CAC de Paid Search

Ahora que has visto cómo podemos analizar el CAC para la publicidad en redes sociales de pago, apliquemos lo aprendido a nuestros datos de Paid Search de antes en el curso.

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En el capítulo uno, adquirirás una comprensión sólida de los conceptos básicos de datos y analítica de marketing, empezando por cómo se generan y almacenan los datos. Verás los canales de marketing, los recorridos y cómo se definen. Al finalizar este capítulo, podrás reestructurar datos para identificar esos recorridos y asignar crédito a las interacciones mediante distintos modelos de atribución.

Exercise 1: Analítica de marketing en Tableau Exercise 2: Funcionamiento de las cookies Exercise 3: Ejemplo de datos web Exercise 4: Tráfico identificable Exercise 5: Segmentación de clientes Exercise 6: Indicador de compra del usuario Exercise 7: Contactos, recorridos y atribución Exercise 8: Modelos de atribución Exercise 9: Desfase de datos Exercise 10: Contacto previo Exercise 11: Siguiente toque Exercise 12: Clasificación de toques Exercise 13: Primer toque vs. último toque

En el capítulo dos, profundizarás en dos canales de marketing concretos: email y Paid Social. Verás las estrategias detrás de cada canal, casos de uso típicos y los componentes que conforman cada tipo de marketing. Al finalizar este capítulo, podrás analizar el rendimiento en varias métricas propias de cada canal y entender cómo usar los datos para detectar áreas de mejora.

Exercise 1: Embudos de marketing Exercise 2: Cambio en el click-through rate Exercise 3: Agregación en campos calculados Exercise 4: Click-through rate Exercise 5: Tasa de apertura Exercise 6: Diagnóstico de email Exercise 7: Publicidad en redes sociales y test A/B Exercise 8: Pruebas A/B Exercise 9: Operaciones de analítica Exercise 10: Tasa de click-back Exercise 11: Tasas de interacción y de compra Exercise 12: Creatividad Exercise 13: Métricas de seguidores

En el capítulo tres, ampliarás la analítica aprendida en el capítulo dos para entender mejor otros dos canales muy utilizados: Paid Search y marketing orgánico. Aprenderás cómo funciona cada uno, sus similitudes y diferencias, y la importancia de las páginas web y la estrategia digital. Además, examinarás relaciones entre variables de datos y cómo manipular datos (cualitativos y cuantitativos) para realizar análisis. Al finalizar este capítulo, podrás analizar el rendimiento con diversas métricas propias de cada canal y comprender cómo los cambios en un canal pueden afectar a otro.

Exercise 1: Búsqueda de pago Exercise 2: Repaso de búsqueda de pago Exercise 3: Operaciones con cadenas Exercise 4: Gasto por keyword Exercise 5: Móvil vs. ordenador Exercise 6: Click-through rate Exercise 7: ¿Qué es el tráfico orgánico?Exercise 8: Posicionamiento en búsqueda orgánica Exercise 9: Valores p, valores R-cuadrado y medias móviles Exercise 10: Engagement rate Exercise 11: Grupo de URL Exercise 12: Correlación entre métricas Exercise 13: Correlación por canal

En el capítulo cuatro, combinarás lo aprendido en capítulos anteriores para calcular y analizar LTV, CAC y su ratio. Verás cómo construir estas métricas, como el tamaño medio del pedido, la antigüedad y la vida útil, a partir de sus componentes y cómo examinar sus variaciones. Volviendo al trabajo previo sobre marketing de pago, analizarás cambios en CAC a lo largo del tiempo mediante un conjunto de datos unido, familiarizándote con conjuntos de datos combinados en Tableau. Para cerrar el curso, calcularás LTV/CAC.

Exercise 1: Introducción al LTV Exercise 2: Ideas sobre LTV Exercise 3: DATEDIFF y DATEPARSE Exercise 4: Indicador de churn Exercise 5: Tasa de churn Exercise 6: Tamaño del pedido Exercise 7: Introducción al CAC Exercise 8: CAC en B2B vs. B2C Exercise 9: Datos unidos Exercise 10: CAC de paid social Exercise 11: CAC de Paid Search

Ejercicio actual

Exercise 12: CAC total Exercise 13: LTV/CAC Exercise 14: Vídeo de cierre