modulo #1 Introduzione all'analisi dei dati e alle metriche di marketing Panoramica del corso, importanza dell'analisi dei dati nel marketing e concetti chiave
modulo #2 Fondamenti delle metriche di marketing Comprensione delle metriche di marketing chiave, tra cui ROI, CPA e CTR
modulo #3 Raccolta e archiviazione dei dati Introduzione ai metodi di raccolta dati, opzioni di archiviazione dati e governance dei dati
modulo #4 Preparazione e pulizia dei dati Importanza della qualità dei dati, tecniche di pulizia dei dati e trasformazione dei dati
modulo #5 Fondamenti della visualizzazione dei dati Introduzione alla visualizzazione dei dati, tipi di visualizzazioni e best practice
modulo #6 Analisi descrittiva Misurazione della tendenza centrale, della variabilità e della distribuzione dei dati
modulo #7 Analisi inferenziale Fare inferenze da campioni, test di ipotesi e intervalli di confidenza
modulo #8 Analisi di regressione Introduzione all'analisi di regressione semplice e multipla
modulo #9 Esperimenti e test A/B Progettazione e analisi esperimenti, inclusi test A/B e test multivariati
modulo #10 Segmentazione dei clienti Segmentazione dei clienti in base a dati demografici, comportamentali e transazionali
modulo #11 Valore del ciclo di vita del cliente (CLV) Calcolo e ottimizzazione del valore del ciclo di vita del cliente
modulo #12 Modellazione del marketing mix Analisi dell'impatto delle campagne di marketing sui risultati aziendali
modulo #13 Fondamenti di Google Analytics Impostazione e utilizzo di Google Analytics per il monitoraggio di siti Web e app
modulo #14 Analisi dei social media Misurazione delle prestazioni dei social media, inclusi coinvolgimento, portata e conversioni
modulo #15 Metriche di email marketing Misurazione delle prestazioni dell'email marketing, inclusi tassi di apertura, tassi di clic e conversioni
modulo #16 Metriche di pubblicità a pagamento Misurazione delle prestazioni della pubblicità a pagamento, inclusi CPC, CPA e ROAS
modulo #17 Metriche di content marketing Misurazione delle prestazioni del content marketing, inclusi coinvolgimento, lead e conversioni
modulo #18 Data Storytelling e Presentazione Comunicazione efficace di approfondimenti e raccomandazioni alle parti interessate
modulo #19 Marketing Attribution Modeling Assegnazione del merito ai punti di contatto lungo il percorso del cliente
modulo #20 Analisi predittiva Introduzione alle tecniche di modellazione predittiva, tra cui regressione logistica e alberi decisionali
modulo #21 Machine Learning per il marketing Introduzione ai concetti e alle applicazioni di machine learning nel marketing
modulo #22 Marketing Automation e AI Utilizzo dell'automazione e dell'AI per ottimizzare i processi di marketing e il processo decisionale
modulo #23 Etica nell'analisi dei dati e nel marketing Raccolta, utilizzo e analisi responsabili dei dati nel marketing
modulo #24 Casi di studio nell'analisi dei dati e nel marketing Esempi concreti di applicazioni di analisi dei dati e marketing
modulo #25 Riepilogo e conclusione del corso Pianificare i prossimi passi nella carriera in Data Analytics e Marketing Metrics
