Lección 1Variables monetarias y señales basadas en valor: valor de orden, valor promedio de orden, valor de vida útil, buckets de margenEsta sección explica variables monetarias y señales basadas en valor. Aprenderás cómo calcular valor de orden, valor promedio de orden, buckets de margen y segmentos basados en ingresos para guiar estrategias de puja y clientes.
Valor bruto de orden e ingresos netosValor promedio de orden y métricas de canastaOpciones de modelo de valor de vida útil del clienteBuckets de margen y niveles de rentabilidadPuja basada en valor y objetivos ROASLección 2Señales de comportamiento de primera y tercera parte: vistas de productos, visitas de categorías, eventos de carrito, consultas de búsqueda, tiempo en páginaEsta sección detalla señales de comportamiento de primera y tercera parte. Aprenderás cómo rastrear vistas de productos, eventos de carrito, búsquedas y tiempo en página, y cómo enriquecerlas con datos de intención y contextuales de terceros.
Diseño de eventos de vista de producto y categoríaAdiciones, eliminaciones de carrito y pasos de checkoutConsultas de búsqueda en sitio y filtros usadosTiempo en página, profundidad de scroll y engagementSeñales de intención y contextuales de tercerosLección 3Variables temporales y de recencia: última visita, última compra, días desde última apertura/clic, recencia de sesiónEsta sección explica variables temporales y de recencia que capturan cuán recientemente interactuaron los usuarios. Aprenderás a calcular última visita, última compra y días desde acciones, y cómo usar recencia para segmentación y modelos predictivos.
Timestamps y normalización de tiempo de eventosCálculos de última visita y última sesiónMétricas de recencia de última compra y ordenDías desde última apertura, clic o loginSegmentación basada en recencia y uso RFMLección 4Variables técnicas y contextuales: tipo de dispositivo, SO, navegador, tamaño de pantalla, tipo de conexión, geo (ciudad/región), hora localEsta sección detalla variables técnicas y contextuales que describen el entorno del usuario. Aprenderás cómo dispositivo, SO, navegador, conexión, ubicación y hora local afectan la calidad de tracking, atribución y optimización de campañas.
Taxonomías de tipo de dispositivo y factor de formaDetección de sistema operativo y versiónNavegador, user agent y soporte de característicasGrupos de tamaño de pantalla, resolución y viewportTipo de conexión, geo basado en IP y hora localLección 5Datos de email y automatización de marketing: tasa de apertura, click-through, historial de envíos, segmentos de engagement, eventos de unsubscribeEsta sección examina datos de email y automatización de marketing. Aprenderás cómo se almacenan aperturas, clics, rebotes y unsubscribes, cómo se modelan journeys y cómo usar segmentos de engagement para targeting y testing.
Eventos de envío, apertura, clic y reboteDatos de unsubscribe, spam y preferenciasTracking de estado de journey y workflowSegmentos de engagement y etapas de leadsIndicadores de deliverability y reputaciónLección 6Datos de plataformas de ads: campos disponibles en Google Ads y Meta Ads (keywords, creative, placements, bid, impresiones, clics, conversiones)Esta sección explora datos de plataformas de ads de Google Ads, Meta Ads y otras. Aprenderás sobre campos para campañas, creatives, pujas, audiencias y conversiones, y cómo exportarlos y unirlos con datos de primera parte.
Campos a nivel campaña, ad set y adDatos de keywords, audiencias y placementsVariantes de creative, formatos y metadataPujas, presupuestos e indicadores de pacingLogs de impresiones, clics y conversionesLección 7Datos de audiencia e intereses: intereses inferidos, categorías de afinidad, audiencias custom, lookalikes y señales derivadas de APIEsta sección explora datos de audiencia e intereses de analytics, plataformas de ads y APIs. Aprenderás cómo se construyen intereses inferidos, grupos de afinidad, audiencias custom y lookalikes, y cómo activarlos en campañas.
Intereses inferidos de comportamiento en sitioTaxonomías de afinidad e in-market categoriesConstrucción y refresco de audiencias customInputs y controles de modelado lookalikeSeñales de intención y contextuales de APILección 8Variables de privacidad e identificadores: user IDs, cookie IDs, emails hasheados, mobile ad IDs, flags de consentimientoEsta sección cubre variables de privacidad e identificadores que vinculan eventos a personas. Aprenderás sobre user IDs, cookies, emails hasheados, mobile ad IDs y flags de consentimiento, y cómo diseñar estrategias de identidad compliant.
User IDs de primera parte e identificadores de loginCookie IDs y límites de almacenamiento del navegadorEmails hasheados y resolución de identidadMobile ad IDs y señales de tracking de appsFlags de consentimiento, strings TCF y políticasLección 9Scoring de engagement e indicadores de cohortes: score de engagement de email, score de engagement de sitio, riesgo de churn, buckets de frecuenciaEsta sección cubre scores de engagement e indicadores de cohortes que resumen comportamiento de usuario. Aprenderás a diseñar modelos de scoring, definir buckets de frecuencia, trackear riesgo de churn y construir cohortes para análisis de lifecycle y retención.
Diseño de modelos de scoring de engagement de emailScores de engagement de sitio desde comportamiento webBuckets de frecuencia y niveles de intensidadFlags de riesgo de churn y scores de propensiónDefiniciones de cohortes y ventanas de trackingLección 10Sistemas CRM y transaccionales: perfiles de usuario, historial de compras, valor de vida útil, frecuencia de orden, devolucionesEsta sección detalla datos de CRM y sistemas transaccionales. Aprenderás cómo se estructuran perfiles, órdenes, devoluciones y valor de vida útil, y cómo conectar estos registros a plataformas de marketing para targeting y medición.
Registros maestros de clientes y keysEstructuras de orden, línea de ítem e invoiceDatos de devoluciones, cancelaciones y reembolsosCálculos de valor de vida útil y tenureSincronización de datos CRM a herramientas de marketingLección 11Datos de web analytics: variables de Google Analytics/GTM (pageviews, eventos, sesiones, fuente de tráfico, dispositivo, flujos de comportamiento)Esta sección se enfoca en datos de web analytics, especialmente Google Analytics y GTM. Aprenderás métricas clave, estructuras de eventos, campos de fuente de tráfico y cómo diseñar planes de tracking que soporten marketing y atribución.
Métricas centrales de pageview, sesión y usuarioDiseño de eventos, parámetros y namingCampos UTM de fuente de tráfico y campañaDatos de flujos de comportamiento, embudos y pathingDimensiones custom y enhanced ecommerce
