पाठ 1मौद्रिक चर और मूल्य-आधारित संकेत: ऑर्डर मूल्य, औसत ऑर्डर मूल्य, आजीवन मूल्य, मार्जिन बकेट्सयह अनुभाग मौद्रिक चरों और मूल्य-आधारित संकेतों की व्याख्या करता है। आप ऑर्डर मूल्य, औसत ऑर्डर मूल्य, मार्जिन बकेट्स, और राजस्व-आधारित सेगमेंट्स को कैसे गणना करें यह सीखेंगे बिडिंग और ग्राहक रणनीतियों का मार्गदर्शन करने के लिए।
सकल ऑर्डर मूल्य और शुद्ध राजस्वऔसत ऑर्डर मूल्य और टोकरी मैट्रिक्सग्राहक आजीवन मूल्य मॉडल विकल्पमार्जिन बकेट्स और लाभप्रदता स्तरमूल्य-आधारित बिडिंग और ROAS लक्ष्यपाठ 2प्रथम- और तृतीय-पक्ष व्यवहारिक संकेत: उत्पाद दृश्य, श्रेणी विज़िट, कार्ट इवेंट्स, खोज क्वेरीज़, पेज पर समययह अनुभाग प्रथम- और तृतीय-पक्ष व्यवहारिक संकेतों का विवरण देता है। आप उत्पाद दृश्य, कार्ट इवेंट्स, खोजों, और पेज पर समय को कैसे ट्रैक करें यह सीखेंगे, और उन्हें तृतीय-पक्ष इरादा और संदर्भ डेटा से समृद्ध करेंगे।
उत्पाद और श्रेणी दृश्य इवेंट डिज़ाइनकार्ट जोड़ना, हटाना और चेकआउट चरणसाइट पर खोज क्वेरीज़ और उपयोग किए फिल्टरपेज पर समय, स्क्रॉल गहराई और संलग्नतातृतीय-पक्ष इरादा और संदर्भ संकेतपाठ 3समयबद्ध और नवीनता चर: अंतिम विज़िट, अंतिम खरीद, अंतिम ओपन/क्लिक के बाद दिन, सेशन नवीनतायह अनुभाग समयबद्ध और नवीनता चरों की व्याख्या करता है जो उपयोगकर्ताओं के हालिया इंटरैक्शन कैप्चर करते हैं। आप अंतिम विज़िट, अंतिम खरीद, और क्रियाओं के बाद दिनों को गणना करना सीखेंगे, और नवीनता का उपयोग सेगमेंटेशन और भविष्यवाणी मॉडलों के लिए करेंगे।
टाइमस्टैम्प और इवेंट समय सामान्यीकरणअंतिम विज़िट और अंतिम सेशन गणनाएँअंतिम खरीद और ऑर्डर नवीनता मैट्रिक्सअंतिम ओपन, क्लिक या लॉगिन के बाद दिननवीनता-आधारित सेगमेंटेशन और RFM उपयोगपाठ 4तकनीकी और संदर्भ चर: डिवाइस प्रकार, OS, ब्राउज़र, स्क्रीन आकार, कनेक्शन प्रकार, भू-स्थान (शहर/क्षेत्र), स्थानीय समययह अनुभाग उपयोगकर्ता के वातावरण का वर्णन करने वाले तकनीकी और संदर्भ चरों का विवरण देता है। आप डिवाइस, OS, ब्राउज़र, कनेक्शन, स्थान, और स्थानीय समय के ट्रैकिंग गुणवत्ता, एTRIB्यूशन, और अभियान अनुकूलन पर प्रभाव को सीखेंगे।
डिवाइस प्रकार और फॉर्म फैक्टर वर्गीकरणऑपरेटिंग सिस्टम और संस्करण पहचानब्राउज़र, यूज़र एजेंट और फीचर समर्थनस्क्रीन आकार, रिज़ॉल्यूशन और व्यूपोर्ट समूहकनेक्शन प्रकार, IP-आधारित भू-स्थान और स्थानीय समयपाठ 5ईमेल और मार्केटिंग ऑटोमेशन डेटा: ओपन दर, क्लिक-थ्रू, भेजने इतिहास, संलग्नता सेगमेंट्स, अनसब्सक्राइब इवेंट्सयह अनुभाग ईमेल और मार्केटिंग ऑटोमेशन डेटा की जांच करता है। आप ओपन्स, क्लिक्स, बाउंस, और अनसब्सक्राइब को कैसे स्टोर किया जाता है, यात्राओं को कैसे मॉडल किया जाता है, और संलग्नता सेगमेंट्स का उपयोग टारगेटिंग और परीक्षण के लिए यह सीखेंगे।
भेजना, ओपन, क्लिक और बाउंस इवेंट्सअनसब्सक्राइब, स्पैम और प्राथमिकता डेटायात्रा और वर्कफ्लो स्थिति ट्रैकिंगसंलग्नता सेगमेंट्स और लीड चरणडिलिवरेबिलिटी और प्रतिष्ठा संकेतकपाठ 6विज्ञापन प्लेटफॉर्म डेटा: गूगल ऐड्स और मेटा ऐड्स में उपलब्ध फील्ड्स (कीवर्ड्स, क्रिएटिव, प्लेसमेंट्स, बिड, इम्प्रेशन, क्लिक्स, रूपांतरण)यह अनुभाग गूगल ऐड्स, मेटा ऐड्स और अन्य से विज्ञापन प्लेटफॉर्म डेटा की खोज करता है। आप अभियानों, क्रिएटिव्स, बिड्स, दर्शकों, और रूपांतरणों के लिए फील्ड्स सीखेंगे, और उन्हें प्रथम-पक्ष डेटा से कैसे एक्सपोर्ट और जोड़ें।
अभियान, ऐड सेट और ऐड स्तर फील्ड्सकीवर्ड्स, दर्शक और प्लेसमेंट डेटाक्रिएटिव वेरिएंट्स, फॉर्मेट्स और मेटाडेटाबिड्स, बजट्स और पेसिंग संकेतकइम्प्रेशन, क्लिक्स और रूपांतरण लॉग्सपाठ 7दर्शक और रुचि डेटा: अनुमानित रुचियाँ, समानता श्रेणियाँ, कस्टम दर्शक, लुकअलाइक्स और API-व्युत्पन्न संकेतयह अनुभाग एनालिटिक्स, विज्ञापन प्लेटफॉर्म्स, और APIs से दर्शक और रुचि डेटा की खोज करता है। आप अनुमानित रुचियों, समानता समूहों, कस्टम दर्शकों, और लुकअलाइक्स को कैसे बनाएं और अभियानों में सक्रिय करें यह सीखेंगे।
साइट व्यवहार से अनुमानित रुचियाँसमानता और इन-मार्केट श्रेणी वर्गीकरणकस्टम दर्शकों का निर्माण और ताज़ा करनालुकअलाइक मॉडलिंग इनपुट्स और नियंत्रणAPI-व्युत्पन्न इरादा और संदर्भ संकेतपाठ 8गोपनीयता और पहचानकर्ता चर: उपयोगकर्ता IDs, कुकी IDs, हैश्ड ईमेल्स, मोबाइल ऐड IDs, सहमति ध्वजयह अनुभाग घटनाओं को लोगों से जोड़ने वाले गोपनीयता और पहचानकर्ता चरों को कवर करता है। आप उपयोगकर्ता IDs, कुकीज़, हैश्ड ईमेल्स, मोबाइल ऐड IDs, और सहमति ध्वजों के बारे में सीखेंगे, और अनुपालन पहचान रणनीतियाँ कैसे डिज़ाइन करें।
प्रथम-पक्ष उपयोगकर्ता IDs और लॉगिन पहचानकर्ताकुकी IDs और ब्राउज़र स्टोरेज सीमाएँहैश्ड ईमेल्स और पहचान समाधानमोबाइल ऐड IDs और ऐप ट्रैकिंग संकेतसहमति ध्वज, TCF स्ट्रिंग्स और नीतियाँपाठ 9संलग्नता स्कोरिंग और कोहोर्ट संकेतक: ईमेल संलग्नता स्कोर, साइट संलग्नता स्कोर, चर्न जोखिम, फ्रीक्वेंसी बकेट्सयह अनुभाग उपयोगकर्ता व्यवहार को सारांशित करने वाले संलग्नता स्कोरों और कोहोर्ट संकेतकों को कवर करता है। आप स्कोरिंग मॉडल डिज़ाइन, फ्रीक्वेंसी बकेट्स परिभाषित, चर्न जोखिम ट्रैक, और जीवनचक्र तथा रिटेंशन विश्लेषण के लिए कोहोर्ट्स बनाना सीखेंगे।
ईमेल संलग्नता स्कोरिंग मॉडल डिज़ाइन करनावेब व्यवहार से साइट संलग्नता स्कोरफ्रीक्वेंसी बकेट्स और तीव्रता स्तरचर्न जोखिम ध्वज और प्रवृत्ति स्कोरकोहोर्ट परिभाषाएँ और ट्रैकिंग विंडोजपाठ 10CRM और लेन-देन सिस्टम: उपयोगकर्ता प्रोफाइल, खरीद इतिहास, आजीवन मूल्य, ऑर्डर फ्रीक्वेंसी, रिटर्नयह अनुभाग CRM और लेन-देन सिस्टम डेटा का विवरण देता है। आप प्रोफाइल्स, ऑर्डर्स, रिटर्न्स, और आजीवन मूल्य की संरचना सीखेंगे, और इन रिकॉर्ड्स को मार्केटिंग प्लेटफॉर्म्स से कैसे जोड़ें टारगेटिंग और मापन के लिए।
ग्राहक मास्टर रिकॉर्ड्स और कुंजियाँऑर्डर, लाइन आइटम और इनवॉइस संरचनाएँरिटर्न्स, रद्दीकरण और रिफंड डेटाआजीवन मूल्य और कार्यकाल गणनाएँCRM डेटा को मार्केटिंग टूल्स से सिंक करनापाठ 11वेब एनालिटिक्स डेटा: गूगल एनालिटिक्स/GTM चर (पेजव्यूज़, इवेंट्स, सेशन्स, ट्रैफिक स्रोत, डिवाइस, व्यवहार फ्लोज़)यह अनुभाग वेब एनालिटिक्स डेटा पर केंद्रित है, विशेष रूप से गूगल एनालिटिक्स और GTM। आप प्रमुख मैट्रिक्स, इवेंट संरचनाएँ, ट्रैफिक स्रोत फील्ड्स सीखेंगे, और ट्रैकिंग योजनाएँ कैसे डिज़ाइन करें जो मार्केटिंग और एTRIB्यूशन का समर्थन करें।
कोर पेजव्यू, सेशन और उपयोगकर्ता मैट्रिक्सइवेंट डिज़ाइन, पैरामीटर्स और नामकरणट्रैफिक स्रोत और अभियान UTM फील्ड्सव्यवहार फ्लोज़, फनल्स और पाथिंग डेटाकस्टम आयाम और उन्नत ईकॉमर्स