Analítica web para medir resultados de Marketing
DIGNITAECurso subvencionado para trabajadores presencial
Madrid
Gratis
Duración : 1 Mes
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Objetivos
Identificar las herramientas y variables de analítica web para obtener resultados acerca de la información y los comportamientos que aporta el rastro de los usuarios en la web, y así, establecer a tiempo, correcciones y decisiones sobre todo lo que influye en el modelo de presencia on-line de una empresa, introduciendo mejoras en las acciones estratégicas del marketing.
A quién va dirigido
-Trabajadores pertenecientes a los sectores: 7311 Agencias de publicidad 7312 Servicios de representación de medios de comunicación -Trabajadores en ERTE de cualquier sector. -Participantes desempleados (plazas limitadas) inscritos como demandantes de empleo en los Servicios Públicos de Empleo.
Requisitos
-Trabajadores pertenecientes a los sectores: 7311 Agencias de publicidad 7312 Servicios de representación de medios de comunicación -Trabajadores en ERTE de cualquier sector. -Participantes desempleados (plazas limitadas) inscritos como demandantes de empleo en los Servicios Públicos de Empleo.
Temario completo de este curso
1. INTRODUCCIÓN A LA ANALÍTICA WEB
1.1. Por qué es necesaria la analítica web.
1.2. Analítica web 2.0.
1.3. Qué necesitamos para hacer analítica web.
1.4. Pasos recomendados al iniciar la realización de una analítica web.
2. PERFORMANCE MARKETING
2.1. Ventajas que nos ofrece el performance marketing.
2.2. La evolución del marketing on-line: branding vs. Performance.
2.3. Evolución hacia el marketing de afiliados.
3. LA TOMA DE DECISIONES BASADAS EN DATOS
3.1. Tenemos que dejar de hacer reporting y hacer análisis.
3.2. Consejos para realizar analítica web.
3.3. La analítica web y el e-mail marketing deben complementarse.
3.4. Analítica web, SEM y SEO.
3.5. La planificación de medios.
3.6. Analítica y los programas de afiliación.
3.7. Web 2.0, la analítica debe ir más allá de la web.
3.8. Análisis del buzz marketing.
3.9. Reputación on-line.
3.10. Usabilidad y diseño de interacción en la web.
3.11 Recolección de datos en analítica Web y App
3.12 Fiabailidad de los datos
4. A/B MULTIVARIATE TESTING
4.1. Las landing pages.
4.2. Cómo llevamos a cabo un «experimento».
4.3. Cómo funciona el a/b testing.
4.4 Conceptos CRO/UX
5. GOOGLE ANALYTICS Y OTRAS HERRAMIENTAS
5.1. Google analytics.
5.2. Google optimizer.
5.3 Google Tag Manager
5.4 Alternativas: Matomo, Adobe Analytics
5.5. Diferencias Google Analytics vs Google Analytics 4
6. MEDICIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE LOS PROCESOS DE NUESTRA WEB
6.1. Métricas en internet.
6.2. La tasa de conversión es la medida estratégica de nuestro rendimiento.
6.3. La tasa o porcentaje de rebote.
6.4. ¿Cuáles son las kpi ́ s idóneas en función de los objetivos de nuestro site?
6.5. Métricas complementarias a la tasa de conversión.
6.6. Primeros puntos a analizar respecto a nuestra web.
6.7. Algunas recomendaciones para mejorar la conversión.
6.8. Introducción a Métricas y Dimensiones
6.9. Sesiones y Usuarios
7. PRINCIPIOS EN LA ELABORACIÓN DE INFORMES Y DASHBOARDS
7.1. Estructuración de datos, “Storytelling”
7.2. Informes de Audiencia, Adquisición y Comportamiento.
7.3 Dimensiones y métricas personalizadas
7.4 Herramientas para elaboración de Dashboards
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