ウェブトラフィックのうち、どれくらいが識別可能か（Cookie ID 以外に訪問者に関する何らかの情報がある状態）を把握しましょう。この演習では、デモで見たものとまったく同じ構造のデータセットを使い、チャネル別のランディングページなどのウェブトラフィックを、さまざまな個別の識別子で確認します。
Cookie ID
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
第1章では、マーケティングデータと分析の基本を体系的に理解します。まず、データがどのように生成・保存されるかを学びます。次に、マーケティングチャネルやジャーニーの概念とその定義方法を押さえます。章の終わりには、ジャーニーを特定できるようにデータを再構築し、さまざまなアトリビューションモデルを使って各接点への貢献度を割り当てられるようになります。
現在の演習
第2章では、Emailと有料ソーシャルという2つの特定チャネルをさらに深掘りします。各チャネルの戦略、代表的なユースケース、そしてそれぞれのマーケティングを構成する要素を学びます。章の終わりには、各チャネル特有の複数の指標にわたってパフォーマンスを分析し、データを使って改善の余地を見つける方法を理解できるようになります。
第3章では、第2章で学んだ分析を土台に、よく使われる2つのチャネル――有料検索とオーガニックマーケティング――をより深く理解します。各チャネルの仕組み、共通点と相違点、そしてWebページやデジタル戦略の重要性を学びます。さらに、データ変数間の関係を調べ、質的・量的データの両方を扱って分析する方法を身につけます。章の終わりには、各チャネル特有の多様な指標にわたりパフォーマンスを分析し、一方のチャネルの変化が他方に与える影響を理解できるようになります。
第4章では、これまでに学んだ内容を統合し、LTV、CAC、およびその比率を算出・分析します。平均注文額、年齢、ライフスパンなど、これらの指標を構成要素からどのように組み立て、変化を検証するかを学びます。前章までの有料マーケティングに立ち戻り、結合（union）したデータセットを用いて時間経過に伴うCACの変化を分析し、Tableauでの統合データセットの扱いに触れます。最後に、LTV/CACを計算してコースを締めくくります。
