Analítica web para medir resultados de marketing
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Coste
Curso gratuito 100% financiado por el SEPE
- Dirigido a
Trabajadores en ERTE
Empleados
Autónomos- Número de plazas
Limitadas- Modalidad
Teleformación
- Duración (en horas)
30
- Requisitos
– No existen requisitos específicos para la participación en esta acción formativa. En el caso de ser desempleado, tienes que estar inscrito como demandante de empleo en la Comunidad de Madrid.
– También se pueden apuntar en este curso empleados, trabajadores en ERTE y autónomos de la Comunidad de Madrid.
– El envío de la documentación es obligatorio para realizar la matriculación.
– No hay plazas destinadas a funcionarios.- Certificación
Diploma especialidad del catálogo del Servicio Público de Empleo Estatal (SEPE) emitido por la entidad impartidora
- Dirigido a
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Objetivo General:
Identificar las herramientas y variables de analítica web para obtener resultados acerca de la información y los comportamientos que aporta el rastro de los usuarios en la web y web 2.0, y así, establecer a tiempo, correcciones y decisiones sobre todo lo que influye en el modelo de presencia on-line de una empresa, introduciendo mejoras en las acciones estratégicas del marketing.
Contenidos:
1. Introducción a la analítica web
1.1. Por qué es necesaria la analítica web.
1.2. Analítica web 2.0.
1.3. Qué necesitamos para hacer analítica web.
1.4. Pasos recomendados al iniciar la realización de una analítica web.2. Performance marketing
2.1. Ventajas que nos ofrece el performance marketing.
2.2. La evolución del marketing on-line: branding vs. Performance.
2.3. Evolución hacia el marketing de afiliados.3. La toma de decisiones basadas en datos
3.1. Tenemos que dejar de hacer reporting y hacer análisis.
3.2. Consejos para realizar analítica web.
3.3. La analítica web y el e-mail marketing deben complementarse.
3.4. Analítica web, SEM y SEO.
3.5. La planificación de medios.
3.6. Analítica y los programas de afiliación.
3.7. Web 2.0, la analítica debe ir más allá de la web.
3.8. Análisis del buzz marketing.
3.9. Reputación on-line.
3.10. Usabilidad y diseño de interacción en la web.4. A/B multivariate testing
4.1. Las landing pages.
4.2. Cómo llevamos a cabo un «experimento».
4.3. Cómo funciona el a/b testing.5. Google analytics y otras herramientas
5.1. Google analytics.
5.2. Google optimizer.6. Medición y optimización de los procesos de nuestra web
6.1. Métricas en internet.
6.2. La tasa de conversión es la medida estratégica de nuestro rendimiento.
6.3. La tasa o porcentaje de rebote.
6.4. ¿Cuáles son las kpi´s idóneas en función de los objetivos de nuestro site?
6.5. Métricas complementarias a la tasa de conversión.
6.6. Primeros puntos a analizar respecto a nuestra web.
6.7. Algunas recomendaciones para mejorar la conversión.
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