Curso de ecommerce analytics

Lección 1 • Madurez Analítica y Definición de Objetivos

Introduce el modelo de madurez analítica y cómo las empresas progresan de insight descriptivo a predictivo. Orienta a los estudiantes en la definición de objetivos de analítica medibles.

Lección 2 • Métodos y Herramientas de Recolección de Datos

Examina los métodos principales para capturar datos de e-commerce, incluyendo seguimiento por píxel, registros de servidor y APIs. Prepara a los estudiantes para evaluar la herramienta adecuada según su contexto.

Lección 3 • KPIs Centrales de E-Commerce

Define las métricas esenciales que miden la salud y el crecimiento de la tienda. Conecta cada KPI con una decisión de negocio específica.

Lección 1 • Implementación de Seguimiento de E-Commerce

Cubre la implementación paso a paso del seguimiento estándar y mejorado de e-commerce. Habilita directamente la medición de KPIs presentada en el Capítulo 1.

Lección 2 • Dimensiones y Métricas Personalizadas

Amplía los datos de analítica predeterminados con atributos específicos del negocio, como nivel de membresía o categoría de producto. Permite una segmentación más rica en capítulos posteriores.

Lección 3 • Calidad de Datos y Validación

Enseña métodos sistemáticos para detectar y corregir errores de seguimiento antes de que corrompan los informes. Asegura que la base de datos sea confiable para todo el análisis posterior.

Lección 4 • Gestión de Etiquetas para E-Commerce

Demuestra el uso de un sistema de gestión de etiquetas para desplegar y mantener etiquetas de seguimiento sin cambios de código. Reduce errores de implementación y acelera la iteración.

Lección 1 • Segmentación para Insights de Comportamiento

Aplica segmentos de audiencia para aislar diferencias de comportamiento entre grupos de clientes. Permite recomendaciones segmentadas fundamentadas en datos.

Lección 2 • Métricas de Comportamiento en el Sitio

Examina señales de engagement como la tasa de rebote, la duración de la sesión y la profundidad de página. Revela cómo el contenido y la UX influyen en la intención de compra.

Lección 3 • Análisis de Cohortes y Rutas

Agrupa usuarios por fecha de adquisición o comportamiento para rastrear patrones de retención y compra repetida a lo largo del tiempo. Amplía el análisis de embudo hacia recorridos del cliente longitudinales.

Lección 4 • Análisis de Fuentes de Tráfico

Desglosa cómo llegan los visitantes a través de canales orgánicos, pagados, sociales y directos. Conecta la fuente de adquisición con el comportamiento de conversión posterior.

Lección 1 • Personalización como Estrategia de CRO

Introduce la personalización basada en datos como una extensión avanzada de las pruebas A/B. Muestra cómo los segmentos de comportamiento del Capítulo 3 potencian experiencias segmentadas.

Lección 2 • Pruebas Multivariante y de División de URL

Amplía las pruebas A/B a múltiples variables simultáneas y versiones de página separadas. Permite escenarios de optimización más complejos en páginas de alto tráfico.

Lección 3 • Fundamentos de Pruebas A/B

Cubre los principios estadísticos detrás de los experimentos controlados y cómo diseñar pruebas válidas. Aplica directamente datos de embudos y comportamiento del Capítulo 3.

Lección 4 • Marcos de Trabajo y Priorización de CRO

Introduce marcos estructurados para generar y jerarquizar hipótesis de optimización. Evita el esfuerzo desperdiciado al enfocar las pruebas en oportunidades de alto impacto.

Lección 1 • Optimización del Costo de Adquisición de Clientes

Aplica insights de atribución para reducir el CAC manteniendo el volumen de adquisición. Se basa directamente en la métrica de CAC introducida en el Capítulo 1.

Lección 2 • Análisis de Campañas Multicanal

Integra datos de múltiples plataformas publicitarias en una vista de rendimiento unificada. Revela efectos de interacción entre canales invisibles en informes de una sola plataforma.

Lección 3 • Modelos de Atribución Multitáctil

Compara modelos de atribución de primer toque, último toque, lineal y basados en datos. Permite una asignación precisa de crédito a lo largo del recorrido del cliente.

Lección 4 • Analítica de Canales Orgánicos y de Contenido

Mide el rendimiento de SEO, email y marketing de contenidos utilizando datos de analítica. Equilibra el enfoque en canales pagados con estrategias de adquisición de menor costo.

Lección 1 • Analítica de Programas de Lealtad

Mide el impacto incremental de los programas de lealtad en la frecuencia de compra y el CLV. Distingue el incremento genuino de lealtad del sesgo de selección en los datos del programa.

Lección 2 • Diseño de Panel de Retención

Traduce las métricas de CLV y retención en un panel de monitoreo accionable. Prepara a los estudiantes para comunicar la salud de la retención a las partes interesadas.

Lección 3 • Segmentación RFM para Retención

Aplica la puntuación de recencia, frecuencia y valor monetario para segmentar clientes por lealtad y riesgo. Permite campañas de retención segmentadas basadas en el comportamiento de compra.

Lección 4 • Predicción y Prevención de Fuga de Clientes

Construye indicadores de alerta temprana para la fuga de clientes utilizando señales de comportamiento y transaccionales. Conecta la reducción de fuga directamente con la mejora del CLV.

Lección 1 • Analítica de Merchandising y Surtido

Utiliza datos para evaluar la mezcla de productos, oportunidades de venta cruzada y brechas en el catálogo. Informa directamente las decisiones de surtido y merchandising.

Lección 2 • Informes de Rendimiento de Producto

Analiza ingresos, unidades vendidas y margen por producto y categoría. Se basa en el seguimiento de e-commerce mejorado configurado en el Capítulo 2.

Lección 3 • Analítica de Búsqueda y Descubrimiento

Analiza las consultas de búsqueda en el sitio y el comportamiento de navegación para detectar brechas en el descubrimiento de productos. Alimenta directamente las prioridades de merchandising y CRO.

Lección 4 • Pronóstico de Inventario y Demanda

Aplica datos de tendencias de ventas para pronosticar la demanda y reducir los costos de desabastecimiento y sobrestock. Conecta la analítica de producto con las decisiones de la cadena de suministro.

Lección 1 • Casos de Negocio Impulsados por Analítica

Estructura los hallazgos de datos en casos de negocio persuasivos que justifican decisiones de inversión. Aplica el conjunto completo de herramientas analíticas a escenarios estratégicos reales.

Lección 2 • Desarrollo de Paneles Ejecutivos

Diseña un panel ejecutivo integral que integra KPIs de los capítulos de adquisición, retención y producto. Traduce datos operativos en narrativas estratégicas.

Lección 3 • Mejores Prácticas de Visualización de Datos

Enseña principios de selección efectiva de gráficos, diseño y storytelling para informes de analítica. Asegura que los insights de todos los capítulos anteriores se comuniquen con claridad.

Lección 4 • Construcción de una Hoja de Ruta de Analítica

Orienta a los estudiantes en la creación de un plan de mejora analítica por fases para su organización. Sintetiza todo el aprendizaje del curso en un entregable estratégico y accionable.