Corso Tracciamento Conversioni

Lezione 1 • Che cos'è il tracciamento digitale

Definisce il tracciamento digitale, lo distingue dal monitoraggio analogico e ne delinea l'ambito. Stabilisce il vocabolario condiviso utilizzato in tutto il corso.

Lezione 2 • Tipi di dati e identificatori principali

Esamina gli identificatori principali utilizzati per riconoscere utenti e dispositivi attraverso le sessioni. Collega i tipi di identificatori a casi d'uso pratici di tracciamento.

Lezione 3 • Flusso di dati dalla raccolta all'archiviazione

Traccia il percorso dei segnali grezzi dal dispositivo dell'utente a un archivio dati. La comprensione di questo flusso è un prerequisito per il debug e l'ottimizzazione.

Lezione 1 • Variabili e progettazione del Data Layer

Insegna come strutturare un data layer per passare valori dinamici ai tag. Un data layer ben progettato è la spina dorsale di un tracciamento affidabile.

Lezione 2 • Fondamenti del Tag Management System

Introduce lo scopo e l'architettura di un Tag Management System. Spiega come centralizza l'implementazione dei tag e riduce la dipendenza dagli sviluppatori.

Lezione 3 • Implementazione dei tag di tracciamento principali

Tratta l'implementazione pratica di tag di page-view, evento e conversione. Sviluppa competenze pratiche direttamente applicabili a contesti reali con i clienti.

Lezione 1 • Viste di report e dimensioni personalizzate

Insegna la creazione di dimensioni personalizzate, metriche personalizzate e viste filtrate per analisi segmentate. Consente agli stakeholder di accedere autonomamente a dati pertinenti.

Lezione 2 • Attribuzione di utenti e sessioni

Spiega come le piattaforme di analytics assegnano le sessioni e attribuiscono gli utenti attraverso le visite. La padronanza di questo argomento previene errori di lettura dei report sulle sorgenti di traffico.

Lezione 3 • Configurazione della proprietà analytics

Tratta la gerarchia dell'account, le impostazioni della proprietà e la creazione di flussi di dati. Una configurazione corretta previene la contaminazione dei dati fin dall'inizio.

Lezione 1 • Costruire una tassonomia di denominazione UTM

Guida la creazione di una convenzione di denominazione coerente e scalabile su tutti i canali. Una tassonomia coerente è il principale fattore per dati di attribuzione puliti.

Lezione 2 • Governance UTM e flussi di lavoro del team

Stabilisce processi per far rispettare gli standard UTM in team di marketing distribuiti. Previene la frammentazione dei dati causata da tagging ad hoc.

Lezione 3 • Attribuzione delle campagne multicanale

Analizza come diversi modelli di attribuzione distribuiscono il credito tra i touchpoint. Fornisce agli studenti gli strumenti per scegliere e sostenere i modelli di attribuzione per il reporting.

Lezione 1 • Architettura dei pixel pubblicitari

Spiega come i pixel delle piattaforme pubblicitarie raccolgono segnali di conversione e alimentano gli algoritmi di ottimizzazione. Stabilisce il legame tra qualità del pixel e performance degli annunci.

Lezione 2 • Riconciliazione dei pixel cross-platform

Insegna metodi per confrontare le conversioni riportate dai pixel con i dati di analytics. Le competenze di riconciliazione prevengono la sovrastima e l'errata allocazione del budget.

Lezione 3 • Configurazione dei pixel di pubblico e remarketing

Tratta la creazione di pubblici basati su pixel per campagne di retargeting e pubblici simili. La qualità del pubblico dipende dal corretto posizionamento del pixel e dall'attivazione degli eventi.

Lezione 1 • Panorama normativo sulla privacy

Esamina i framework globali sulla privacy e le loro implicazioni per le pratiche di raccolta dati. Fornisce il contesto normativo che plasma ogni decisione tecnica in questo capitolo.

Lezione 2 • Configurazione di una Consent Management Platform

Tratta l'implementazione e la configurazione di una Consent Management Platform integrata con un Tag Manager. I segnali di consenso devono governare tutte le attività di tracciamento a valle.

Lezione 3 • Tecniche di misurazione a tutela della privacy

Introduce approcci di misurazione cookieless e aggregata che funzionano senza identificatori individuali. Queste tecniche rendono le strategie di tracciamento a prova di futuro rispetto ai continui cambiamenti dei browser.

Lezione 4 • Minimizzazione e conservazione dei dati

Insegna i principi per raccogliere solo i dati necessari e applicare limiti di conservazione. La minimizzazione riduce contemporaneamente il rischio normativo e i costi di archiviazione.

Lezione 1 • Implementazione dell'API Conversions

Tratta la trasmissione diretta di eventi server-to-server alle API di conversione delle piattaforme pubblicitarie. Gli eventi inviati lato server recuperano il segnale perso a causa delle restrizioni del browser.

Lezione 2 • Configurazione del Server-Side Tag Manager

Guida la configurazione di un container lato server e l'instradamento degli eventi client verso di esso. Costruisce l'infrastruttura necessaria per tutto il successivo lavoro lato server.

Lezione 3 • Perché il Server-Side Tracking è importante

Spiega le limitazioni del tracciamento basato su browser e i vantaggi della raccolta lato server. Motiva il cambiamento architetturale trattato in questo capitolo.

Lezione 1 • Costruire un Measurement Framework

Guida la creazione di un piano di misurazione strutturato che colleghi i KPI ai requisiti di tracciamento. Un framework documentato allinea il lavoro di analytics alla strategia aziendale.

Lezione 2 • Audit della strategia di tracciamento e roadmap

Fornisce un processo strutturato per eseguire l'audit di una configurazione di tracciamento esistente e dare priorità ai miglioramenti. Le competenze di roadmapping traducono i risultati tecnici in piani d'azione allineati al business.

Lezione 3 • Fondamenti di Media Mix Modeling

Introduce la modellazione statistica del contributo dei canali indipendentemente dal tracciamento a livello utente. L'MMM integra l'attribuzione via pixel dove i segnali individuali non sono disponibili.

Lezione 4 • Reporting unificato e integrazione dei dati

Insegna metodi per combinare dati da analytics, piattaforme pubblicitarie e CRM in un unico livello di reporting. Dati unificati consentono decisioni di performance cross-canale.