Click-through rate

Iniziamo ad analizzare i dati email costruendo un funnel: esaminiamo i dati a ogni fase del percorso dell'email. Un approccio passo dopo passo aiuta i team marketing a capire quali aspetti delle email vanno migliorati e quali miglioramenti quantitativi ci si può aspettare in base alle performance di altre email.

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Nel primo capitolo acquisirai una comprensione approfondita delle basi dei dati e dell’analisi di marketing, a partire da come i dati vengono generati e archiviati. Tratterai i canali di marketing, i percorsi e come vengono definiti. Al termine del capitolo, saprai ristrutturare i dati per identificare questi percorsi e assegnare il merito alle interazioni tramite diversi modelli di attribuzione.

Exercise 1: Marketing analytics in Tableau Exercise 2: Funzionalità dei cookie Exercise 3: Esempio di dati web Exercise 4: Traffico identificabile Exercise 5: Segmentazione dei clienti Exercise 6: User purchase flag Exercise 7: Touchpoint, percorsi e attribuzione Exercise 8: Modelli di attribuzione Exercise 9: Scostamento dei dati Exercise 10: Prior touch Exercise 11: Next touch Exercise 12: Classificazione dei touch Exercise 13: First vs. last touch

Nel secondo capitolo approfondirai due canali di marketing specifici: email e paid social marketing. Tratterai le strategie alla base di ciascun canale, i casi d’uso tipici e i componenti che costituiscono ciascun tipo di marketing. Al termine del capitolo, sarai in grado di analizzare le prestazioni su diverse metriche specifiche per ciascun canale e capire come usare i dati per individuare le aree di miglioramento.

Exercise 1: Funnel di marketing Exercise 2: Variazione del click-through rate Exercise 3: Aggregazione di campo calcolato Exercise 4: Click-through rate

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Exercise 5: Tasso di apertura Exercise 6: Diagnostica email Exercise 7: Social a pagamento e A/B test Exercise 8: A/B testing Exercise 9: Operazioni di analytics Exercise 10: Click-back rate Exercise 11: Tassi di engagement e di acquisto Exercise 12: Creative Exercise 13: Metriche sui follower

Nel terzo capitolo farai leva sulle analisi apprese nel capitolo due per comprendere meglio altri due canali molto utilizzati: paid search e marketing organico. Imparerai come funzionano questi canali, le loro somiglianze e differenze, e l’importanza delle pagine web e della strategia digitale. Inoltre, esaminerai le relazioni tra variabili e come manipolare i dati (qualitativi e quantitativi) per eseguire analisi. Al termine del capitolo, sarai in grado di analizzare le prestazioni su varie metriche specifiche dei singoli canali e capire come cambiamenti in un canale possano influenzarne un altro.

Exercise 1: Paid search Exercise 2: Ripasso sul paid search Exercise 3: Operazioni sulle stringhe Exercise 4: Spesa per keyword Exercise 5: Mobile vs. desktop Exercise 6: Click-through rate Exercise 7: Che cos'è il traffico organico Exercise 8: Posizionamento nella ricerca organica Exercise 9: P-value, valori R-quadrato e medie mobili Exercise 10: Tasso di coinvolgimento Exercise 11: Gruppo URL Exercise 12: Correlazione tra metriche Exercise 13: Correlazione tra canali

Nel quarto capitolo metterai insieme quanto appreso nei capitoli precedenti per calcolare e analizzare LTV, CAC e il loro rapporto. Imparerai come costruire queste metriche, come la dimensione media dell’ordine, l’età e la durata di vita, a partire dai loro componenti e a esaminarne le variazioni. Tornando al lavoro sul marketing a pagamento, analizzerai i cambiamenti nel CAC nel tempo tramite un insieme di dati unito, familiarizzando con insiemi di dati combinati in Tableau. Concluderai il corso calcolando LTV/CAC.

Exercise 1: Introduzione all'LTV Exercise 2: Approfondimenti su LTV Exercise 3: DATEDIFF e DATEPARSE Exercise 4: Churn flag Exercise 5: Churn rate Exercise 6: Dimensione dell'ordine Exercise 7: Introduzione al CAC Exercise 8: CAC B2B vs. B2C Exercise 9: Dati uniti tramite UNION Exercise 10: CAC paid social Exercise 11: CAC della paid search Exercise 12: CAC totale Exercise 13: LTV/CAC Exercise 14: Video di chiusura