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No capítulo um, você vai entender a fundo os conceitos básicos de dados e analytics de marketing, começando por como os dados são gerados e armazenados. Você vai explorar canais de marketing, jornadas e como eles são definidos. Ao final deste capítulo, você será capaz de reestruturar dados para identificar essas jornadas e atribuir crédito às interações usando diferentes modelos de atribuição.

Exercise 1: Análise de marketing no Tableau Exercise 2: Funcionalidade de cookies

Exercicio Atual

Exercise 3: Exemplo de dados da web Exercise 4: Tráfego identificável Exercise 5: Segmentação de clientes Exercise 6: Sinalizador de compra do usuário Exercise 7: Toques, jornadas e atribuição Exercise 8: Modelos de atribuição Exercise 9: Deslocamento de dados Exercise 10: Toque anterior Exercise 11: Próximo toque Exercise 12: Classificação de toques Exercise 13: Primeiro vs. último toque

No capítulo dois, você vai se aprofundar em dois canais específicos de marketing: email e mídias sociais pagas. Você vai ver as estratégias por trás de cada canal, casos de uso típicos e entender os componentes que formam cada tipo de marketing. Ao final deste capítulo, você será capaz de analisar a performance em várias métricas exclusivas de cada canal e entender como usar dados para identificar áreas de melhoria.

Exercise 1: Funis de marketing Exercise 2: Variação na taxa de cliques (click-through)Exercise 3: Agregação de campo calculado Exercise 4: Taxa de cliques (Click-through rate)Exercise 5: Taxa de abertura Exercise 6: Diagnóstico de email Exercise 7: Mídia paga nas redes sociais e testes A/B Exercise 8: Teste A/B Exercise 9: Operações de analytics Exercise 10: Taxa de click-back Exercise 11: Taxas de engajamento e de compra Exercise 12: Creative Exercise 13: Métricas de seguidores

No capítulo três, você vai ampliar as análises aprendidas no capítulo dois para entender melhor outros dois canais largamente utilizados: busca paga e marketing orgânico. Você vai aprender como cada um desses canais funciona, suas semelhanças e diferenças, e a importância das páginas da web e da estratégia digital. Além disso, você vai examinar relações entre variáveis de dados e como manipular dados (qualitativos e quantitativos) para realizar análises. Ao final deste capítulo, você será capaz de analisar a performance em várias métricas exclusivas de cada canal e entender como mudanças em um canal podem impactar outro.

Exercise 1: Pesquisa paga Exercise 2: Revisão de busca paga Exercise 3: Operações com strings Exercise 4: Gasto por palavra-chave Exercise 5: Mobile vs. desktop Exercise 6: Click-through rate Exercise 7: O que é tráfego orgânico Exercise 8: Classificação na busca orgânica Exercise 9: Valores de p, valores de R-quadrado e médias móveis Exercise 10: Taxa de engajamento Exercise 11: Grupo de URL Exercise 12: Correlação de métricas Exercise 13: Correlação entre canais

No capítulo quatro, você vai combinar o que aprendeu nos capítulos anteriores para calcular e analisar LTV, CAC e sua razão. Você vai aprender como construir essas métricas, como tamanho médio do pedido, idade e tempo de vida, a partir de seus componentes e examinar variações nelas. Retomando o trabalho anterior sobre marketing pago, você vai analisar mudanças no CAC ao longo do tempo por meio de um conjunto de dados unido, tendo contato com conjuntos de dados combinados no Tableau. Em seguida, você vai encerrar o curso calculando LTV/CAC.

Exercise 1: Introdução ao LTV Exercise 2: Insights sobre LTV Exercise 3: DATEDIFF e DATEPARSE Exercise 4: Churn flag Exercise 5: Taxa de churn Exercise 6: Tamanho do pedido Exercise 7: Introdução ao CAC Exercise 8: CAC em B2B vs. B2C Exercise 9: Dados unidos (union)Exercise 10: CAC de paid social Exercise 11: CAC de paid search Exercise 12: CAC total Exercise 13: LTV/CAC Exercise 14: Vídeo de encerramento