Instituto de Formación Continua

Postgrado en Digital Analytics

Modalidad On-line

¿Por qué Digital Analytics?

Sr. Manuel Bruscas,
Director de Màrqueting Analytics & Insights en eDreams ODIGEO

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Tipología:
Postgrado
Créditos:
30 ECTS
 
Precio:
3.570 *
Idioma:
Castellano
Inicio curso:
19 abril 2017
Final curso:
23 febrero 2018

* El importe incluye tasas administrativas de la Universitat de Barcelona

 
Programa

1. Digital Analytics: qué es y por qué es importante a las empresas
1.1. ¿Qué es la analítica digital?
1.2. El papel de analytics en las organizaciones
1.3. Cómo analizar datos
1.4. Tendencias, situación y retos actuales
1.5. Construyendo el data analyst por excelencia

2. Auditoria de medida: puesta en marcha

2.1. Estabilidad
2.2. Definición de los objetivos previos
2.3. Técnicas de tagging
2.4. Implementación básica
2.5. Definición práctica de objetivos en Google Analytics
2.6. Verificación de la implementación básica

3. Configuración avanzada: acelerando al máximo

3.1. Implementación avanzada
3.2. Configuración avanzada de las herramientas
3.3. Configuración de campañas
3.4. Acomodación y mejora de los informes
3.5. Exportación e importación de datos
3.6. Selección de herramientas y proveedor (RFP)

4. Behavior & UX Analytics

4.1. La medida de la usabilidad y la experiencia de usuario
4.2. Conocer a los usuarios / Arquetipos
4.3. Como medir la experiencia de usuarios
4.4. El impacto de la automatización del UX en el rendimiento del proyecto
4.5. Herramientas para hacer test con usuarios en remoto

5. Content & Social Analytic
s
5.1. Contenido: objetivos y métricas dentro y fuera del site en función de los objetivos
5.2. La distribución de contenido
5.3. Redes sociales y métricas propias
5.4. SEO, rich content y métricas propias

6. Campaign Analytics

6.1. Fuentes de tráfico
6.2. Análisis de campañas
6.3. ¿Qué es la atribución?
6.4. Herramientas para la gestión de campañas

7. Conversion Analytics

7.1. Embudos de conversión
7.2. Conversión de e-commerce
7.3. Análisis de la conversión enfocada al producto
7.4. Análisis de la conversión enfocada al usuario
7.5. Bid Data analysis
7.6. Marketing automation

8. CRO – Testing

8.1. Introducción al testing
8.2. Entender el ciclo de compra
8.3. Creación de mejoras y prototipado
8.4. Diseño de experimentos e implementación técnica
8.5. Interpretación de resultados
8.6. Mejores prácticas y errores comunes

9. Cuadro de mando

9.1. Cuadros de mando: qué, por qué, cuándo y para quien
9.2. Cómo elaborar un buen cuadro de mando
9.3. Herramientas disponibles: visualización de datos y creación de cuadros de mando
9.4. Do’s y don’ts: Erradas más comunes y alternativas

10. Contar historias con datos: cómo presentar conclusiones

10.1. Como debes presentar las conclusiones de tus análisis
10.2. Visualización de datos

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