Dedika è una piattaforma per imparare facendo: preparare una proposta commerciale, diventare manicure o imparare a usare un nuovo strumento, per esempio. Qualunque sia il tuo obiettivo, i migliori contenuti sull’argomento esistono già. Il problema è che spesso sono in un’altra lingua, costano caro, sono sparsi in giro, non offrono esercizi pratici o fanno parte di corsi troppo lunghi per chi ha una vita frenetica. Per questo Dedika ha un metodo tutto suo: cerchiamo questi materiali ovunque si trovino, selezioniamo ciò che è utile per il tuo obiettivo, li rivediamo con il supporto di esperti sempre disponibili per chiarire dubbi e creiamo attività pratiche per farti imparare facendo. Tu sei la persona più importante nel tuo percorso e nessuno lo conosce meglio di te: scegli i contenuti e la durata del corso, se vuoi imparare online o offline e in quale formato. Può essere in video, testo, audio o riassunto. A modo tuo, solo con ciò che ha senso per te. Qui, ogni momento dedicato vale di più e arrivi più velocemente a ciò che conta davvero.

I nostri corsi includono un riassunto alla fine di ogni capitolo, dal quale puoi scaricare un PDF e stamparlo.

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Corso per E-commerce Analyst

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Corso per E-commerce Analyst

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Corso per E-commerce Analyst

Trasformi i dati grezzi di e-commerce in decisioni che generano ricavi. Questo corso Le fornisce le competenze analitiche per misurare le performance, diagnosticare i problemi e comunicare risultati su cui gli stakeholder agiscono concretamente. Dalla configurazione del tracciamento al reporting direzionale, ogni competenza che acquisirà qui ha un'applicazione diretta al business.

Dedika per aziende

Cosa imparerai:

Imparerà a configurare e verificare il tracciamento di web analytics, analizzare il comportamento dei clienti lungo il funnel di acquisto e costruire modelli di segmentazione che informano le strategie di retention e acquisizione. Applicherà framework di attribuzione per valutare l'efficienza dei canali di marketing ed eseguirà test A/B statisticamente validi per convalidare le ottimizzazioni del sito. Il corso copre anche l'analisi di prodotto e merchandising, la previsione della domanda e le competenze SQL e Python per l'estrazione autonoma dei dati. Alla fine, saprà progettare dashboard, fornire narrazioni di insight e posizionare la Sua analisi per influenzare decisioni di business reali.

Come studi in modo pratico Corso per E-commerce Analyst

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Per te che sei un'azienda e vuoi formare il tuo team

Su Dedika per aziende, il corso include esercizi ed esempi personalizzati sul tuo business e secondo le esigenze della tua azienda.

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Contenuto del corso

8 Capitoli • 35 LezioniDurata tra 4 e 360 ore (decidi tu)

Capitolo 1Vedi dettagli

Fondamenti di Analytics per l'E-commerce

Lezione 1 • Il Panorama dei Dati nell'E-commerce
Illustra le tipologie di dati generati attraverso i touchpoint del retail online. Stabilisce l'ambito di responsabilità dell'analista all'interno di un'operazione di commercio digitale.
Lezione 2 • KPI Fondamentali dell'E-commerce
Definisce le metriche di performance essenziali utilizzate per valutare lo stato di salute del negozio. Collega ciascuna metrica a una specifica decisione di business o risultato operativo.
Lezione 3 • Fondamenti di Qualità e Affidabilità dei Dati
Introduce i problemi comuni di qualità dei dati specifici delle piattaforme e-commerce. Gli studenti imparano a identificare e segnalare i dati inaffidabili prima di iniziare l'analisi.
Lezione 4 • Ruoli dell'Analista e Mappatura degli Stakeholder
Delinea la posizione dell'analista all'interno dei team interfunzionali. Prepara gli studenti a comunicare i risultati agli stakeholder di marketing, prodotto e finanza.

Capitolo 2Vedi dettagli

Web Analytics e Configurazione del Tracciamento

Lezione 1 • Identificazione di Sessioni e Utenti
Spiega come vengono identificate sessioni, utenti e dispositivi attraverso le visite. Un'accurata identificazione dell'utente è alla base dell'analisi per coorte e della retention nei capitoli successivi.
Lezione 2 • Fondamenti di Tag Management
Spiega come i sistemi di tag management distribuiscono e controllano gli script di tracciamento. Consente direttamente una raccolta dati accurata per tutti i successivi lavori di analisi.
Lezione 3 • Verifiche del Tracciamento e Processi di QA
Fornisce un approccio sistematico per convalidare che il tracciamento sia completo e accurato. Gli studenti producono una checklist di verifica applicabile a qualsiasi proprietà e-commerce.
Lezione 4 • Monitoraggio degli Eventi e Data Layer
Illustra il tracciamento strutturato degli eventi e il pattern del data layer per i siti e-commerce. Garantisce che le interazioni con il prodotto e il checkout siano acquisite con il contesto completo.

Capitolo 3Vedi dettagli

Comportamento del Cliente e Analisi del Funnel

Lezione 1 • Analisi dell'Abbandono del Carrello e del Checkout
Si concentra sulla diagnosi del perché gli utenti abbandonano carrelli e flussi di checkout. I risultati alimentano direttamente la prioritizzazione dei test A/B e del miglioramento UX.
Lezione 2 • Visualizzazione del Funnel e Analisi degli Abbandoni
Insegna la costruzione e l'interpretazione dei funnel di conversione a partire dai dati grezzi degli eventi. Collega le fasi del funnel a tipi specifici di pagina e azioni dell'utente.
Lezione 3 • Comportamento di Ricerca e Scoperta
Analizza le query di ricerca on-site e i pattern di scoperta dei prodotti per far emergere segnali di domanda. Collega il comportamento di ricerca alle lacune del catalogo e alle decisioni di merchandising.
Lezione 4 • Analisi del Percorso e Flussi di Navigazione
Mappa i percorsi effettivi che gli utenti compiono su un sito prima di convertire o abbandonare. Scopre pattern di navigazione inaspettati che le viste funnel standard non rilevano.
Lezione 5 • Comportamento di Sessione e Metriche di Engagement
Esamina come gli utenti interagiscono all'interno di una sessione, inclusi profondità di pagina e tempo sul sito. I pattern di engagement rivelano problemi di contenuto e UX che influenzano la conversione.

Capitolo 4Vedi dettagli

Segmentazione dei Clienti e Analisi per Coorte

Lezione 1 • Analisi RFM per la Valutazione del Cliente
Applica il punteggio di recency, frequency e monetary per classificare e raggruppare i clienti. I risultati RFM alimentano direttamente il targeting delle campagne di retention e riattivazione.
Lezione 2 • Strategia e Framework di Segmentazione
Introduce approcci di segmentazione demografica, comportamentale e basata sul valore. Stabilisce i criteri per scegliere il modello di segmentazione giusto per una data domanda di business.
Lezione 3 • Analisi per Coorte e Curve di Retention
Costruisce coorti di acquisizione e monitora il loro comportamento nel tempo per misurare la retention. Le curve di coorte rivelano segnali di adattamento prodotto-mercato e salute del ciclo di vita.
Lezione 4 • Modellazione del Customer Lifetime Value
Introduce metodi di calcolo predittivi e storici del CLV per l'e-commerce. Le stime del CLV informano l'allocazione del budget di acquisizione e le decisioni di investimento sui segmenti.

Capitolo 5Vedi dettagli

Analisi dell'Attribuzione dei Canali Marketing

Lezione 1 • Incrementalità e Test di Holdout
Introduce la misurazione dell'incrementalità per isolare il vero impatto causale del marketing. Gli studenti progettano esperimenti di holdout per convalidare gli output dei modelli di attribuzione.
Lezione 2 • Attribuzione Multi-Touch nella Pratica
Applica l'attribuzione multi-touch ai dati reali del percorso del cliente attraverso i canali. Gli studenti confrontano le classifiche di performance dei canali secondo diverse ipotesi di attribuzione.
Lezione 3 • Fondamenti del Modello di Attribuzione
Spiega come il credito per le conversioni viene assegnato tra i touchpoint in diversi modelli. Stabilisce i compromessi tra semplicità e accuratezza nell'attribuzione.
Lezione 4 • Analisi delle Performance dei Canali a Pagamento
Valuta l'efficienza dei canali di ricerca a pagamento, display e social utilizzando dati di costo e fatturato. Collega i dati di spesa al fatturato attribuito per il calcolo del ROAS e l'efficienza.
Lezione 5 • Analisi dei Canali Organici e di Proprietà
Misura le performance di SEO, email e traffico diretto come canali che generano fatturato. Distingue i segnali di crescita organica dai pattern di traffico influenzati dal a pagamento.

Capitolo 6Vedi dettagli

Analytics di Prodotto e Merchandising

Lezione 1 • Metriche di Performance del Prodotto
Definisce le metriche chiave per valutare la performance individuale dei prodotti e delle categorie. Collega i dati a livello di prodotto al contributo al fatturato e all'impatto sul margine.
Lezione 2 • Analytics di Inventario e Disponibilità
Collega i dati di disponibilità dell'inventario alle vendite perse e alla riduzione del tasso di conversione. Gli studenti quantificano l'impatto sul fatturato delle rotture di stock e delle situazioni di sovrastoccaggio.
Lezione 3 • Analisi di Categoria e Assortimento
Valuta la performance a livello di categoria e identifica lacune o ridondanze nell'assortimento. I risultati guidano le decisioni di assortimento, delisting e introduzione di nuovi prodotti.
Lezione 4 • Analytics di Prezzo e Promozioni
Misura l'impatto sul fatturato e sul margine delle variazioni di prezzo e degli eventi promozionali. Gli studenti distinguono gli incrementi reali di domanda dagli effetti di anticipo nei dati promozionali.

Capitolo 7Vedi dettagli

Test A/B e Sperimentazione

Lezione 1 • Fondamenti Statistici per il Test
Introduce i concetti statistici necessari per interpretare correttamente i risultati dei test A/B. Gli studenti applicano test di significatività e intervalli di confidenza ai dati di conversione.
Lezione 2 • Analizzare e Comunicare i Risultati
Insegna l'analisi strutturata degli esperimenti completati e la comunicazione dei risultati agli stakeholder. Collega gli output statistici alle stime di impatto sul business per il processo decisionale.
Lezione 3 • Principi di Progettazione degli Esperimenti
Illustra la formazione delle ipotesi, la selezione delle metriche e la pianificazione della dimensione del campione per i test A/B. Una progettazione corretta previene le fonti più comuni di risultati sperimentali non validi.
Lezione 4 • Tecniche di Sperimentazione Avanzate
Introduce test multivariati, test sequenziali e approcci bayesiani per programmi maturi. Prepara gli studenti a scalare la sperimentazione oltre i semplici confronti A/B.
Lezione 5 • Esecuzione e Monitoraggio dei Test in Produzione
Illustra le pratiche operative per lanciare e monitorare esperimenti in produzione. Gli studenti imparano a rilevare i problemi di salute del test prima che corrompano i risultati.

Capitolo 8Vedi dettagli

Reporting Strategico e Comunicazione degli Insight

Lezione 1 • Principi di Progettazione delle Dashboard
Applica le best practice di visualizzazione dei dati ai contesti di reporting e-commerce. Gli studenti progettano dashboard che fanno emergere segnali operativi senza sovraccarico cognitivo.
Lezione 2 • Roadmap Analitica e Prioritizzazione
Insegna agli analisti a costruire e gestire un backlog prioritizzato di progetti analitici. Collega l'output analitico al valore di business e ai vincoli di risorse.
Lezione 3 • Narrativa degli Insight e Data Storytelling
Struttura i risultati analitici in una chiara narrazione problema-evidenza-raccomandazione. Un data storytelling efficace aumenta la probabilità che gli insight guidino l'azione.
Lezione 4 • Reporting Esecutivo e per gli Stakeholder
Illustra il formato, la cadenza e il contenuto dei report consegnati agli stakeholder senior. Gli studenti si esercitano a condensare analisi complesse in sintesi esecutive concise.

Certificazione

Il tuo certificato valido di completamento

Questo corso è per te:

Coordinatore di marketing digitale pronto ad andare oltre le metriche superficiali delle campagne.
E-commerce manager che si affida all'istinto anziché all'analisi strutturata dei dati.
Business analyst in transizione verso un ambiente retail specializzato o direct-to-consumer.
Neolaureato in marketing o economia aziendale che entra in un team e-commerce ad alta intensità di dati.
Consulente freelance che desidera offrire ai clienti raccomandazioni di crescita credibili e supportate dall'analisi.
Professionista del merchandising o buyer che cerca di integrare i dati comportamentali nelle decisioni.

Cosa dicono i nostri studenti

Le sue lezioni sono perfette. Ho acquistato il pacchetto annuale e finalmente ho l'opportunità di seguire diversi argomenti di mio interesse senza dover cambiare piattaforma... vi ringrazio per tutto quello che fate, vi ho già raccomandati ad altre persone...