Máster en Analítica Digital

Qué es la analítica web. Para qué sirve la analítica web. Fundamentos de la analítica web. Metodología de base del analista web. Primeros pasos en la analítica web.

• Establecimiento de objetivos y KPIs
• Tipos de sitios web y estrategias, objetivos y KPIs básicas
• Alinear la analítica web con la estrategia de negocio
• Talleres para resolver por el alumno:
  • Sitio de tipo comercial
  • Sitio de tipo contenidos
  • Sitio de tipo servicios
• Sitio de tipo conseguir contactos
• Exposición de las soluciones.

• Introducción a Google Analytics
• Cómo configurar una cuenta
• Recorrido de las pantallas básicas
• Obtención de datos

• Google Analytics por dentro: dimensiones y métricas. ¿Cómo se trata la información en Analytics?
• Las bases de la Tracking API Javascript
• Perfiles orientados a negocio: los filtros
• Variables personalizadas, sus limitaciones y sus utilidades prácticas
• Eventos, sus limitaciones y utilidades prácticas
• Objetivos y ecommerce
• Aplicaciones de informes personalizados
• Aplicaciones de segmentos personalizados
• Performance Marketing con Analytics. Creando test a medida de los sites
• Exportaciones de datos con la Export API y posibilidades
• Segmentación Avanzada con Google Analytics

• Base tecnológica de una herramienta de Analítica Web
• ¿Cómo funciona una herramienta?
• Evolución: de logs a tags
• Relación entre etiquetado y su traslación a variables y métricas
• Identificación del usuario
• Etiquetado básico y ad hoc
• Validación de etiquetado y confianza en los datos
• Ejercicio: Validación de etiquetado en una web
• Integración en Web Analytics
• Herramientas: criterios de elección
• Procedimiento de un proyecto de etiquetado
• Ejercicio: Elaboración de un plan de etiquetado

Nos introduciremos en la parte más técnica de la Analítica Web. Mediante una clase muy práctica y trabajando con un sitio web, aprenderemos a dar los primeros pasos para la correcta configuración de Google Analytics e implementación con el gestor de tags más usado en los principales sitios web de internet: Google Tag Manager. Al final de la clase, tendrás los conocimientos necesarios para empezar a usar GTM, tanto para inserción de tags, medición de eventos, etc.

• Introducción a Excel
• Para qué sirve y qué nos ofrece
  • Manejo general del programa
  • Límites del programa
• Herramientas más usadas y útiles, con enfoque en la Analítica Web
  • Vínculos y fórmulas más útiles/usables
  • Fijación de fila y/o columnas
  • Formatos condicionales
  • Gráficos inmediatos. Cuáles son los más útiles/usables y qué posibilidades tienen
  • Gráficos elaborados. Algunos ejemplos prácticos
• Crear plantillas/KPIs que se actualicen lo más automáticamente posible
• Atajos y extras de Excel más usados:
  • Teclas directas
  • Uso del F4
  • Macros sencillas para hacer tareas repetitivas, etc.

• Metodología para análisis cuantitativo
• Análisis de marketing
• Análisis de entorno
• Análisis de conversión
• Aprender a pensar
• Ejercicios prácticos de cada análisis

• Google Data Studio
• Tableau
• Power BI

• Técnicas de investigación de mercado clásicas aplicadas en analítica web ¿Cómo hacer que los datos que recogemos nos digan qué ocurre?
• Una landing no funciona, la home tiene rebote, el funnel pierde en este paso, pero…, ¿por qué?
• La analítica cualitativa se vale de encuestas, entrevistas, focus group, test con usuario para entender cómo actúa el usuario y, sobre todo, por qué hace lo que hace.
• ¿A qué ha venido la visita? ¿Qué valora de nosotros? ¿Qué detesta? Google Analytics nos lo dirá.

El objetivo del módulo es conocer el funcionamiento de la API de Google Analytics y su integración con las herramientas que usa el analista. Es un módulo con enfoque 100 % práctico, donde aprenderás a automatizar tus propios reportings de métricas sobre Excel/GDocs y cómo generar las capas de datos automatizadas para tus cuadros de mando.

El objetivo del módulo es refrescar los conceptos más básicos de la estadística aplicada a la analítica digital. El enfoque es 100 % práctico; parte de problemas y datos reales obtenidos de Google Analytics y muestra las soluciones a dichos problemas aplicando técnicas descriptivas, inferenciales y predictivas. En este módulo básico, trabajamos desde Excel para permitir el acceso a todos los alumnos, independientemente de su nivel de inicio.

• La publicidad online
• Fortalezas y debilidades
• Errores más comunes
• Campañas online y su etiquetado
• Análisis de campañas display/email/afiliados
• Analítica web y SEM (activación, mantenimiento y optimización)
• Optimización de las campañas
• Landing pages
• Talleres a resolver por el alumno:
• Informes de las distintas campañas del site
• Exposición de las soluciones
• SEO
• RRSS

• Conceptos fundacionales
• Ciclo de compra y elementos de la conducta online
• Método científico y CRO
• Pirámide de conversión
• El proceso de CRO de principio a fin

• Optimización del site
• Herramientas de optimización web
• Metodología de optimización web
• Test A/B y MVT
• Interpretar resultados
• Caso práctico: Optimización site y exposición de las soluciones

La integración de datos de múltiples fuentes se ha convertido en un punto clave en cualquier empresa. Los datos ya no pueden estar aislados y controlados en silos. Es importante destacar que se trata de una comunicación en dos sentidos: enriquecer la analítica web/digital con otros datos internos/externos de la empresa y ayudar a que el resto de procesos incorpore datos de los activos digitales como la web, apps, etc.

Descubrirás su potencial como el más importante lenguaje estadístico, perfecto para el tratamiento y análisis de datos. Te enseñaremos conceptos básicos para su manejo, que complementaremos con ejercicios prácticos basados en casos reales que te permitirán comprobar por qué cada día se demandan más profesionales con conocimientos del mismo.

• Terminología básica: eventos, variables y propiedades
• Personalización de la herramienta
• Informes básicos y embudos de conversión
• Segmentos
• Uso de la API de Excel: Excel Client y Report Builder
• Segmentación avanzada: Discover

Cuando los clientes son más inteligentes, más informados y menos leales, las empresas ya no pueden competir como lo hacían antaño. Deben usar nuevas estrategias basadas en datos para generar valor tanto para el cliente como para el dato. Necesitan, sin duda alguna, Customer Analytics. En este módulo, se revisa el concepto, en qué consiste y algunas de las principales técnicas.