modul #1 Introducere în analiza datelor și valorile de marketing Prezentare generală a cursului, importanța analizei datelor în marketing și concepte cheie
modul #2 Elementele fundamentale ale parametrilor de marketing Înțelegerea valorilor cheie de marketing, inclusiv rentabilitatea investiției, CPA și CTR
modul #3 Colectarea și stocarea datelor Introducere în metodele de colectare a datelor, opțiunile de stocare a datelor și guvernarea datelor
modul #4 Pregătirea și curățarea datelor Importanța calității datelor, a tehnicilor de curățare a datelor și a transformării datelor
modul #5 Fundamentele vizualizării datelor Introducere în vizualizarea datelor, tipuri de vizualizări și bune practici
modul #6 Analiza descriptivă Măsurarea tendinței centrale, variabilității și distribuției datelor
modul #7 Analytics inferenţial Efectuarea de inferențe din eșantioane, testarea ipotezelor și intervalele de încredere
modul #8 Analiza de regresie Introducere în analiza de regresie simplă și multiplă
modul #9 Experimente și testare A/B Proiectarea și analizarea experimentelor, inclusiv testarea A/B și testarea multivariată
modul #10 Segmentarea clienților Segmentarea clienților pe baza datelor demografice, comportamentale și tranzacționale
modul #11 Valoarea de viață a clientului (CLV) Calcularea și optimizarea valorii de viață a clientului
modul #12 Modelarea mixului de marketing Analizarea impactului campaniilor de marketing asupra rezultatelor afacerii
modul #13 Fundamentele Google Analytics Configurarea și utilizarea Google Analytics pentru urmărirea site-urilor web și a aplicațiilor
modul #14 Social Media Analytics Măsurarea performanței rețelelor sociale, inclusiv implicarea, acoperirea și conversiile
modul #15 Valori de marketing prin e-mail Măsurarea performanței marketingului prin e-mail, inclusiv ratele de deschidere, ratele de clic și conversiile
modul #16 Valori de publicitate plătită Măsurarea performanței publicității plătite, inclusiv CPC, CPA și rentabilitatea cheltuielilor publicitare
modul #17 Valori de marketing de conținut Măsurarea performanței marketingului de conținut, inclusiv implicarea, clienții potențiali și conversiile
modul #18 Povestirea și prezentarea datelor Comunicarea eficientă a perspectivelor și recomandărilor către părțile interesate
modul #19 Modelarea atribuirii de marketing Atribuirea creditului punctelor de contact de-a lungul călătoriei clientului
modul #20 Analiza predictivă Introducere în tehnicile de modelare predictivă, inclusiv regresia logistică și arbori de decizie
modul #21 Învățare automată pentru marketing Introducere în conceptele și aplicațiile de învățare automată în marketing
modul #22 Automatizare de marketing și inteligență artificială Utilizarea automatizării și a inteligenței artificiale pentru a optimiza procesele de marketing și luarea deciziilor
modul #23 Etica în analiza datelor și marketing Colectarea, utilizarea și analiza responsabilă a datelor în marketing
modul #24 Studii de caz în analiza datelor și marketing Exemple reale de analiză a datelor și aplicații de marketing
modul #25 Încheierea cursului și concluzia Planificarea următorilor pași în cariera Data Analytics și Marketing Metrics
Sunteți gata să învățați, să împărtășiți și să concurați?
