Curso teórico de analítica digital

Módulo 0: Introducción a la Analítica Digital

1. ¿Qué es la analítica digital? Definición y alcance.
2. Importancia de la analítica en el marketing digital: Toma de decisiones basada en datos, optimización de campañas, medición del ROI.
3. Panorama general de las herramientas de análisis: Comparativa de Google Analytics con otras opciones del mercado.
4. Historia de la Analítica Web: Evolución desde los primeros análisis web hasta las plataformas actuales.
5. Principios éticos en la analítica digital: Ética de la recolección y uso de datos con ejemplos de buenas prácticas.

Módulo 1: Fundamentos de la Analítica Web

1. Conceptos clave: Visitas, usuarios, sesiones, páginas vistas, tasa de rebote, tiempo en el sitio, conversiones, microconversiones.
2. El ciclo de vida del cliente digital: Atracción, conversión, retención, promoción.
3. Calidad de los datos: Importancia de una implementación correcta del código de seguimiento y de la limpieza de los datos.
4. Indicadores de rendimiento clave (KPIs): Cómo seleccionar e interpretar KPIs para diferentes tipos de sitios.
5. Análisis de cohorte y retención: Evaluación de retención de usuarios y fidelización.

Módulo 2: Configuración e Implementación de Google Analytics

1. Creación de cuentas y propiedades: Configuración detallada y personalizada, incluyendo vistas para diferentes equipos o propósitos.
2. Implementación del código de seguimiento: Métodos de implementación (manual, GTM), verificación de la instalación, solución de problemas comunes.
3. Configuración de vistas: Objetivos de cada vista, filtros y segmentos predefinidos, vistas de prueba y producción.
4. Google Tag Manager (GTM): Ventajas de utilizar GTM, creación de etiquetas, disparadores y variables, contenedores, versiones.
5. Configuración avanzada del código de seguimiento: Seguimiento entre dominios y subdominios.
6. Pruebas y depuración de implementación: Uso de GA Debugger y Tag Assistant para solucionar problemas y optimizar.

Módulo 3: Explorando los Informes de Google Analytics

1. Informes estándar: Audiencia (demografía, intereses, tecnología), Adquisición (canales, campañas), Comportamiento (flujo del usuario, páginas, contenidos), Conversiones (objetivos, comercio electrónico).
2. Informes personalizados: Creación de informes personalizados para responder preguntas de negocio específicas, utilizando dimensiones y métricas.
3. Segmentación avanzada: Creación de segmentos personalizados para análisis en profundidad, combinando diferentes criterios.
4. Visualización de datos con Google Data Studio: Creación de dashboards personalizados y atractivos, conectando múltiples fuentes de datos.
5. Profundización en el análisis de audiencia: Adaptación de contenido a segmentos específicos.

Módulo 4: Análisis del Comportamiento del Usuario

1. Flujo del usuario: Visualización del recorrido del usuario en el sitio web, identificación de puntos de fricción.
2. Análisis de páginas: Páginas de destino, páginas de salida, tasa de rebote, tiempo en la página, contenido más popular.
3. Eventos e interacciones: Seguimiento de acciones específicas del usuario (clics, descargas, reproducciones de video, formularios), creación de eventos personalizados.
4. Mapas de calor y grabaciones de sesiones: Visualización del comportamiento del usuario a nivel individual.
5. Análisis de dispositivos y navegadores: Adaptación de la estrategia según preferencias del usuario, optimización para dispositivos móviles.
6. Segmentación avanzada de usuarios: Configuración de segmentos basados en criterios de comportamiento.

Módulo 5: Objetivos y Conversiones

1. Definición de objetivos: Tipos de objetivos (destino, duración, páginas/pantallas por sesión, eventos), jerarquización de objetivos.
2. Configuración de conversiones: Funnels de conversión, atribución (primer clic, último clic, lineal, basado en datos, tiempo de decaimiento), valor de conversión.
3. Análisis del rendimiento de las conversiones: Optimización de las campañas y estrategias de marketing, identificación de oportunidades de mejora.
4. Micromomentos en el análisis de conversiones: Optimización de micromomentos (‘quiero saber’, ‘quiero comprar’, etc.).
5. Análisis de abandono del embudo de conversión: Estrategias para reducir el abandono y mejorar la efectividad del embudo.

Módulo 6: Integración con Otras Herramientas de Google

1. Google Ads: Importación de campañas, seguimiento de conversiones, atribución, remarketing.
2. Google Search Console: Análisis de la visibilidad en los resultados de búsqueda, optimización SEO.
3. Google Optimize: Creación y ejecución de pruebas A/B y multivariantes, personalización.
4. Google Data Studio: Creación de dashboards personalizados para visualizar datos de múltiples fuentes, integración con otras herramientas de Google.
5. Google Marketing Platform: Visión unificada de todas las campañas de marketing.
6. Sincronización con Google BigQuery: Integración para análisis avanzados en tiempo real.

Módulo 7: Análisis Avanzado y Tendencias Futuras

1. Análisis de atribución: Modelos de atribución, elección del modelo adecuado según los objetivos del negocio.
2. Análisis predictivo: Utilización de modelos de machine learning para predecir el comportamiento del usuario, segmentación predictiva.
3. Google Analytics 4 (GA4): Novedades y diferencias con Universal Analytics, medición basada en eventos, privacidad.
4. Privacidad y ética en la analítica web: GDPR, CCPA, consentimiento del usuario, anonimización de datos.
5. Tendencias futuras en analítica: IoT, inteligencia artificial, realidad virtual, análisis de voz.
6. Google Looker Studio: Integración y personalización de dashboards para análisis predictivo.