Corso di marketing analytics

Lezione 1 • Cosa Significa Marketing Analytics

Definisce il marketing analytics e lo distingue dall'analisi aziendale generale. Stabilisce l'ambito e il vocabolario utilizzati durante l'intero corso.

Lezione 2 • Metriche e KPI Fondamentali del Marketing

Introduce gli indicatori di performance di marketing più critici e le loro formule. Collega la scelta delle metriche a obiettivi aziendali specifici.

Lezione 3 • Il Flusso di Lavoro dell'Analytics

Delinea il processo end-to-end dalla domanda di business all'insight actionable. Fornisce un framework ripetibile applicato in ogni capitolo successivo.

Lezione 1 • Fondamenti di Tracking e Tagging

Spiega come le tecnologie di tracciamento digitale catturano il comportamento degli utenti attraverso i canali. Consente direttamente una raccolta dati accurata per tutte le analisi a valle.

Lezione 2 • Integrazione dei Dati tra Canali

Tratta i metodi per combinare dati da più piattaforme di marketing in una visione unificata. Risolve il problema della frammentazione che distorce l'analisi cross-canale.

Lezione 3 • Privacy e Consenso nella Raccolta Dati

Affronta i principi di privacy dei consumatori e i framework di consenso che regolano l'uso dei dati di marketing. Garantisce che le pratiche analitiche rimangano etiche e conformi.

Lezione 1 • Analisi Esplorativa dei Dati per il Marketing

Applica riepiloghi statistici e visualizzazioni per scoprire modelli nei dataset di marketing. Costruisce l'abitudine di interrogare i dati prima di trarre conclusioni.

Lezione 2 • Segmentazione e Analisi di Coorte

Raggruppa i clienti per attributi o comportamenti condivisi per rivelare differenze nelle performance. L'analisi di coorte traccia come i gruppi evolvono nel tempo.

Lezione 3 • Costruire Dashboard di Marketing

Tratta i principi di progettazione delle dashboard e la scelta degli strumenti per un monitoraggio continuo delle performance. Collega le scelte di visualizzazione alle decisioni che le dashboard devono supportare.

Lezione 1 • Previsione del Churn e Analytics di Retention

Costruisce modelli che identificano i clienti a rischio di abbandono prima che si disimpegnino. Consente campagne di retention proattive fondate sui dati.

Lezione 2 • Tecniche di Clustering Comportamentale

Utilizza il machine learning non supervisionato per raggruppare i clienti per similarità comportamentale senza etichette predefinite. Rivela segmenti di pubblico naturali per il targeting.

Lezione 3 • Mappatura del Customer Journey con i Dati

Utilizza i dati degli eventi comportamentali per ricostruire i percorsi che i clienti compiono dalla brand awareness all'acquisto. Identifica punti di attrito e opportunità di ottimizzazione.

Lezione 1 • Attribuzione Multi-Touch nella Pratica

Applica modelli di attribuzione a dati reali di campagne e riconcilia segnali contrastanti tra i canali. Produce raccomandazioni actionable per la riallocazione del budget.

Lezione 2 • Fondamenti dei Modelli di Attribuzione

Confronta i modelli di attribuzione basati su regole e spiega le ipotesi alla base di ciascuno. Stabilisce perché la scelta del modello cambi materialmente le decisioni di budget.

Lezione 3 • Test di Incrementalità e Lift

Misura il vero impatto causale di una campagna confrontando gruppi esposti e non esposti. Distingue la correlazione dalla causalità nella misurazione delle campagne.

Lezione 1 • Interpretare e Agire sui Risultati

Traduce gli output statistici in decisioni aziendali e documenta gli apprendimenti per test futuri. Chiude il ciclo tra sperimentazione e strategia.

Lezione 2 • Eseguire Test A/B e Multivariati

Percorre le fasi operative di lancio e monitoraggio di esperimenti dal vivo. Tratta sia i semplici test A/B sia i più complessi design multivariati.

Lezione 3 • Fondamenti Statistici per i Test

Tratta i concetti statistici necessari per interpretare correttamente i risultati dei test A/B. Si basa sull'analisi descrittiva del Capitolo 3 per aggiungere il ragionamento inferenziale.

Lezione 1 • Modelli di Regressione per la Previsione nel Marketing

Usa la regressione lineare e logistica per prevedere risultati di marketing continui e binari. Estende le basi statistiche costruite nel capitolo sulla sperimentazione.

Lezione 2 • Modelli di Classificazione per il Propensity Scoring

Costruisce modelli che assegnano un punteggio alla probabilità di ciascun cliente di convertire, abbandonare o rispondere. I punteggi di propensione alimentano direttamente le strategie di targeting e personalizzazione.

Lezione 3 • Previsione della Domanda e Pianificazione del Budget

Applica metodi di serie temporali e regressione per prevedere il volume delle vendite e la domanda di marketing. Gli output alimentano direttamente le decisioni di allocazione del budget.

Lezione 1 • Tecniche di Ottimizzazione del Budget

Utilizza gli output dell'MMM per trovare l'allocazione della spesa che massimizza i ricavi entro i vincoli di budget. Risponde direttamente alla domanda fondamentale sull'investimento di marketing.

Lezione 2 • Comunicare gli Insight dell'MMM alla Leadership

Traduce output complessi del modello in narrazioni pronte per i dirigenti e raccomandazioni di investimento. Applica le competenze di storytelling del Capitolo 3 a livello strategico.

Lezione 3 • Costruire e Calibrare un MMM

Percorre la specificazione, la stima e la calibrazione del modello rispetto a risultati noti. Produce un modello convalidato pronto per l'ottimizzazione.