Corelația dintre metrici

În unele cazuri, poate exista o corelație între rata de engagement și volumul de vizite. Acest lucru se poate întâmpla din cauza algoritmilor de clasificare ai motoarelor de căutare. Motoarele de căutare vor afișa în mod frecvent doar paginile cu rate ridicate de engagement; prin urmare, acele pagini ajung adesea să aibă și un volum mare de vizite.

Dacă ai pierdut locul, deschide 3_6_metric_correlation.twbx

Acest exercițiu face parte din cursul

Marketing Analytics în Tableau

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Transformă teoria în practică cu unul dintre exercițiile noastre interactive

Începe exercițiul

Acest exercițiu face parte din cursul

Marketing Analytics în Tableau

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

89 reviews

Începe cursul gratuit

În primul capitol, vei dobândi o înțelegere solidă a bazelor datelor și analizei de marketing, începând cu modul în care datele sunt generate și stocate. Vei explora canalele de marketing, parcursurile utilizatorilor și vei înțelege cum sunt acestea definite. La finalul capitolului, vei putea restructura datele pentru a identifica aceste parcursuri și a atribui credit interacțiunilor prin diferite modele de atribuire.

Exercise 1: Analiză de marketing în Tableau Exercise 2: Funcționalitatea cookie-urilor Exercise 3: Exemplu de date web Exercise 4: Trafic identificabil Exercise 5: Segmentarea clienților Exercise 6: Indicatorul de achiziție al utilizatorului Exercise 7: Interacțiuni, parcursuri și atribuire Exercise 8: Modele de atribuire Exercise 9: Decalarea datelor Exercise 10: Atingerea anterioară Exercise 11: Atingerea următoare Exercise 12: Clasificarea interacțiunilor Exercise 13: Prima vs. ultima atingere

În al doilea capitol, vei aprofunda două canale de marketing specifice: marketingul prin e-mail și cel prin rețele sociale plătite. Vei descoperi strategiile din spatele fiecărui canal, cazurile tipice de utilizare și componentele care definesc fiecare tip de marketing. La finalul capitolului, vei putea analiza performanța pe baza mai multor metrici specifice fiecărui canal și vei înțelege cum să folosești datele pentru a identifica oportunități de îmbunătățire.

Exercise 1: Pâlnii de marketing Exercise 2: Modificarea ratei de clic Exercise 3: Agregarea câmpurilor calculate Exercise 4: Rata de click (Click-Through Rate)Exercise 5: Rata de deschidere Exercise 6: Diagnostic email Exercise 7: Reclame plătite pe rețele sociale și testare A/B Exercise 8: Testarea A/B Exercise 9: Operațiuni de analiză Exercise 10: Rata de revenire după clic Exercise 11: Rata de engagement și rata de achiziție Exercise 12: Creative Exercise 13: Metrici de urmăritori

În al treilea capitol, vei construi pe baza analizelor din capitolul anterior pentru a înțelege mai bine două alte canale frecvent utilizate: căutarea plătită și marketingul organic. Vei învăța cum funcționează fiecare canal, asemănările și diferențele dintre ele, precum și importanța paginilor web și a strategiei digitale. În plus, vei examina relațiile dintre variabilele de date și vei înțelege cum să manipulezi date – atât calitative, cât și cantitative – pentru a realiza analize. La finalul capitolului, vei putea analiza performanța pe baza unor metrici specifice fiecărui canal și vei înțelege cum schimbările dintr-un canal pot influența altul.

Exercise 1: Căutare plătită Exercise 2: Recapitulare paid search Exercise 3: Operații cu șiruri de caractere Exercise 4: Cheltuieli pe cuvinte cheie Exercise 5: Mobile vs. desktop Exercise 6: Rata de click (click-through rate)Exercise 7: Ce este traficul organic Exercise 8: Clasamentul în căutarea organică Exercise 9: Valori p, valori R-pătrat și medii mobile Exercise 10: Rata de implicare Exercise 11: Gruparea URL-urilor Exercise 12: Corelația dintre metrici

Exercițiul curent

Exercise 13: Corelația dintre canale

În al patrulea capitol, vei combina tot ce ai învățat în capitolele anterioare pentru a calcula și analiza LTV, CAC și raportul dintre ele. Vei învăța cum să construiești aceste metrici – precum valoarea medie a comenzii, vârsta și durata de viață a clientului – pornind de la componentele lor, și vei examina evoluția acestora. Revenind la activitatea anterioară pe marketing plătit, vei analiza modificările CAC în timp pe baza unui set de date combinat, descoperind astfel cum se lucrează cu seturi de date reunite în Tableau. La finalul capitolului, vei calcula raportul LTV/CAC și vei încheia cursul.

Exercise 1: Introducere în LTV Exercise 2: Aspecte cheie ale LTV Exercise 3: DATEDIFF și DATEPARSE Exercise 4: Indicatorul de churn Exercise 5: Rata de pierdere a clienților (Churn Rate)Exercise 6: Dimensiunea comenzii Exercise 7: Introducere în CAC Exercise 8: CAC: B2B vs. B2C Exercise 9: Date reunite Exercise 10: Paid Social CAC Exercise 11: CAC pentru Paid Search Exercise 12: CAC total Exercise 13: LTV/CAC Exercise 14: Video de încheiere