Curs de bază în Marketing Analytics

Lecția 1 • Metrici cheie și KPI-uri

Prezintă cei mai critici indicatori de performanță în marketing și explică modul de selectare a KPI-urilor aliniate obiectivelor de afaceri.

Lecția 2 • Surse de date în marketing

Prezintă sursele de date primare, secundare și terțiare utilizate în marketing. Studenții învață să evalueze calitatea și relevanța surselor înainte de analiză.

Lecția 3 • Pâlnia de marketing și datele

Corelează etapele standard ale pâlniei cu semnale de date măsurabile. Leagă gândirea bazată pe pâlnie de metricile pe care studenții le vor urmări pe parcursul cursului.

Lecția 4 • Rolul și fluxul de lucru al analistului

Prezintă fluxul de lucru complet al analiticii, de la formularea întrebării până la livrarea insight-ului. Poziționează analistul ca partener strategic, nu doar ca generator de rapoarte.

Lecția 1 • Configurarea analiticii web

Acoperă configurarea unei platforme de analitică web pentru a capta date semnificative ale site-ului. Studenții învață să definească obiective, filtre și vizualizări care produc seturi de date curate și utilizabile.

Lecția 2 • Fundamentele urmăririi și etichetării

Explică modul în care pixelii, tag-urile și codurile de urmărire capturează comportamentul utilizatorilor pe canalele digitale. Oferă fundația tehnică pentru toate activitățile ulterioare de colectare a datelor.

Lecția 3 • Construirea unui stack de date de marketing

Prezintă instrumentele și integrările care formează o infrastructură modernă de date de marketing. Studenții evaluează componentele stack-ului în funcție de dimensiunea afacerii și maturitatea analiticii.

Lecția 4 • Date CRM și înregistrări ale clienților

Abordează modul în care sistemele CRM stochează și structurează datele clienților pentru uzul de marketing. Leagă înregistrările CRM de targetarea campaniilor și analiza ciclului de viață.

Lecția 1 • Principii de design al dashboard-urilor

Învață aspectul, ierarhia și selecția graficelor pentru dashboard-uri de marketing eficiente. Studenții proiectează dashboard-uri care comunică insight-uri dintr-o privire.

Lecția 2 • Benchmarking și analiza tendințelor

Prezintă comparațiile perioadă peste perioadă, benchmark-urile din industrie și identificarea tendințelor. Studenții contextualizează datele de performanță în raport cu puncte de referință semnificative.

Lecția 3 • Analiza exploratorie a datelor pentru marketeri

Aplică tehnicile EDA seturilor de date de marketing pentru a dezvălui modele și anomalii. Construiește obiceiul de a înțelege datele înainte de a trage concluzii.

Lecția 4 • Cadența raportării și nevoile părților interesate

Aliniază frecvența și formatul raportării la diferitele audiențe de părți interesate. Studenții învață să adapteze profunzimea și detaliul pentru consumatorii executivi, tactici și operaționali.

Lecția 1 • Activarea segmentelor și targetarea

Acoperă modul de introducere a segmentelor definite în platformele de anunțuri, instrumentele de email și fluxurile de lucru CRM. Studenții conectează rezultatele segmentării la execuția live a campaniilor.

Lecția 2 • Analiza RFM

Învață scorarea recenței, frecvenței și valorii monetare pentru a ierarhiza și prioritiza clienții. Rezultatele RFM alimentează direct campaniile de retenție și reactivare.

Lecția 3 • Clusterizarea și segmentarea comportamentală

Prezintă clusterizarea k-means și gruparea comportamentală pentru a descoperi segmente naturale de audiență. Studenții interpretează rezultatele clusterelor și le traduc în acțiuni de marketing.

Lecția 4 • Strategia și logica segmentării

Stabilește rațiunea strategică a segmentării și criteriile utilizate pentru a defini grupuri semnificative. Leagă deciziile de segmentare de alocarea campaniilor și bugetelor.

Lecția 1 • Raportarea integrată a campaniei

Combină datele cross-canal într-o singură vedere unificată a performanței campaniei. Studenții construiesc rapoarte care arată impactul total al campaniei, nu doar rezultatele pe canale izolate.

Lecția 2 • Performanța conținutului și SEO

Măsoară vizibilitatea în căutarea organică, engagement-ul cu conținutul și performanța on-page. Studenții leagă metricile de conținut de rezultatele pipeline-ului și veniturilor.

Lecția 3 • Analitica marketingului prin email

Analizează ratele de deschidere, ratele de click, livrabilitatea și metricile de sănătate a listelor. Studenții diagnostichează problemele de performanță ale emailurilor și aplică remedieri bazate pe date.

Lecția 4 • Analitica rețelelor sociale

Evaluează acoperirea, engagement-ul și creșterea audienței pe canalele sociale. Studenții fac distincția între metricile de vanitate și metricile legate de rezultatele de afaceri.

Lecția 1 • Incrementalitatea și testarea lift-ului

Acoperă testele holdout și experimentele geo pentru a măsura adevăratul lift incremental. Studenții proiectează teste care izolează contribuția cauzală a marketingului la rezultate.

Lecția 2 • Optimizarea bugetului folosind datele de atribuire

Traduce rezultatele atribuirii și MMM-ului în recomandări acționabile pentru realocarea bugetelor. Studenții construiesc un caz bazat pe date pentru a muta cheltuielile între canale.

Lecția 3 • Concepte de modelare a mixului de marketing

Prezintă MMM ca abordare statistică pentru măsurarea impactului agregat al cheltuielilor de marketing. Studenții învață când MMM este preferabil MTA și ce intrări necesită.

Lecția 4 • Atribuirea multi-touch în practică

Aplică atribuirea multi-touch pe date reale de campanie pentru a dezvălui contribuția canalelor. Studenții interpretează rezultatele MTA și ajustează recomandările bugetare în consecință.

Lecția 1 • Prognoza cererii pentru campanii

Aplică prognoza seriilor temporale pentru a prezice cererea, traficul și veniturile viitoare. Studenții folosesc prognozele pentru a stabili obiective realiste pentru campanii și planuri bugetare.

Lecția 2 • Evaluarea și iterarea modelului

Învață precizia, recall-ul, AUC și RMSE pentru a evalua calitatea modelului. Studenții învață să diagnosticheze punctele slabe ale modelelor și să îmbunătățească performanța prin iterare.

Lecția 3 • Scorarea lead-urilor și modele de propensiune

Dezvoltă modele de propensiune la conversie care ierarhizează lead-urile după probabilitatea de achiziție. Studenții integrează scorurile în fluxurile de lucru CRM și de vânzări pentru a prioritiza contactarea.

Lecția 4 • Fundamentele analiticii predictive

Prezintă fluxul de lucru al modelării predictive și tipurile de probleme pe care le rezolvă în marketing. Studenții fac distincția între cazurile de utilizare pentru regresie, clasificare și prognoză.

Lecția 1 • Construirea unei culturi a experimentării

Abordează schimbările organizaționale și de proces necesare pentru a susține testarea continuă. Studenții proiectează cadre care fac din experimentare un obicei al echipei.

Lecția 2 • Strategie de marketing bazată pe analitică

Leagă rezultatele analiticii de ciclurile de planificare strategică, OKR-uri și alocarea resurselor. Studenții traduc insight-urile din date în recomandări strategice pentru conducere.

Lecția 3 • Testarea multivariată și personalizarea

Extinde testarea A/B la experimente multivariate și de personalizare pe canale. Studenții proiectează teste care optimizează mai multe elemente simultan.

Lecția 4 • Proiectarea și execuția testării A/B

Acoperă formularea ipotezelor, calculul dimensiunii eșantionului și execuția testelor pentru experimentele de marketing. Studenții rulează teste valide care produc rezultate fiabile și acționabile.