.
Fintech: Tecnología aplicada a finanzas (ejemplo: PayPal).
LegalTech, InsurTech y HealthTech: Tecnología aplicada a los sectores legal, asegurador y sanitario.
STEM: Ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas.
Inteligencia Artificial y Tecnologías Emergentes
Inteligencia Artificial: Disciplina que desarrolla sistemas capaces de realizar tareas propias de la inteligencia humana, cuya evolución reciente se basa en el aumento de datos, potencia computacional y aprendizaje automático.
Machine Learning: Aprendizaje a partir de datos.
Deep Learning: Aprendizaje basado en redes neuronales profundas.
Agentic AI: Sistemas autónomos orientados a objetivos.
AI First Organization: Empresa que sitúa la IA en el centro de su estrategia.
Prompt: Instrucción dada a un modelo.
Prompt Engineer: Perfil especializado en diseñar prompts.
NLP: Procesamiento del lenguaje natural.
Computer Vision: Interpretación de imágenes y vídeo.
Low Code / No Code: Desarrollo con poco o ningún código.
Red Neuronal: Modelo inspirado en el cerebro humano.
Fine Tuning: Ajuste de un modelo preentrenado.
RAG: Generación apoyada en recuperación de información externa.
LLM: Modelos de lenguaje de gran tamaño.
Test de Turing: Prueba para evaluar si una máquina se comporta como un humano.
Deep Fake: Contenido audiovisual sintético realista.
Algoritmo: Conjunto ordenado de instrucciones para resolver un problema.
Marketing Estratégico y Publicidad Digital
El Proceso de Venta y Estrategia
Funnel de Conversión: Modelo del proceso de compra online con fases de atracción, consideración y conversión, representado como un embudo.
TOFU, MOFU y BOFU: Fases superior (Top), media (Middle) e inferior (Bottom) del funnel.
Marketing: Generación de demanda.
Branding: Construcción de marca.
PEST: Análisis del entorno externo usado al inicio del plan de marketing.
DAFO: Análisis estratégico interno y externo para definir estrategias.
USP: Propuesta única de valor, como seguridad (Volvo), experiencia (Apple) o conveniencia (Amazon).
Cinco Fuerzas de Porter: Rivalidad, clientes, proveedores, nuevos entrantes y sustitutos.
AIDA: Atención, interés, deseo y acción.
Matriz BCG: Clasificación de productos en estrellas, vacas, interrogantes y perros según crecimiento y cuota.
Matriz Spider: Comparación visual de atributos competitivos.
Canales y Métricas Publicitarias
ATL (Above The Line): Comunicación masiva.
BTL (Below The Line): Comunicación segmentada.
GDPR: Normativa europea que condiciona el uso de datos en marketing digital.
CPM, CPC y CPA: Modelos de compra por impresión, clic y adquisición.
SEO: Posicionamiento orgánico.
SEM: Posicionamiento de pago.
CTR: Ratio de clics.
Publicidad Nativa: Integrada en el contenido.
Branded Content: Contenido de marca con valor.
Cookieless: Reducción de cookies de terceros.
Tipos de Cookies: Técnicas, analíticas, de personalización y publicitarias.
Cookie vs Pixel: Almacenamiento frente a registro de eventos.
Publicidad Programática: Compra automatizada de medios.
Retargeting: Impacto a usuarios previos.
Adblock: Bloqueo de anuncios.
LOPD vs RGPD: Normativa nacional frente a regulación europea más amplia.
Analítica de Datos y Business Intelligence
Data Driven: Toma de decisiones basada en datos, requiriendo cultura analítica, datos fiables, tecnología y uso real.
Data Supply Chain: Captura, almacenamiento, procesamiento, análisis y visualización de datos.
Métricas vs KPI: Medición general frente a indicadores estratégicos.
LTV (Lifetime Value): Valor total del cliente calculado por valor medio, frecuencia y duración.
CAC (Coste de Adquisición de Cliente): Coste de adquisición calculado por inversión total entre clientes captados.
SMART: KPI específicos, medibles, alcanzables, relevantes y temporales.
Google Trends vs Analytics: Tendencias externas frente a comportamiento web.
Data Studio vs Analytics: Visualización frente a medición.
Business Intelligence: Fuentes, integración, almacenamiento y visualización.
BBDD: Sistemas de almacenamiento de datos, relacionales o no relacionales.
SQL y NoSQL: Lenguajes para bases relacionales y no relacionales.
ETL: Extracción, transformación y carga de datos.
SaaS e IaaS: Software e infraestructura como servicio.
On-Premises vs On-Line: Almacenamiento local frente a la nube.
API: Comunicación entre sistemas.
Datamart y OLAP: Análisis por áreas y análisis multidimensional.
Modelos Analíticos: Descriptivos, diagnósticos, predictivos y prescriptivos.
Data Mining: Extracción de patrones en datos con ejemplos como segmentación o fraude.
