P-значення, значення R‑квадрата та ковзні середні

Create Your Free Account

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Ця вправа є частиною курсу

Маркетингова аналітика в Tableau

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

У першому розділі ви ґрунтовно розберетеся з основами маркетингових даних і аналітики, починаючи з того, як дані створюються та зберігаються. Ви розглянете маркетингові канали, користувацькі шляхи та зрозумієте, як їх визначають. Наприкінці розділу ви зможете перебудовувати дані, щоб ідентифікувати ці шляхи, і призначати «кредит» взаємодіям за допомогою різних моделей атрибуції.

Exercise 1: Маркетингова аналітика в Tableau Exercise 2: Функціональність cookie Exercise 3: Приклад вебданих Exercise 4: Ідентифікований трафік Exercise 5: Сегментація клієнтів Exercise 6: Прапорець купівлі користувача Exercise 7: Дотики, шляхи та атрибуція Exercise 8: Моделі атрибуції Exercise 9: Зміщення даних Exercise 10: Попередній дотик Exercise 11: Next touch Exercise 12: Класифікація дотиків Exercise 13: Перший проти останнього дотику

У другому розділі ви глибше зануритеся у два конкретні канали: email і платний соціальний маркетинг. Ви розглянете стратегії кожного каналу, типові сценарії використання та складові, з яких складається кожен тип маркетингу. Наприкінці розділу ви зможете аналізувати ефективність за кількома метриками, притаманними кожному каналу, і зрозумієте, як використовувати дані, щоб визначати напрями для покращення.

Exercise 1: Маркетингові воронки Exercise 2: Зміна click-through rate Exercise 3: Агрегація обчислюваного поля Exercise 4: Click-through rate Exercise 5: Показник відкриттів Exercise 6: Діагностика email Exercise 7: Платна соціальна реклама та A/B‑тестування Exercise 8: A/B‑тестування Exercise 9: Операції з аналітикою Exercise 10: Показник click-back Exercise 11: Рівні залучення та покупок Exercise 12: Креатив Exercise 13: Показники підписників

У третьому розділі ви розвинете аналітику з другого розділу, щоб краще зрозуміти ще два широко вживані канали: платний пошук і органічний маркетинг. Ви дізнаєтеся, як працює кожен канал, їхні подібності та відмінності, а також важливість вебсторінок і цифрової стратегії. Крім того, ви дослідите зв'язки між змінними та навчитеся обробляти дані (якісні й кількісні) для виконання аналізів. Наприкінці розділу ви зможете аналізувати ефективність за різними метриками, характерними для кожного каналу, і зрозумієте, як зміни в одному каналі можуть впливати на інший.

Exercise 1: Paid search Exercise 2: Огляд платного пошуку Exercise 3: Операції зі строками Exercise 4: Витрати за ключовими словами Exercise 5: Мобільні пристрої vs. комп'ютери Exercise 6: Click-through rate Exercise 7: Що таке органічний трафік Exercise 8: Рейтинг органічного пошуку Exercise 9: P-значення, значення R‑квадрата та ковзні середні

Поточна вправа

Exercise 10: Engagement rate Exercise 11: Група URL Exercise 12: Кореляція метрик Exercise 13: Кореляція каналів

У четвертому розділі ви поєднаєте все, що вивчили раніше, щоб обчислити й проаналізувати LTV, CAC та їхнє співвідношення. Ви дізнаєтеся, як складати ці метрики з компонентів – наприклад, середнього розміру замовлення, «віку» та життєвого циклу клієнта – і досліджувати їхні зміни. Повернувшись до платного маркетингу, ви проаналізуєте зміни CAC із часом за допомогою об'єднаного набору даних, отримавши досвід роботи зі зведеними наборами даних у Tableau. Завершите курс розрахунком LTV/CAC.

Exercise 1: Вступ до LTV Exercise 2: Інсайти про LTV Exercise 3: DATEDIFF і DATEPARSE Exercise 4: Прапорець відтоку Exercise 5: Показник відтоку (Churn rate)Exercise 6: Розмір замовлення Exercise 7: Вступ до CAC Exercise 8: B2B vs. B2C CAC Exercise 9: Об'єднані дані Exercise 10: Paid social CAC Exercise 11: Paid search CAC Exercise 12: Загальний CAC Exercise 13: LTV/CAC Exercise 14: Підсумкове відео