Corso di Data Analytics per il Marketing

Lezione 1 • Metriche e KPI chiave nel marketing

Presenta gli indicatori di performance di marketing standard e spiega come selezionare le metriche allineate agli obiettivi di business. Evita le trappole delle vanity metric già all'inizio del corso.

Lezione 2 • Il flusso di lavoro del marketing analytics

Delinea il processo end-to-end, dalla domanda di business all'insight attuabile. Fornisce un framework ripetibile che gli studenti applicano durante tutto il corso.

Lezione 3 • Cosa è realmente il marketing analytics

Definisce il marketing analytics, lo distingue dalla business intelligence generale e ne delinea l'ambito. Stabilisce la base concettuale per tutti i capitoli successivi.

Lezione 1 • Monitoraggio digitale e gestione dei tag

Spiega come pixel, cookie e tag catturano il comportamento degli utenti attraverso i touchpoint digitali. Fornisce le basi sui meccanismi alla base dei dati di web e app analytics.

Lezione 2 • Dati da sondaggi e ricerche primarie

Tratta la progettazione di sondaggi, i metodi di campionamento e la raccolta di ricerche primarie per ottenere insight di marketing. Integra il monitoraggio digitale con il contributo diretto dei consumatori.

Lezione 3 • Costruire uno stack di dati di marketing

Introduce il concetto di stack di dati di marketing componibile e il ruolo di ogni livello. Prepara a valutare e selezionare gli strumenti più adatti alla propria organizzazione.

Lezione 4 • Dati da CRM e marketing automation

Esamina come le piattaforme CRM e gli strumenti di automazione generano e archiviano i dati di interazione con i clienti. Collega la gestione dei dati all'esecuzione delle campagne e alla personalizzazione.

Lezione 1 • Segmentazione attraverso l'analisi esplorativa

Utilizza tabelle a doppia entrata e raggruppamenti per identificare segmenti naturali di clienti nei dati grezzi. Pone le basi per modelli di segmentazione formali nei capitoli successivi.

Lezione 2 • Rilevamento di anomalie e audit dei dati

Insegna metodi per individuare valori anomali, picchi di dati ed errori di tracciamento nei dataset di marketing. Protegge le conclusioni analitiche da dati corrotti o fuorvianti.

Lezione 3 • Statistica descrittiva nel contesto del marketing

Tratta media, mediana, varianza e forma della distribuzione applicati alle metriche di marketing. Costruisce la competenza numerica necessaria per tutto il lavoro analitico successivo.

Lezione 4 • Rilevamento di correlazioni e relazioni

Introduce i coefficienti di correlazione e l'analisi a dispersione per trovare relazioni tra le variabili di marketing. Stabilisce la distinzione tra correlazione e causalità.

Lezione 1 • Sviluppo di buyer persona da segmenti analitici

Traduce i profili di segmento quantitativi in buyer persona narrative. Collega l'output dei dati alla strategia creativa della campagna.

Lezione 2 • Analisi RFM per lo scoring dei clienti

Insegna lo scoring di recency, frequency e monetary per classificare i clienti per valore ed engagement. Produce segmenti immediatamente utilizzabili per campagne di retention e upsell.

Lezione 3 • Modellazione di audience lookalike e predittive

Tratta la logica della modellazione lookalike e il propensity scoring per espandere i segmenti di pubblico ad alto valore. Prepara per applicazioni predittive avanzate nei capitoli successivi.

Lezione 4 • Tecniche di clustering per la scoperta di audience

Introduce il clustering k-means e gerarchico per trovare raggruppamenti naturali nei dati dei clienti. Estende la segmentazione oltre le regole predefinite verso una scoperta basata sui dati.

Lezione 1 • Analisi delle performance del canale

Misura l'efficienza e il ROI attraverso i canali paid, owned ed earned utilizzando metriche standardizzate. Consente un confronto omogeneo di investimenti di marketing diversi.

Lezione 2 • Monitoraggio cross-device e cross-canale

Affronta le sfide della risoluzione dell'identità quando i clienti cambiano dispositivo e canale. Garantisce che i modelli di attribuzione riflettano i reali customer journey.

Lezione 3 • Attribuzione multi-touch nella pratica

Applica l'attribuzione multi-touch ai dati reali delle campagne per assegnare credito frazionario tra i touchpoint. Informa direttamente le decisioni di investimento sui canali.

Lezione 4 • Reportistica di attribuzione e decisioni di budget

Traduce gli output dell'attribuzione in raccomandazioni di riallocazione del budget per la direzione marketing. Chiude il ciclo tra analisi e decisioni di spesa strategica.

Lezione 1 • Progettazione di esperimenti per i marketer

Tratta la formulazione di ipotesi, la configurazione di gruppi di controllo e trattamento e i principi di randomizzazione. Previene gli errori comuni di progettazione sperimentale che invalidano i risultati dei test.

Lezione 2 • Roadmap di test e prioritizzazione

Introduce framework per prioritizzare e sequenziare un programma di test continuo. Porta le competenze individuali sui test alla scala di una cultura della sperimentazione organizzativa.

Lezione 3 • Significatività statistica e dimensione del campione

Spiega p-value, intervalli di confidenza ed effetto minimo rilevabile per i test di marketing. Garantisce che i test vengano eseguiti per un tempo sufficiente a produrre conclusioni affidabili.

Lezione 4 • Metodi di test A/B e multivariato

Distingue il test A/B da quello multivariato e guida la selezione degli elementi per ciascun approccio. Espande il toolkit di test oltre i semplici esperimenti a due varianti.

Lezione 1 • Calcolo del customer lifetime value

Tratta le formule del CLV storico e predittivo e i loro input dai dati di marketing. Collega il CLV ai limiti di budget per l'acquisizione e alle decisioni di investimento sui segmenti.

Lezione 2 • Concetti di modellazione predittiva per i marketer

Introduce la logica dell'apprendimento supervisionato, la selezione delle feature e la valutazione del modello senza matematica avanzata. Demistifica la modellazione predittiva per i marketer che non sono data scientist.

Lezione 3 • Lead scoring e previsione della conversione

Applica lo scoring predittivo per classificare i lead in base alla probabilità di conversione utilizzando dati CRM e comportamentali. Migliora l'allineamento tra vendite e marketing attraverso una logica di scoring condivisa.

Lezione 4 • Previsione del churn e modellazione della retention

Costruisce modelli di previsione del churn utilizzando segnali comportamentali per identificare i clienti a rischio. Consente direttamente campagne di retention proattive prima che i clienti si disimpegnino.

Lezione 1 • Framework di ottimizzazione continua

Stabilisce un ciclo strutturato di revisione e ottimizzazione che incorpora l'analisi nelle operazioni di marketing correnti. Trasforma l'analisi una tantum in un motore di miglioramento continuo delle performance.

Lezione 2 • Costruire una strategia di marketing analytics

Definisce le componenti di una strategia di analytics allineata agli obiettivi di business e alle capacità del team. Porta dall'analisi tattica alla leadership analitica strategica.

Lezione 3 • Fondamenti di marketing mix modeling

Introduce il marketing mix modeling come strumento strategico per misurare il contributo aggregato del canale. Integra i modelli di attribuzione con una prospettiva di misurazione top-down.

Lezione 4 • Misurare l'impatto del marketing sul business

Collega gli output del marketing analytics alle metriche di fatturato, profitto e crescita apprezzate dalla direzione. Fornisce gli strumenti per dimostrare e difendere il contributo finanziario del marketing.