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Máster en Digital Analytics & Big Data I IEDGE Business School

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Pregunte por las fechas de la siguiente edición a Laura.Rodriguez@iedge.eu o por WhatsApp y solicite más información. Nota: Se aplicarán gastos de inscripción.

Programa

El Máster se compone de 8 módulos y 40 asignaturas + Seminarios prácticos de Tag Manager &  Data Layer, Google Analytics, Data Studio, Modelos de Atribución,  Customer Journey, Optimize y BigData.

Módulo 1. Fundamentos de analítica digital y métricas [2 semanas]

Este módulo inicial e introductorio sirve como base de conocimiento para el resto de los módulos formativos. Se establece los fundamentos iniciales de la analítica digital y se conocen e interpretan correctamente las métricas y KPI’s más habituales.

  • Introducción a la Analítica Digital

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

  • Métricas en Marketing Digital

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

Módulo 2. Google Tag Manager & Data Layer [3 semanas]

El objetivo de este módulo es comprender Google Tag Manager y Data Layer como elementos imprescindibles para una correcta etiquetación, recepción y análisis de la data de diferentes canales.

  • Google Tag Manager I

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

  • Google Tag Manager II

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

  • Google Tag Manager III

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

  • Data Layer

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

Módulo 3. Google Analytics [8 semanas]

 En este módulo aprenderá el 100% de las funcionalidades de Google Analytics: desde cómo se recogen los hits y Google Analytics interpreta esos datos para convertirlos en informe hasta informes avanzados y automatizados para eCommerce.

  • Conceptos básicos y recopilación de datos en Google Analytics

Metodología de implementación I Código GA I Cookies I Auditoría de la página a medir I Límites de GA free I Documento de etiquetado I Revisión implementación I Componentes de la plataforma I Modelo de datos I Visión general de la recopilación de datos I Expresiones regulares I Eventos I URL virtuales I Medición de páginas de error I Recopilación de datos en Google Analytics I Recopilación de datos de campaña I Recopilación de datos de sitios web I Recopilación de datos de aplicaciones para dispositivos móviles I Recopilación de datos del Protocolo de medición.

  • Procesamiento y configuración de Google Analytics

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

  • Introducción a Google Analytics

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

  • Procesamiento y configuración de Google Analytics

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

  • Dimensiones, Filtros, Segmentación y Agrupaciones

Dimensiones y métricas I Filtrado de los datos I Expresiones Regulares I Filtrado en la creación de vistas I Cómo configurar filtros básicos I Cómo configurar objetivos y el comercio electrónico I Segmentos I Segmentación básica y avanzada I Agrupación de Contenido I Agrupación de Canales I Objetivos y funnels I Informes I Personalizados.

  • Tracking de la interacción

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

  • Análisis de Campañas con Google Analytics

Google Ads I Facebook Ads & Instagram Ads I Twitter Ads I Bing Ads I SEO I Email Marketing I Remarketing I Afiliación I Vídeo I Publicidad programática.

  • Secciones de los informes de Google Analytics

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

  • Análisis cualitativo y cuantitativo

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

  • Análisis avanzado

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

  • Google Analytics para Mobile Apps

Conceptos claves I Implementación Técnica I Configuración en el tracking I SDK y Firebase I Informes de Google Analytics para móviles.

  • Medición y análisis de eCommerce

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

  • Sección de los informes de conversiones

Informe de flujo de objetivos I Informes de comercio electrónico I Informes de embudos multicanal I Informes de atribución.

Módulo 4. A/B testing & Google Optimize [3 semanas]

Google Optimize es la herramienta que nos ofrece Google para poder comparar alternativas en arquitectura de la información en una landing, usabilidad de una web o app ó como mejorar la experiencia de usuario en un eCommerce.

  • A/B en Google Analytics

Definir un experimento I Configuración de un experimento estándar (tag+URL) I Informes del experimento I Configuración de un experimento con API+JS.

  • Google Optimize I

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

  • Google Optimize II

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

Módulo 5. Data Studio & Power BI [4 semanas]

Con Data Studio podremos diseñar cuadros de mandos de KPI’s, dashboards o informes personalizados, de una forma sencilla, integrando todas las fuentes de datos que una web o app puede conseguir.

  • Data Studio I

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

  • Data Studio II

Creando el primer informe I Tipos de visualizaciones I Aplicando Filtros y Segmentos (avanzado) I Creación de métricas calculadas (avanzado) I Compartiendo informes.

  • Data Studio III

Integración con Data I Creación de dashboards interactivos I Plantillas de terceros I Actualización de data I Ejemplos útiles según los objetivos de medición y análisis.

  • Power BI I

Introducción a Power BI I Obtención de datos I Modelación de datos I Visualización I Ejemplo práctico.

  • Power BI II

Visualizaciones personalizadas I Introducción a Dax I Ejemplo completo de Dashboard profesional I Publicación y uso compartido.

Módulo 6. Customer Journey y modelos de atribución [2 semanas]

¿De dónde viene un lead o una venta?, ¿cómo podemos optimizar nuestro presupuesto publicitario online?. ¿Qué herramientas nos permiten seguir el customer journey de un cliente desde el primer click?. Con los modelos de atribución de Google podremos ponderar correctamente nuestras decisiones de inversión publicitaria.

  • Customer Journey

MOT (Moment Of Truth) y Programas de escucha de la Voz del Cliente I Customer Journey Mapping y mapa de empatía I Touch Points (el día a día de los puntos de control o contacto) I Herramientas de medición y análisis.

  • Modelos de atribución

Modelos de atribución y diferencia entre ellos I Entender por qué necesitamos uno y qué puntos tenemos que medir I GAP para modelos de atribución I Modelos de atribución estándares en Google Analytics I Personalización del modelo de atribución según nuestro modelo de negocio.

Módulo 7. Big Data [6 semanas]

Una vez que tengamos un conocimiento profundo de Digital Analytics, debemos adentrarnos en el futuro del análisis de los datos. El Big Data es la única forma de poder obtener información de los teras y teras de datos que cualquier web o app recibe de fuentes de datos externas o de la gestión interna.

  • Introducción al Big Data

Definición de Big Data I Big Data en diferentes áreas de negocio I Ejemplos de Uso en Big data I Big data vs business intelligence I Data Integration & Business Process Management I Segmentación de datos I ¿Cómo desarrollar un buen proyecto de big data?.

  • Tipología y arquitectura de datos

Tipos de datos y disponibilidad I Fortalezas y debilidades de los nuevos tipos de datos generados on-line, móviles y redes sociales I Extraer información de los datos estructurados y no estructurados I Implementar una arquitectura de datos para ayudar en la toma de decisiones I Análisis clave y creación de algoritmos I Sistemas de anonimación.

  • Arquitectura de soluciones Big Data

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

  • Data Analytics

Datamining vs machine learning I Desmitificación estadística / data mining / big data / data Science I Data Science I Diseños de investigación I Los procesos de análisis en Data Science I Reporte y uso de los Insights I Mapa de técnicas para análisis descriptivo, predictivo, prescriptivo, causal I Selección y combinación de técnicas

  • Machine Learning

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

  • Predictive Modelling

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

Módulo 8. Proyecto Final & Stages [6 semanas]

La parte práctica del Máster en Digital Analytics & Big Data se resuelve en un proyecto final real, donde los alumnos desarrollarán un plan de analítica digital para una empresa. Además, aquellos alumnos que lo deseen, tendrán un stage en España, México y USA, donde se visitarán las centrales corporativas de las empresas más importantes en Madrid, Ciudad de México y San Francisco.

  • Proyecto Final.
  • Stage en España (Optativo).
  • Stage en México (Optativo).
  • Stage en San Francisco, USA (Optativo).

Becas

Solicite información de nuestro programa de BECAS para los mejores C.V. a Laura.Rodriguez@iedge.eu o por WhatsApp

Profesores

Fabio Premoli

Analytics Manager en Viajes el Corte Inglés.

Licenciado en Economía por la Università Cattolica del Sacro Cuore, Máster en Comercio Electrónico por la Universidad de Salamanca, actualmente es SEO & Web Analytics Manager en Viajes el Corte Ingles, la mayor agencia de viajes del mercado español. En su trayectoria profesional ha podido trabajar con clientes al top de sus respectivos sectores como Rumbo, Sol Meliá, Edreams, IE business School, NH Hoteles y SEAT.

Javier García

SEO & Analytics Manager en Mediara.

Licenciado en marketing por el Tecnologico de Monterrey, Máster en Marketing por Kellog School of managememt, MBA por IEDGE Business School. Ha trabajado en departamentos de Marketing en Sony, Marketing Manager en Pepsico. Especialista certificado en Google Ads y Google Analytics. En su trayectoria profesional ha dirigido campañas de marketing digital para más de 35 clientes en más de 50 países y está considerado uno de los líderes en marketing digital en Latinoamérica.

Javier Millán

Responsable DMP en Divisadero.

Ingeniero de Telecomunicaciones por la Universidad de Oviedo, con posgrado en Inteligencia de Negocio y Análisis de Datos en la UOC. Consultor tecnólogico desde hace más de 6 años y actualmente responsable del área de DMP dentro de Divisadero.

Marco Russo

Digital Data Analyst en Paradigma Digital.

Economista apasionado del Marketing, Finanza, Informática y de Datos. Es consultor y especialista en Digital Marketing y Data Analytics a nivel internacional en diferentes sectores industriales en la consultora tecnológica Paradigma Digital, además de dar soporte como consultor para otras agencias de medio. Además, desde hace más de 6 años compagina su trabajo con la formación en Marketing Digital en diferentes escuelas de negocios, entre ellas EAE Business School, la Cámara de Comercio de Madrid y Alcalá de Henares, Adveischool, KPIschool, IEBS, con seminarios y webinar de Analytics, UX, CRO y Tag Manager y formandose para Data Science y Big Data Analytics & IoT.

Tiago Vila

Head of Analytics de Mediasmart.

Lleva 5 años ayudando a los anunciantes a invertir de forma efectiva en publicidad programática para móviles. Trabajó anteriormente en compañías punteras del sector de Internet como Meetic, donde ocupó el cargo de Affiliate Manager durante más de tres años, EyeWonder o TradeDoubler. Su educación pluridisciplinar le ha otorgado una visión holística del mercado mobile: Ciencias Económicas en la Universidad de Porto y analítica en British Columbia, dónde fue galardonado con el UCB Award por sus méritos logrados en este campo.

José Antonio Miranda

Director en latinoamérica de Big data para T2O.

Licenciado en Ciencias Matemáticas en la rama de Estadística e Investigación Operativa por la UNED y Executive MBA por ESIC Business & Marketing School. Ha trabajado el puesto de research, investigación y análisis en el INE, Carat, Zenithmedia y Havas Digital.

Jofre Folch

Digital Analytics Manager en AXA.

Profesional de la Analítica Web y del Marketing Online con un perfil híbrido basado en la tecnología y el marketing.  Cuenta con un Posgrado en Big Data (IEBS), un Máster en Comercio electrónico (EAE), un Posgrado en Marketing Online (OBS), un Posgrado en Analítica web (UB) y diversas diplomaturas privadas en Desarrollo Web, CRO, SEM, CMS, SEO, y otras disciplinas. Ha trabajado como Digital Analytics Manager en SEAT, Digital Analytics Consultant en Metriplica, Digital Marketing Manager en LF Channel, Director de Kaizen3 y actualmente es el Digital Analytics Manager en AXA.

Montse Puig

Dirección de Proyectos de Marketing Online en Clickam.

Licenciada en Investigación y técnicas de mercado por la UOC, Diplomada en Ciencias Empresariales por la Universitat de Vic y Posgrado en Analítica web por la EAE Business School. 11 años trabajando en proyectos de marketing online en www.clickam.es. Desarrollo, dirección y gestión de proyectos web, SEO, publicidad en Internet (PPC), inbound marketing y analítica web. Ha trabajado como Account Manager en Colt y Sage, Web Analytics consultant en Metriplica y Web Analyst en Daba. Los últimos 5 años me he especializado en analítica web realizando análisis, implementación y reporting. Usuaria de herramientas como Google Analytics, Google Data Studio, Google Tag Manager y Power BI.

Óscar López

Audience Chapter Lead en Orange.

Licenciado en Psicología por la Universidad Camilo José Cela y Máster en Marketing Management por ESIC. Ha desarrollado su carrera profesional como Senior Business Insights & Audience Data Analyst en Prisa, en Direct seguros como web analytics, en Financial Times como Advertising Audience Analyst y en Mutua Madrileña como Digital Intelligence Strategist.

Sebastian Morales

Data Manager en T2O.

Actuario por el Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM). Analista de datos en MEC, parte de Group M, durante 2014 a 2015 y Ejecutivo de Modeling durante 2016-2018, encargado del análisis y modelad de datos, desarrollo de algoritmos de machine learning para clasificación de texto, consumer insights y participación en el desarrollo de estrategias de campañas publicitarias. Encargado de la medición y análisis dentro del area de Data & Analytics en T2O Media en 2020 para crear estrategias de medición de campañas, visualización de datos, modelos predictivos, site analytics y consumer insights.

Lillian Symonds

Director de Analytics & Insights para WaveMaker.

Licenciada en International Business por la UVM. Ha trabajado en Lufthansa y Evolve media. Experiencia en estrategias, implementación y operación de Programmatic Media en posiciones de compra y venta.

Rafael Fernández

CEO UptotheTop.

LLicenciado en Informática, UPM. Executive MBA, IE. Talentia Euroforum. Programa Mentor de Telefónica. Máster en Marketing y Ventas Digitales. Telefónica. 2014 a 2018: Telefónica, Canal Online. Gestor de Proyectos de Ventas y Marketing Digital. Proyectos de Innovación en Modelos de Venta: DMP, SEO, SEM, SMM2006 a 2013: Telefónica España, D.G. Business Intelligence: Gerente de Innovación CRM y Modelos Analíticos, Gerente de Modelos Analíticos y Segmentación 2004 a 2005: Telefónica Empresas, D. Marketing, Subdirector de Investigación Comercial 2000 a 2003: Telefónica Data España:Subdirector de Marketing Estratégico, Subdirector Gestión de Producto de Comunicaciones de Empresa e Internet 1993 a 1999: British Telecom España: Jefe de Línea de Datos y Jefe de Desarrollo de Servicios de voz y datos.

Stages

Los alumnos del Máster 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. 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.

 

Titulación y Bolsa de Trabajo

Finalizado el Máster Digital Analytics & Big Data obtendrá el Diploma acreditativo de la asistencia y provecho del programa, otorgado por IEDGE Business School. El Diploma del Máster 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 Máster Digital Analytics & Big Data puede ser convalidado y reconocido internacionalmente a través del Convenio de la Haya.

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 BECASLaura.Rodriguez@iedge.eu o por WhatsApp.

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

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