कुकी की कार्यक्षमता

कुकीज़ से आप क्या नहीं कर सकते?

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Tableau में मार्केटिंग एनालिटिक्स

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अध्याय 1 में, आप मार्केटिंग डेटा और एनालिटिक्स की बुनियादी समझ गहराई से हासिल करेंगे, शुरुआत इस बात से कि डेटा कैसे जनरेट और स्टोर होता है। आप मार्केटिंग चैनल्स, जर्नी, और उनकी परिभाषाएँ कवर करेंगे। अध्याय के अंत तक, आप इन जर्नी की पहचान करने के लिए डेटा को पुनर्संरचित कर पाएँगे और अलग-अलग एट्रिब्यूशन मॉडल्स के जरिए इंटरैक्शन को क्रेडिट असाइन कर पाएँगे।

Exercise 1: Tableau में मार्केटिंग एनालिटिक्स Exercise 2: कुकी की कार्यक्षमता

वर्तमान अभ्यास

Exercise 3: वेब डेटा उदाहरण Exercise 4: पहचानी जा सकने वाली ट्रैफिक Exercise 5: Customer segmentation Exercise 6: User purchase flag Exercise 7: Touches, journeys, और attribution Exercise 8: Attribution models Exercise 9: डेटा ऑफ़सेटिंग Exercise 10: Prior touch Exercise 11: अगला टच Exercise 12: टच क्लासिफिकेशन Exercise 13: First बनाम Last touch

अध्याय 2 में, आप दो विशेष मार्केटिंग चैनल्स—ईमेल और पेड सोशल मार्केटिंग—में गहराई से जाएँगे। आप प्रत्येक चैनल के पीछे की रणनीतियाँ, सामान्य उपयोग-केस, और वह घटक समझेंगे जो हर प्रकार की मार्केटिंग को बनाते हैं। अध्याय के अंत तक, आप प्रत्येक चैनल के यूनिक कई मैट्रिक्स पर परफॉर्मेंस का विश्लेषण कर पाएँगे और डेटा का उपयोग करके सुधार के अवसर पहचानना समझेंगे।

Exercise 1: मार्केटिंग फ़नल्स Exercise 2: क्लिक-थ्रू रेट में बदलाव Exercise 3: Calculated field एकत्रीकरण Exercise 4: क्लिक-थ्रू रेट Exercise 5: ओपन रेट Exercise 6: Email डायग्नोस्टिक Exercise 7: पेड सोशल और A/B टेस्टिंग Exercise 8: A/B टेस्टिंग Exercise 9: एनालिटिक्स ऑपरेशंस Exercise 10: Click-back rate Exercise 11: Engagement और Purchase दरें Exercise 12: Creative Exercise 13: Follower मेट्रिक्स

अध्याय 3 में, आप अध्याय 2 में सीखी गई एनालिटिक्स पर आगे काम करेंगे ताकि दो और व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले चैनल्स—पेड सर्च और ऑर्गैनिक मार्केटिंग—को बेहतर समझ सकें। आप सीखेंगे कि ये चैनल्स कैसे काम करते हैं, उनकी समानताएँ और अंतर क्या हैं, और वेब पेजेज तथा डिजिटल रणनीति का महत्व। इसके अलावा, आप डेटा वैरिएबल्स के बीच संबंधों की जाँच करेंगे और विश्लेषण करने के लिए डेटा (गुणात्मक और मात्रात्मक, दोनों) को कैसे मैनिपुलेट करना है, यह सीखेंगे। अध्याय के अंत तक, आप प्रत्येक चैनल के यूनिक विभिन्न मैट्रिक्स पर परफॉर्मेंस का विश्लेषण कर पाएँगे और समझेंगे कि एक चैनल में बदलाव दूसरे पर कैसे असर डाल सकता है।

Exercise 1: Paid Search Exercise 2: Paid search समीक्षा Exercise 3: स्ट्रिंग ऑपरेशंस Exercise 4: कीवर्ड स्पेंड Exercise 5: Mobile बनाम Desktop Exercise 6: Click-through rate Exercise 7: ऑर्गेनिक ट्रैफ़िक क्या है Exercise 8: ऑर्गैनिक सर्च रैंकिंग Exercise 9: P-values, R-squared values, और moving averages Exercise 10: Engagement rate Exercise 11: URL समूह Exercise 12: मेट्रिक सह-संबंध (correlation)Exercise 13: Channel correlation

अध्याय 4 में, आप पिछले अध्यायों में सीखी बातों को मिलाकर LTV, CAC, और उनके अनुपात की गणना और विश्लेषण करेंगे। आप सीखेंगे कि औसत ऑर्डर साइज, एज, और लाइफस्पैन जैसे मैट्रिक्स को उनके घटक भागों से कैसे बनाया जाता है और उनमें होने वाले बदलावों की जाँच कैसे की जाती है। पेड मार्केटिंग पर पहले किए गए काम पर लौटते हुए, आप एक यूनियन किए गए डेटा सेट के माध्यम से समय के साथ CAC में होने वाले बदलावों का विश्लेषण करेंगे, और Tableau में संयोजित डेटा सेट्स से परिचित होंगे। अंत में, आप LTV/CAC की गणना करके कोर्स पूरा करेंगे।

Exercise 1: LTV परिचय Exercise 2: LTV इनसाइट्स Exercise 3: DATEDIFF और DATEPARSE Exercise 4: Churn फ़्लैग Exercise 5: Churn rate Exercise 6: Order size Exercise 7: CAC का परिचय Exercise 8: B2B बनाम B2C CAC Exercise 9: यूनियन किया हुआ डेटा Exercise 10: Paid social CAC Exercise 11: Paid search CAC Exercise 12: कुल CAC Exercise 13: LTV/CAC Exercise 14: समापन वीडियो