Corso Base di Marketing Analytics

Lezione 1 • Metriche Chiave e KPI

Introduce gli indicatori di performance di marketing più critici e spiega come selezionare i KPI allineati agli obiettivi aziendali.

Lezione 2 • Fonti di Dati nel Marketing

Esamina le fonti di dati di prima, seconda e terza parte utilizzate nel marketing. Gli studenti imparano a valutare la qualità e la pertinenza della fonte prima dell'analisi.

Lezione 3 • Il Funnel di Marketing e i Dati

Associa le fasi standard del funnel a segnali di dati misurabili. Collega il pensiero legato al funnel alle metriche che gli studenti monitoreranno durante il corso.

Lezione 4 • Il Ruolo e il Flusso di Lavoro dell'Analista

Delinea il flusso di lavoro analitico end-to-end, dalla formulazione della domanda alla comunicazione degli insight. Posiziona l'analista come partner strategico, non come semplice generatore di report.

Lezione 1 • Configurazione della Web Analytics

Tratta la configurazione di una piattaforma di web analytics per acquisire dati significativi del sito. Gli studenti imparano a definire obiettivi, filtri e viste che producono dataset puliti e utilizzabili.

Lezione 2 • Fondamenti di Tracking e Tagging

Spiega come pixel, tag e codici di tracciamento acquisiscono il comportamento degli utenti attraverso i canali digitali. Fornisce le basi tecniche per tutto il successivo lavoro di raccolta dati.

Lezione 3 • Costruire uno Stack di Dati di Marketing

Esamina gli strumenti e le integrazioni che formano un'infrastruttura moderna di dati di marketing. Gli studenti valutano i componenti dello stack in base alle dimensioni aziendali e alla maturità analitica.

Lezione 4 • Dati CRM e Record dei Clienti

Affronta il modo in cui i sistemi CRM memorizzano e strutturano i dati dei clienti per uso di marketing. Collega i record CRM al targeting delle campagne e all'analisi del ciclo di vita del cliente.

Lezione 1 • Principi di Progettazione delle Dashboard

Insegna layout, gerarchia e selezione dei grafici per dashboard di marketing efficaci. Gli studenti progettano dashboard che comunicano insight a colpo d'occhio.

Lezione 2 • Benchmarking e Analisi dei Trend

Introduce confronti periodo su periodo, benchmark di settore e identificazione dei trend. Gli studenti contestualizzano i dati di performance rispetto a punti di riferimento significativi.

Lezione 3 • Analisi Esplorativa dei Dati per Marketer

Applica tecniche di EDA a dataset di marketing per far emergere modelli e anomalie. Costruisce l'abitudine di comprendere i dati prima di trarre conclusioni.

Lezione 4 • Cadenza di Reporting ed Esigenze degli Stakeholder

Allinea la frequenza e il formato del reporting ai diversi pubblici di stakeholder. Gli studenti imparano ad adattare profondità e dettaglio a consumatori esecutivi, tattici e operativi.

Lezione 1 • Attivazione dei Segmenti e Targeting

Tratta come trasferire i segmenti definiti nelle piattaforme pubblicitarie, negli strumenti email e nei flussi di lavoro CRM. Gli studenti collegano i risultati della segmentazione all'esecuzione di campagne live.

Lezione 2 • Analisi RFM

Insegna il punteggio di recency, frequency e monetary value per classificare e dare priorità ai clienti. I risultati dell'RFM alimentano direttamente campagne di retention e riattivazione.

Lezione 3 • Clustering e Segmentazione Comportamentale

Introduce il clustering k-means e il raggruppamento comportamentale per scoprire segmenti di pubblico naturali. Gli studenti interpretano i risultati del clustering e li traducono in azioni di marketing.

Lezione 4 • Strategia e Logica di Segmentazione

Stabilisce la logica strategica per la segmentazione e i criteri utilizzati per definire gruppi significativi. Collega le decisioni di segmentazione all'allocazione del budget e delle campagne.

Lezione 1 • Reporting Integrato delle Campagne

Combina dati cross-canale in una visione unificata delle performance della campagna. Gli studenti costruiscono report che mostrano l'impatto totale della campagna piuttosto che risultati di canale isolati.

Lezione 2 • Performance di Contenuti e SEO

Misura la visibilità nella ricerca organica, l'engagement con i contenuti e le performance on-page. Gli studenti collegano le metriche dei contenuti ai risultati di pipeline e ricavo.

Lezione 3 • Email Marketing Analytics

Analizza tassi di apertura, percentuali di clic, deliverability e metriche sulla salute delle liste. Gli studenti diagnosticano problemi di performance delle email e applicano soluzioni basate sui dati.

Lezione 4 • Social Media Analytics

Valuta reach, engagement e crescita del pubblico attraverso i canali social. Gli studenti distinguono tra metriche di vanità e metriche legate ai risultati aziendali.

Lezione 1 • Test di Incrementalità e Lift

Tratta i test holdout e gli esperimenti geografici per misurare l'incremento incrementale reale. Gli studenti progettano test che isolano il contributo causale del marketing ai risultati.

Lezione 2 • Ottimizzazione del Budget Utilizzando i Dati di Attribuzione

Traduce i risultati di attribuzione e MMM in raccomandazioni actionable per la riallocazione del budget. Gli studenti costruiscono un caso basato sui dati per spostare la spesa tra i canali.

Lezione 3 • Concetti di Marketing Mix Modeling

Introduce l'MMM come approccio statistico per misurare l'impatto aggregato della spesa di marketing. Gli studenti imparano quando l'MMM è preferibile all'MTA e quali input richiede.

Lezione 4 • Attribuzione Multi-Touch nella Pratica

Applica l'attribuzione multi-touch a dati reali di campagne per rivelare il contributo del canale. Gli studenti interpretano i risultati dell'MTA e adeguano di conseguenza le raccomandazioni di budget.

Lezione 1 • Previsione della Domanda per le Campagne

Applica previsioni di serie temporali per anticipare domanda futura, traffico e ricavi. Gli studenti utilizzano le previsioni per fissare obiettivi di campagna e piani di budget realistici.

Lezione 2 • Valutazione e Iterazione del Modello

Insegna precisione, recall, AUC e RMSE per valutare la qualità del modello. Gli studenti imparano a diagnosticare i punti deboli del modello e a migliorare le performance attraverso l'iterazione.

Lezione 3 • Modelli di Lead Scoring e Propensione

Sviluppa modelli di propensione alla conversione che classificano i lead in base alla probabilità di acquisto. Gli studenti integrano i punteggi nei flussi di lavoro CRM e di vendita per dare priorità alle attività di contatto.

Lezione 4 • Fondamenti di Analytics Predittiva

Introduce il flusso di lavoro di modellazione predittiva e i tipi di problemi che risolve nel marketing. Gli studenti distinguono i casi d'uso di regressione, classificazione e previsione.

Lezione 1 • Costruire una Cultura di Sperimentazione

Affronta i cambiamenti organizzativi e di processo necessari per sostenere test continui. Gli studenti progettano framework che rendono la sperimentazione un'abitudine di squadra.

Lezione 2 • Strategia di Marketing Guidata dall'Analytics

Collega i risultati dell'analytics ai cicli di pianificazione strategica, agli OKR e all'allocazione delle risorse. Gli studenti traducono gli insight dai dati in raccomandazioni strategiche per la leadership.

Lezione 3 • Test Multivariato e Personalizzazione

Estende i test A/B a esperimenti multivariati e di personalizzazione attraverso i canali. Gli studenti progettano test che ottimizzano più elementi simultaneamente.

Lezione 4 • Progettazione ed Esecuzione di Test A/B

Tratta la formazione di ipotesi, il calcolo della dimensione del campione e l'esecuzione di test per esperimenti di marketing. Gli studenti eseguono test validi che producono risultati affidabili e actionable.