COMM0079 Analítica web para la medición de resultados de marketing

Contenido SCORM para el curso COMM0079 Analítica web para la medición de resultados de marketing

El curso COMM0079 Analítica web para la medición de resultados de marketing está diseñado para proporcionar los conocimientos necesarios para medir, interpretar y optimizar el rendimiento de las acciones de marketing digital mediante el uso de herramientas y métricas de analítica web.

Este contenido formativo permite comprender el papel de la analítica web dentro de la estrategia digital, su relación con el Performance Marketing y la utilidad de los datos para conocer el comportamiento de las personas usuarias y mejorar la toma de decisiones.

A lo largo del curso, se estudian técnicas de optimización basadas en datos, el uso del A/B testing, la relación de la analítica con estrategias de SEO, SEM, e-mail marketing y planificación de medios, así como la importancia de la reputación online, la usabilidad y el cumplimiento normativo.

Además, se abordan herramientas como Google Analytics y Adobe Analytics, junto con métricas clave como la tasa de conversión, el porcentaje de rebote y los KPIs, facilitando la medición y mejora continua de los procesos y resultados de una web.

Objetivos del curso

Objetivo general:
– Identificar las herramientas y variables de analítica web para obtener resultados sobre información y comportamientos que aporta el rastro de los persona usuarias en la web y web 2.0, e introducir mejoras en las acciones estratégicas del marketing de una empresa.

Objetivos específicos:
– Conocer la analítica web en las estrategias de marketing digital, explorar sus usos, consecuencias y su relación con el Performance Marketing para optimizar resultados.
– Aplicar técnicas de optimización basadas en datos, integrando herramientas como la analítica web, A/B testing y estrategias de marketing digital (SEM, SEO, e-mail marketing) para mejorar el rendimiento de campañas y cumplir con las regulaciones vigentes.
– Identificar herramientas de analítica web como Google Analytics y Adobe Analytics, permitiéndoles analizar, medir y optimizar el rendimiento de sitios web mediante la interpretación de métricas clave y buenas prácticas en el manejo de datos.

Índice de contenidos

MÓDULO 1. LA ANALÍTICA WEB Y EL PERFORMANCE MARKETING

1. EXPOSICIÓN DE LA ANALÍTICA WEB
1.1. Definición del concepto de analítica web
1.2. Analítica web 2.0
1.3. Usos de la analítica web
1.4. Pasos previos al uso de la analítica web
1.5. Consecuencias del uso de la analítica web
1.6. Comparación entre herramientas para distintos tipos de negocio
1.7. Optimización energética en herramientas de analítica web

2. OBSERVACIÓN DEL PERFORMANCE MARKETING
2.1. Definición del Performance Marketing o Marketing de resultados
2.2. Evolución del marketing online: branding y performance
2.3. Marketing de afiliados
2.4. Ventajas de su uso

MÓDULO 2. ANÁLISIS DE DATOS Y TOMA DE DECISIONES

1. ANÁLISIS DE LAS TÉCNICAS DE OPTIMIZACIÓN BASADA EN DATOS
1.1. Complementación de la analítica web y el e-mail marketing
1.2. Analítica web, SEM y SEO
1.3. La planificación de medios
1.4. Programas de afiliación
1.5. Estrategias publicitarias sostenibles y plataformas digitales con políticas de sostenibilidad
1.6. Buzz marketing
1.7. Reputación online, usabilidad y diseño de interacción en la web
1.8. Cumplimiento con regulaciones como GDPR

2. DEFINICIÓN DEL A/B MULTIVARIATE TESTING
2.1. Funcionamiento del a/b testing
2.2. Las landing pages
2.3. A/B Testing y cómo implementarlo para mejorar el rendimiento de las campañas
2.4. Uso de la analítica para ajustar estrategias en tiempo real

MÓDULO 3. MEDICIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE LOS PROCESOS DE LA WEB

1. INDICACIÓN DE GOOGLE ANALYTICS, ADOBE ANALYTICS, Y OTRAS HERRAMIENTAS POPULARES
1.1. Google Analytics
1.2. Google Optimizer
1.3. Adobe Analytics
1.4. Buenas prácticas en el uso de datos de personas usuarias

2. ANÁLISIS, MEDICIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE LOS PROCESOS DE LA WEB
2.1. Métricas de sostenibilidad en sitios web: consumo energético y reducción del impacto ambiental
2.2. Métricas en internet
2.3. La tasa de conversión como medida de rendimiento
2.4. La tasa o porcentaje de rebote
2.5. KPIs y objetivos según la empresa
2.6. Métricas complementarias a la tasa de conversión