P-hodnoty, hodnoty R² a klouzavé průměry

Create Your Free Account

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Toto cvičení je součástí kurzu

Marketing Analytics v Tableau

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

V první kapitole získáš důkladné pochopení základů marketingových dat a analytiky – začneme od toho, jak data vznikají a kde se ukládají. Projdeme si marketingové kanály a cesty uživatelů a vysvětlíme si, jak jsou definovány. Na konci kapitoly budeš umět data přestrukturovat tak, aby šlo tyto cesty identifikovat, a přiřadit zásluhy jednotlivým interakcím pomocí různých modelů atribuce.

Exercise 1: Marketingová analytika v Tableau Exercise 2: Jak fungují cookies Exercise 3: Příklad webových dat Exercise 4: Identifikovatelná návštěvnost Exercise 5: Segmentace zákazníků Exercise 6: Příznak nákupu uživatele Exercise 7: Dotyky, cesty a atribuce Exercise 8: Atribuční modely Exercise 9: Posunutí dat Exercise 10: Prior touch Exercise 11: Následující dotek Exercise 12: Klasifikace interakcí Exercise 13: První a poslední dotyk

Ve druhé kapitole se podrobněji zaměříme na dva konkrétní marketingové kanály: e-mailový marketing a placený sociální marketing. Projdeme si strategie za každým kanálem, typické způsoby využití a jednotlivé složky, z nichž se každý typ marketingu skládá. Na konci kapitoly budeš umět analyzovat výkonnost pomocí metrik specifických pro každý kanál a využívat data k identifikaci oblastí pro zlepšení.

Exercise 1: Marketingové trychtýře Exercise 2: Změna míry prokliku Exercise 3: Agregace v počítaném poli Exercise 4: Míra prokliku Exercise 5: Míra otevření Exercise 6: E-mailová diagnostika Exercise 7: Placená sociální reklama a A/B testování Exercise 8: A/B testování Exercise 9: Analytické operace Exercise 10: Click-back rate Exercise 11: Míra zapojení a míra nákupů Exercise 12: Kreativa Exercise 13: Metriky sledujících

Ve třetí kapitole navážeš na analytiku z druhé kapitoly a lépe porozumíš dvěma dalším hojně využívaným kanálům: placeného vyhledávání a organického marketingu. Dozvíš se, jak každý z těchto kanálů funguje, v čem se shodují a liší, a proč jsou webové stránky a digitální strategie tak důležité. Prozkoumáš také vztahy mezi datovými proměnnými a naučíš se pracovat s daty (kvalitativními i kvantitativními) pro potřeby analýz. Na konci kapitoly budeš umět analyzovat výkonnost napříč různými metrikami specifickými pro každý kanál a chápat, jak změny v jednom kanálu mohou ovlivnit druhý.

Exercise 1: Placená vyhledávání Exercise 2: Opakování: placené vyhledávání Exercise 3: Operace s řetězci Exercise 4: Výdaje podle klíčových slov Exercise 5: Mobil vs. desktop Exercise 6: Click-through rate Exercise 7: Co je organická návštěvnost Exercise 8: Organické řazení výsledků vyhledávání Exercise 9: P-hodnoty, hodnoty R² a klouzavé průměry

Aktuální cvičení

Exercise 10: Engagement rate Exercise 11: URL Group Exercise 12: Korelace metrik Exercise 13: Korelace kanálů

Ve čtvrté kapitole spojíš vše, co ses naučil/a v předchozích kapitolách, a budeš počítat a analyzovat LTV, CAC a jejich poměr. Naučíš se, jak tyto metriky sestavit z dílčích složek – jako je průměrná velikost objednávky, věk nebo délka životního cyklu – a sledovat jejich změny. Vrátíme se také k dřívější práci s placeným marketingem a budeš analyzovat vývoj CAC v čase prostřednictvím sloučené datové sady, čímž získáš zkušenost se spojenými datovými sadami v Tableau. Kurz pak zakončíš výpočtem LTV/CAC.

Exercise 1: Úvod do LTV Exercise 2: LTV – klíčové poznatky Exercise 3: DATEDIFF a DATEPARSE Exercise 4: Churn flag Exercise 5: Míra odchodu zákazníků Exercise 6: Velikost objednávky Exercise 7: Úvod do CAC Exercise 8: B2B vs. B2C CAC Exercise 9: Sjednocená data Exercise 10: Paid social CAC Exercise 11: CAC pro paid search Exercise 12: Celkové CAC Exercise 13: LTV/CAC Exercise 14: Závěrečné video