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El programa es 100% online, con clases en directo y tutorías personales los 7 días de la semana. Un programa avanzado con contenidos actualizados, profesores de reconocido prestigio y una duración de 6 meses + STAGES en Madrid, San Francisco y Ciudad de México (stages opcionales).

Pregunte por las fechas de la siguiente edición y obtenga una de las 100 BECAS 100% en el programa de Digital Analytics & Big Data más Avanzado en español. Nota: Se aplicarán gastos de inscripción. También puede contactar con Laura.Rodriguez@iedge.eu, por WhatsApp o por Facebook Messenger para solicitar más información.

PROGRAMA

1. Introducción a la Analítica Digital

  • Cómo empezar a utilizar la analítica digital
  • La importancia de la analítica digital
  • Estrategia en Analítica Digital
  • Técnicas de análisis fundamentales
  • Conversiones y atribución de conversiones
  • Cómo crear un plan de atribución
  • Metodología básica en Analítica Digital
  • Implementación del Plan de Medición
  • Análisis y Estrategias ganadoras en la optimización de sitios web y mobile apps

2. Métricas en Marketing Digital

  • Definición de objetivos en analítica digital
  • KPI´s en analítica digital
  • Macro-objetivos y Micro-objetivos
  • ¿Qué nos ofrece Google Analytics?
  • Búsqueda interna del sitio
  • Tipos de objetivos
  • Configuración de objetivos
  • Expresiones regulares
  • Redireccionamientos / embudos de conversión
  • Configuración de filtros predefinidos y personalizados
  • Seguimiento de eventos
  • Seguimiento de campañas externas
  • Análisis de landing pages
  • Optimizador de sitios web
  • Monitorización de e-commerce
  • Analytics intelligence y alertas personalizadas
  • Fidelización de usuarios
  • Opciones de vistas
  • Interpretación y mejora de la Tasa de rebote

3. Google Tag Manager I

  • Qué es Google Tag Manager
  • Alta e Instalación
  • Cuentas, Usuarios, Contenedores y Dominios
  • Cookies y Seguridad
  • Qué es una etiqueta
  • Creación y administración de etiquetas
  • Etiquetas de Google
  • Etiquetas de terceros
  • Etiquetas de página vista, eventos y conversiones de Bing
  • Etiquetas de página vista, eventos y conversiones de Facebook
  • Etiquetas de página vista, eventos y conversiones de Twitter
  • Etiqueta de javascript personalizada
  • Vista previa
  • Publicación con Google Tag Manager

4. Google Tag Manager II

  • Activadores: Qué es y cómo se crea
  • Página vista, Clic y Formulario
  • Timer: Temporizador
  • Configuración de Eventos de Google Analytics
  • Eventos Automáticos de Google Tag Manager
  • Evento personalizado
  • Eventos con interacción y eventos sin interacción
  • Eventos de Click en Enlaces
  • Eventos de temporizador
  • Eventos de envío de formulario
  • Eventos de Error y de Cambios de historial
  • Tipos de variables. Qué es y cómo se crea
  • Variables integradas
  • Variables definidas por el usuario

5. Google Tag Manager III

  • Integraciones Google Ads: Conversión, Remarketing, Remarketing dinámico
  • Integración en WordPress
  • Integración con Facebook
  • Integración con herramientas de terceros: E-commerce, Clásico, Mejorado, Plugins recomendados
  • Configurar el seguimiento multidominio
  • Convertir valores estáticos en métricas personalizadas: ejemplos
  • Convertir valores dinámicos en métricas personalizadas: ejemplos
  • Implementación avanzada: eventos de analytics, dimensiones personalizadas, metricas personalizadas
  • Implementación de etiquetas de Adservers, retargeting y otros proveedores de datos
  • Configurar el remarketing dinámico
  • Google Tag Manager y Conversiones
  • Seguimiento de Ecommerce Mejorado con GTM
  • Seguimiento de Interacciones Sociales de Google Analytics con GTM
  • Etiquetas javascript personalizadas

6. Data Layer

  • Qué es la Capa de Datos
  • Formato de data layer o capa de datos JavaScript
  • Qué es la variable de capa de datos o variable de data layer dentro de GTM
  • Cómo revisar si funciona bien la data layer
  • Data Layer interna de Google Tag Manager
  • Data Layer de Evento Personalizado
  • Data Layer para Campañas de Publicidad

7. Conceptos básicos y recopilación de datos en GA

  • Metodología de implementación
  • Código de Google Analytics
  • Cookies
  • Auditoría de la página a medir
  • Límites de GA free
  • Documento de etiquetado
  • Revisión implementación
  • Componentes de la plataforma
  • Modelo de datos
  • Visión general de la recopilación de datos
  • Expresiones regulares
  • Eventos
  • URL virtuales
  • Medición de páginas de error
  • Cómo configurar filtros básicos
  • Cómo configurar objetivos y el comercio electrónico
  • Recopilación de datos de campaña
  • Recopilación de datos de sitios web
  • Recopilación de datos de aplicaciones para dispositivos móviles
  • Recopilación de datos del Protocolo de medición

8. Procesamiento y configuración de Google Analytics

  • Visión general del procesamiento y de la configuración
  • Conversión de visitas en sesiones y usuarios
  • Cómo importar datos en Google Analytics
  • Carga de datos externos en Google Analytics
  • Cómo transformar y agregar datos
  • Agrupación de canales y contenidos en Google Analytics
  • SEO y Google Analytics

9. Introducción a Google Analytics

  • Introducción a Google Analytics
  • Cómo funciona Google Analytics
  • Cómo configurar una cuenta
  • Conceptos básicos sobre la estructura de la cuenta
  • Recorrido por las pantallas básicas
  • Obtención de datos
  • Diferencias entre un perfil y una cuenta
  • Cómo obtener una cuenta en Google Analytics
  • Cómo instalar Analytics
  • Como obtener el código de seguimiento

10. Dimensiones, Filtros, Segmentación y Agrupaciones

  • Dimensiones y métricas
  • Filtrado de los datos
  • Expresiones Regulares
  • Filtrado en la creación de vistas
  • Cómo configurar filtros básicos
  • Cómo configurar objetivos
  • Segmentos
  • Segmentación básica y avanzada
  • Agrupación de Contenido
  • Agrupación de Canales
  • Objetivos y funnels
  • Informes Personalizados
  • Qué es el Data Layer
  • Integración con Data Layers

11. Tracking de la interacción

  • Tracking de eventos
  • Páginas virtuales
  • Métricas e informes de eventos
  • Ajuste de métricas de comportamiento
  • Tracking de webs asíncronas y one-page.
  • Analítica in-page con Hotjar.
  • Análisis del Customer Journey del visitante
  • Tracking offline
  • Tracking entre plataformas y dispositivos

12. Publicidad Online Avanzada con Google Analytics

  • Etiquetados de piezas y campañas
  • Creacion de url para analytics
  • Analítica de campañas multisoporte: Facebook ads, AdWords, display, email marketing, afiliacion..
  • Remarketing con GA.
  • Cómo crear listas de remarketing y exportarlas
  • Optimiza campañas de remarketing con GA
  • Adsense y Google Analytics. Integración
  • Optimización de Adsense con GA.
  • Analítica web y Social Media

13. Análisis de Campañas con Google Analytics

  • Google Ads
  • Facebook Ads
  • Instagram Ads
  • Twitter Ads
  • Bing Ads
  • SEO
  • Email Marketing
  • Remarketing
  • Afiliación
  • Video
  • Publicidad programática

14. Secciones de los informes de Google Analytics

  • Visión general de los informes
  • Cómo crear informes con dimensiones y métricas
  • Dimensiones y Métricas personalizadas
  • El API de los informes
  • Seguimiento de campañas on y offline
  • Muestreo en los informes
  • Informes de audiencia
  • Informes de adquisición
  • Informes de Adwords
  • Informes de comportamiento
  • Informes y paneles de control personalizados

15. Análisis cualitativo y cuantitativo

  • Analítica vertical, horizontal y diagonal
  • Informes personalizados
  • Google Analytics Spreadsheet add-on
  • Google Data Studio
  • Páneles de Google Analytics
  • Cuadros de mando y Dashboards

16. Análisis avanzado

  • Dimensiones y métricas personalizadas
  • Segment Builder: Segmentos avanzados
  • Análisis de la competencia
  • Agrupaciones de contenidos
  • Tracking de usuarios
  • Marketing automation
  • Inbound marketing
  • Importación de datos

17. Medición y análisis de e-commerce

  • Proceso de análisis de la conversión
  • Definición de Objetivos en Google Analytics
  • Ponderación económica de objetivos
  • Métricas e informes de conversión
  • Funnels de conversión
  • Valor de la página
  • Tracking de un e-commerce
  • E-commerce clásico
  • E-commerce mejorado
  • Métricas e informes de e-commerce
  • Embudos multicanal
  • Los click y la asistencia en la conversión

18. Sección de los informes de conversiones

  • Informe de flujo de objetivos
  • Informes de comercio electrónico
  • Informes de embudos multicanal
  • Informes de atribución

19. Google Analytics para Mobile Apps

  • Conceptos claves
  • Implementación Técnica
  • Configuración en el tracking
  • Informes de Google Analytics para móviles

20. A/B en Google Analytics

  • Definir un experimento
  • Configuración de un experimento estándar (tag+URL)
  • Informes del experimento
  • Configuración de un experimento con API+JS
  • Cómo crear una cuenta en Google Optimize

21. Google Optimize I

  • Cómo crear una cuenta
  • Enlazar con Google Analytics
  • Qué es un A/B testing
  • Configurar un experimento en Google Optimize
  • Crear y editar una variante con el editor visual

22. Google Optimize II

  • Crear hipótesis y configurar objetivos
  • Cómo segmentar con Google Optimize
  • Análisis de resultados con Google Optimize
  • Benchmarking y poner en marcha procesos de mejora
  • Invitar a usuarios a compartir experimentos
  • Ejemplo completo de un experimento

23. Dashboards y Visualización de Datos

  • Reporting en Analítica Digital
  • Excel Charts
  • Google Sheets
  • Data Studio

24. Data Studio I

  • Introducción a Google Data Studio
  • Fuentes de datos disponibles y conectores gratuitos
  • Creando nuestra propia fuente de datos desde spreadsheets
  • Bloques de menús

25. Data Studio II

  • Creando el primer informe
  • Tipos de visualizaciones
  • Aplicando Filtros y Segmentos (avanzado)
  • Creación de métricas calculadas (avanzado)

26. Modelos de atribución en GA

  • Modelos de atribución y diferencia entre ellos
  • Entender por qué necesitamos uno y qué puntos tenemos que medir
  • Porqué es básico en nuestra estrategia de datos
  • GAP para modelos de atribución
  • Modelos de atribución estándares en Google Analytics
  • Personalización del modelo de atribución en Google Analytics según nuestro modelo de negocio
  • Ejemplos prácticos

27. Google Attribution I

  • Cómo crear una cuenta
  • Enlazar con Google Analytics
  • Modelos de atribución: que son y cómo funcionan
  • Diferencias entre Google Attribution y los modelos de atribución en Google Analytics
  • Entendiendo dónde, cómo se recogen los datos y cómo se analizan en Google Attribution

28. Google Attribution II

  • Tutorial completo de Google Attribution
  • Análisis de campañas
  • Optimización de resultados
  • Ejemplo Práctico completo de Google Attribution

29. Introducción al Big Data

  • Definición de Big Data
  • Big Data en diferentes áreas de negocio: Marketing, Cliente, riesgo, fraude, customer experience
  • Ejemplos de Uso en Big data
  • Big data vs business intelligence
  • Data Integration & Business Process Management
  • Segmentación de datos
  • Cómo desarrollar un buen proyecto de big data

30. Tipología y arquitectura de datos

  • Tipos de datos y disponibilidad
  • Tratamiento de los datos
  • Fortalezas y debilidades de los nuevos tipos de datos generados on-line, móviles y redes sociales
  • Conjugar datos de comportamiento con datos referidos al cliente (internos y externos)
  • Extraer información de los datos estructurados y no estructurados
  • Implementar una arquitectura de datos para ayudar en la toma de decisiones
  • Análisis clave y creación de algoritmos
  • Sistemas de anonimación
  • Transformación de datos en conocimiento
  • Valor del cliente vs Comportamiento del cliente
  • Creación de dashboards

31. Arquitectura de soluciones Big Data

  • Escalabilidad / Disponibilidad / Fiabilidad
  • Virtualización y Cloud Computing
  • Almacenamiento
  • Tipos de Datos a Almacenar
  • Bases de datos SQL y NoSQL
  • Velocidad: Procesamiento paralelo. Hadoop
  • Map Reduce
  • Motores de búsqueda. Elastic Search
  • Procesos Batch / Real Time

32. Data Analytics

  • Datamining vs machine learning
  • Desmitificación estadística / data mining / big data / data Science.
  • Tendencias y consolidación
  • Data Science. Introducción al método científico. Rigor, validez y fiabilidad
  • Diseños de investigación
  • Los procesos de análisis en Data Science
  • Reporte y uso de los Insights
  • Mapa de técnicas para análisis descriptivo, predictivo, prescriptivo, causal
  • Selección y combinación de técnicas

33. Machine Learning

  • Introducción al Aprendizaje Automático (Machine Learning)
  • Aprendizaje supervisado y no supervisado
  • Principales técnicas en Aprendizaje Automático. Casos reales y ejemplos
  • Nuevas tendencias en data science y big data analytics
  • Cognitive Computing
  • Introducción Watson Analytics / Azure ML / Amazon ML / Facebook APIGoogle Prediction API

34. Predictive Modelling

  • El concepto de Return on Investment
  • Time Series / Econometric Modelling
  • Regression Linear / Multilinear
  • Logistic Regression
  • Credit Scoring
  • Forecasting
  • Objetivo del Reporting.
  • Plataformas Tecnológicas
  • Interpretación

 Puede solicitar información de nuestro programa de BECAS para los mejores currículums a Laura.Rodriguez@iedge.eu, por WhatsApp o por Facebook Messenger.

STAGES EN MADRID, SAN FRANCISCO Y CIUDAD DE MÉXICO

Los alumnos del Master en Digital Analytics & Big Data podrán asistir, de una forma voluntaria, a los stages que se realizarán en Madrid, Ciudad de México y San Francisco, donde podrán convivir con el resto de alumnos, tendrán clases en las instalaciones de IEDGE Business School y realizaremos visitas a empresas del sector como Google, Facebook, Twitter, Mediara, GroupM, Amazon y otras empresas líderes en marketing digital y comercio electrónico.

Cada Stage será avisado con antelación y tiene una duración de un máximo de 2 semanas por ciudad.

En los stages se realizarán clases con profesionales reconocidos del sector, encuentros profesionales y visitas a empresas. Estas son las empresas previstas para visitar:

  • En MadridGroupM, Banco Santander, Telefónica, BBVA, Osbourne Clarck Lawyers.
  • En San FranciscoApple, Google, Twitter, Facebook, Linkedin. 
  • En Ciudad de MéxicoTelmex, Televisa, High Protein, Grupo Modelo, FEMSA, CEMEX.

PROFESORES

Fabio Premoli

Analytics Manager en Viajes el Corte Inglés

Óscar López

Audience Chapter Lead en Orange

Jofre Folch

Digital Analytics Manager en AXA.

Jose Antonio Miranda

Director en latinoamérica de Big data para T2O

Javier Millán

Responsable DMP en Divisadero

Tiago Vila

Head of Analytics de Mediasmart

Marco Russo

Digital Data Analyst en Paradigma Digital

Javier García

Analytics Manager en Mediara

Montse Puig

Dirección de Proyectos de Marketing Online en Clickam

Sebatien Chausse

Latam Business Operations Director en Asha

TITULACIÓN Y BOLSA DE TRABAJO

Finalizado el Master Digital Analytics & Big Data obtendrá el Diploma acreditativo de la asistencia y provecho del programa, otorgado por IEDGE Business School. El Diploma del Master Digital Analytics & Big Data da testimonio público de que el participante ha obtenido unos conocimientos prácticos de aplicación inmediata en temas específicos de gran relevancia para nuestro sector. El título de Master Digital Analytics & Big Data puede ser convalidado y reconocido internacionalmente a través del convenio de la Haya.

Y recuerde que puede obtener las nuevas Certificaciones Oficiales de Google Analytics:

IEDGE Business School tiene formados acuerdos y partnerships con las empresas más importantes del sector, gestionando más de 1.000 ofertas activas de trabajo en el área de marketing digital para España y latinoamérica.

Solicite más información de BECAS a Laura.Rodriguez@iedge.eu, por WhatsApp o por Facebook Messenger.

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