PARTE 1. Analítica Web y Herramientas de Medición

• Estrategia y Medición: Introducción al análisis, métricas web y su relación con el SEO y SEM.

• Optimización: Mejora de sitios web y análisis de comportamiento en dispositivos móviles (Mobile Analytics).

• Ecosistema Google Analytics:

  • Funciones básicas, informes y navegación.

  • Transición y configuración de Google Analytics 4 (GA4).

• Redes Sociales: Métricas específicas y analítica para Social Media.

• Alternativas Corporativas: Introducción a Adobe Analytics.

PARTE 2. Implementación con Google Stack (GTM y Looker Studio)

• Gestión de Etiquetas: Configuración y despliegue con Google Tag Manager.

• Recogida de Datos: Procesos de implementación, campañas y medición de conversiones.

• Visualización de Datos: Creación de cuadros de mando e informes interactivos con Looker Studio (anteriormente Google Data Studio).

• Versión Enterprise: Introducción a Google Analytics 360.

PARTE 3. Fundamentos y Metodología del Analista Web

• El Perfil Profesional: Competencias del analista web y buenas prácticas.

• Tipos de Análisis:

  • Análisis Cuantitativo: Medición del Clickstream y definición de KPIs (Key Performance Indicators).

  • Análisis Cualitativo: Comportamiento del usuario y experiencia.

• Publicidad Digital: Introducción a Google Ads (AdWords) y su integración analítica.

• Resolución de Problemas: Identificación de los principales errores en la medición de datos.

PARTE 4. Marketing Online y Posicionamiento Web

• Ecosistema Digital: Entorno web, comercio electrónico y Plan de Social Media.

• SEO (Search Engine Optimization):

  • Posicionamiento orgánico y técnicas avanzadas.

  • Keyword Hunting: Herramientas para la caza de palabras clave.

  • Prevención y riesgos del Black Hat SEO.

• SEM (Search Engine Marketing): Posicionamiento patrocinado y gestión de anuncios.

• Estrategia de Contenidos: El papel del Content Marketing en la captación.

PARTE 5. Business Intelligence y Big Data

• Big Data Introduction: Conceptos fundamentales, volumen, velocidad y variedad de los datos.

• Business Intelligence (BI): * Transformación de datos en decisiones estratégicas.

  • Uso de herramientas de visualización de datos de alto nivel.