Kurz e-commerce analytiky

Lekce 1 • Analytická vyspělost a stanovování cílů

Představuje model analytické vyspělosti a to, jak podniky postupují od popisných k prediktivním přehledům. Provádí studenty nastavováním měřitelných analytických cílů.

Lekce 2 • Metody a nástroje sběru dat

Poskytuje přehled hlavních metod zachycování e-commerce dat, včetně sledování pixelem, serverových logů a API. Připravuje studenty na hodnocení vhodnosti nástrojů pro jejich kontext.

Lekce 3 • Klíčové e-commerce KPI

Definuje základní metriky, které měří zdraví a růst obchodu. Propojuje každé KPI s konkrétním obchodním rozhodnutím.

Lekce 1 • Zavádění e-commerce sledování

Zabývá se implementací standardního a vylepšeného e-commerce sledování krok za krokem. Přímo umožňuje měření KPI představená v kapitole 1.

Lekce 2 • Vlastní dimenze a metriky

Rozšiřuje výchozí data analytiky o atributy specifické pro podnikání, jako je úroveň členství nebo kategorie produktu. Umožňuje bohatší segmentaci v pozdějších kapitolách.

Lekce 3 • Kvalita a ověřování dat

Učí systematické metody odhalování a oprav chyb sledování dříve, než znehodnotí reporty. Zajišťuje, že datový základ je spolehlivý pro veškerou následnou analýzu.

Lekce 4 • Správa značek pro e-commerce

Ukazuje použití systému správy značek k nasazení a údržbě sledovacích značek bez změn kódu. Snižuje chyby při zavádění a zrychluje iterace.

Lekce 1 • Segmentace pro behaviorální přehledy

Aplikuje segmenty publika k izolování behaviorálních rozdílů mezi skupinami zákazníků. Umožňuje cílená doporučení podložená daty.

Lekce 2 • Metriky chování na webu

Zkoumá signály zapojení, jako je míra okamžitého opuštění, délka relace a hloubka prohlížení stránky. Odhaluje, jak obsah a UX ovlivňují nákupní záměr.

Lekce 3 • Kohortová a trasová analýza

Seskupuje uživatele podle data akvizice nebo chování pro sledování retence a vzorců opakovaných nákupů v čase. Rozšiřuje analýzu trychtýře na longitudinální zákaznické cesty.

Lekce 4 • Analýza zdrojů návštěvnosti

Rozebírá, jak návštěvníci přicházejí prostřednictvím organických, placených, sociálních a přímých kanálů. Propojuje akviziční zdroj s navazujícím konverzním chováním.

Lekce 1 • Personalizace jako strategie CRO

Představuje daty řízenou personalizaci jako pokročilé rozšíření A/B testování. Ukazuje, jak behaviorální segmenty z kapitoly 3 pohánějí cílené zážitky.

Lekce 2 • Vícerozměrné testování a testování rozdělené URL

Rozšiřuje A/B testování na více současných proměnných a samostatné verze stránek. Umožňuje složitější optimalizační scénáře na stránkách s vysokou návštěvností.

Lekce 3 • Základy A/B testování

Zabývá se statistickými principy kontrolovaných experimentů a tím, jak navrhovat platné testy. Přímo aplikuje data o trychtýřích a chování z kapitoly 3.

Lekce 4 • Rámce a stanovení priorit CRO

Představuje strukturované rámce pro generování a hodnocení optimalizačních hypotéz. Předchází plýtvání úsilím zaměřením testů na vysoce dopadové příležitosti.

Lekce 1 • Optimalizace nákladů na získání zákazníka

Aplikuje atribuční přehledy ke snížení CAC při zachování objemu akvizic. Přímo navazuje na metriku CAC představenou v kapitole 1.

Lekce 2 • Mezikanálová analýza kampaní

Integruje data z více reklamních platforem do jednotného pohledu na výkon. Odhaluje interakční efekty kanálů neviditelné v reportech z jedné platformy.

Lekce 3 • Modely multi-touch atribuce

Porovnává modely atribuce prvního kliknutí, posledního kliknutí, lineární a datově řízené. Umožňuje přesné přiřazení zásluh napříč zákaznickou cestou.

Lekce 4 • Analytika organických a obsahových kanálů

Měří výkon SEO, e-mailového a obsahového marketingu pomocí analytických dat. Vyvažuje zaměření na placené kanály s nízkonákladovými akvizičními strategiemi.

Lekce 1 • Analytika věrnostních programů

Měří inkrementální dopad věrnostních programů na frekvenci nákupů a CLV. Rozlišuje skutečný nárůst loajality od zkreslení výběrem v datech programu.

Lekce 2 • Návrh retenčního dashboardu

Převádí metriky CLV a udržení do realizovatelného monitorovacího dashboardu. Připravuje studenty na komunikaci zdraví retence zainteresovaným stranám.

Lekce 3 • RFM segmentace pro udržení

Aplikuje skórování aktuálnosti, frekvence a peněžní hodnoty k segmentaci zákazníků podle loajality a rizika. Umožňuje cílené retenční kampaně založené na nákupním chování.

Lekce 4 • Predikce a prevence odchodu zákazníků

Vytváří indikátory včasného varování před odchodem zákazníků pomocí behaviorálních a transakčních signálů. Propojuje snížení odchodu přímo se zlepšením CLV.

Lekce 1 • Analytika merchandisingu a sortimentu

Používá data k hodnocení produktového mixu, příležitostí křížového prodeje a mezer v katalogu. Přímo informuje rozhodnutí o sortimentu a merchandisingu.

Lekce 2 • Reportování výkonu produktů

Analyzuje tržby, prodané jednotky a marži podle produktu a kategorie. Navazuje na vylepšené e-commerce sledování nakonfigurované v kapitole 2.

Lekce 3 • Analytika vyhledávání a objevování

Analyzuje dotazy vyhledávání na webu a chování při procházení s cílem odhalit mezery v objevování produktů. Přímo ovlivňuje priority merchandisingu a CRO.

Lekce 4 • Prognózování zásob a poptávky

Aplikuje údaje o prodejních trendech k prognózování poptávky a snížení nákladů na vyprodání zásob a přezásobení. Propojuje produktovou analytiku s rozhodnutími dodavatelského řetězce.

Lekce 1 • Analytikou řízené obchodní případy

Strukturuje datová zjištění do přesvědčivých obchodních případů, které zdůvodňují investiční rozhodnutí. Aplikuje celou sadu analytických nástrojů na reálné strategické scénáře.

Lekce 2 • Vývoj výkonného dashboardu

Navrhuje komplexní výkonný dashboard integrující KPI z kapitol o akvizici, retenci a produktech. Převádí provozní data do strategických narativů.

Lekce 3 • Nejlepší postupy vizualizace dat

Učí principům efektivního výběru grafů, rozvržení a vyprávění příběhů pro analytické reporty. Zajišťuje, že přehledy ze všech předchozích kapitol jsou komunikovány srozumitelně.

Lekce 4 • Tvorba analytického plánu

Provádí studenty vytvářením fázovaného plánu zlepšování analytiky pro jejich organizaci. Syntetizuje veškeré poznatky z kurzu do strategického, realizovatelného výstupu.