or
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
ในบทที่ 1 จะได้ทำความเข้าใจพื้นฐานของข้อมูลและการวิเคราะห์ทางการตลาดอย่างละเอียด ตั้งแต่วิธีที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้นและจัดเก็บ ไปจนถึงช่องทางการตลาดและเส้นทางของผู้ใช้ รวมถึงการนิยามสิ่งเหล่านี้ เมื่อจบบทนี้ จะสามารถปรับโครงสร้างข้อมูลเพื่อระบุเส้นทางเหล่านั้นและกำหนดเครดิตให้กับแต่ละ interaction ผ่านรูปแบบ attribution ต่าง ๆ ได้
ในบทที่ 2 จะเจาะลึกช่องทางการตลาด 2 ช่องทาง ได้แก่ email และ paid social marketing โดยครอบคลุมกลยุทธ์ของแต่ละช่องทาง กรณีการใช้งานทั่วไป และองค์ประกอบของการตลาดแต่ละประเภท เมื่อจบบทนี้ จะสามารถวิเคราะห์ประสิทธิภาพในหลายตัวชี้วัดที่เฉพาะเจาะจงสำหรับแต่ละช่องทาง และเข้าใจวิธีใช้ข้อมูลเพื่อระบุพื้นที่ที่ควรปรับปรุงได้
ในบทที่ 3 จะต่อยอดทักษะการวิเคราะห์จากบทที่ 2 เพื่อทำความเข้าใจช่องทางที่ใช้กันอย่างแพร่หลายอีก 2 ช่องทาง ได้แก่ paid search และ organic marketing จะได้เรียนรู้ว่าแต่ละช่องทางทำงานอย่างไร มีความเหมือนและต่างกันอย่างไร รวมถึงความสำคัญของเว็บเพจและกลยุทธ์ดิจิทัล นอกจากนี้ยังได้ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรของข้อมูลและวิธีจัดการข้อมูลทั้งเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณเพื่อทำการวิเคราะห์ เมื่อจบบทนี้ จะสามารถวิเคราะห์ประสิทธิภาพด้วยตัวชี้วัดต่าง ๆ ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับแต่ละช่องทาง และเข้าใจว่าการเปลี่ยนแปลงในช่องทางหนึ่งอาจส่งผลต่อช่องทางอื่นอย่างไร
ในบทที่ 4 จะนำความรู้จากบทก่อน ๆ มารวมกันเพื่อคำนวณและวิเคราะห์ LTV, CAC และอัตราส่วนของทั้งสอง จะได้เรียนรู้วิธีสร้างตัวชี้วัดเหล่านี้จากส่วนประกอบย่อย เช่น ขนาดคำสั่งซื้อเฉลี่ย อายุ และ lifespan รวมถึงการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงของตัวชี้วัด กลับมาที่งาน paid marketing ในบทก่อน จะได้วิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงของ CAC ตามช่วงเวลาผ่านชุดข้อมูลที่รวม (unioned data set) ซึ่งเปิดรับประสบการณ์การทำงานกับชุดข้อมูลแบบรวมใน Tableau แล้วปิดท้ายคอร์สด้วยการคำนวณ LTV/CAC
แบบฝึกหัดปัจจุบัน