1. leckePénzügyi változók és érték alapú jelek: rendelési érték, átlagos rendelési érték, életidő érték, árrés kategóriákEz a rész a pénzügyi változókat és érték alapú jeleket magyarázza. Megtanulod, hogyan számold ki a rendelési értéket, átlagos rendelési értéket, árrés kategóriákat és bevétel alapú szegmenseket a licitálás és ügyfél stratégiák irányításához.
Bruttó rendelési érték és nettó bevételÁtlagos rendelési érték és kosár metrikákÜgyfél életidő érték modell választásokÁrrés kategóriák és nyereségesség szintekÉrték alapú licitálás és ROAS célok2. leckeElső- és harmadik félszolgáltatói viselkedési jelek: termék megtekintések, kategória látogatások, kosár események, keresési lekérdezések, oldal tartózkodási időEz a rész részletezi az első- és harmadik félszolgáltatói viselkedési jeleket. Megtanulod, hogyan kövesd nyomon a termék megtekintéseket, kosár események, kereséseket és oldal tartózkodási időt, valamint hogyan gazdagítsd őket harmadik félszolgáltatói szándék és kontextuális adatokkal.
Termék és kategória megtekintés esemény tervezésKosár hozzáadások, eltávolítások és fizetési lépésekWebhelyen belüli keresési lekérdezések és szűrőkOldal tartózkodási idő, görgetési mélység és elköteleződésHarmadik félszolgáltatói szándék és kontextuális jelek3. leckeIdőbeli és frissesség változók: utolsó látogatás, utolsó vásárlás, napok utolsó nyitás/kattintás óta, munkamenet frissességEz a rész az időbeli és frissesség változókat magyarázza, amelyek rögzítik, mennyire frissültek a felhasználók interakciói. Megtanulod kiszámítani az utolsó látogatást, utolsó vásárlást és napokat akciók óta, valamint hogyan használd a frissességet szegmentációra és prediktív modellekre.
Időbélyegek és esemény idő normalizálásUtolsó látogatás és utolsó munkamenet számításokUtolsó vásárlás és rendelés frissesség metrikákNapok utolsó nyitás, kattintás vagy bejelentkezés ótaFrissesség alapú szegmentáció és RFM használat4. leckeTechnikai és kontextuális változók: eszköz típus, operációs rendszer, böngésző, képernyő méret, kapcsolat típus, geo (város/régió), helyi időEz a rész a technikai és kontextuális változókat részletezi, amelyek leírják a felhasználó környezetét. Megtanulod, hogyan befolyásolják az eszköz, OS, böngésző, kapcsolat, hely és helyi idő a követés minőségét, attribúciót és kampány optimalizálást.
Eszköz típus és formátum taxonómiákOperációs rendszer és verzió felismerésBöngésző, felhasználói ügynök és funkció támogatásKépernyő méret, felbontás és viewport csoportokKapcsolat típus, IP alapú geo és helyi idő5. leckeEmail és marketing automatizálási adatok: nyitási arány, kattintási arány, küldési előzmények, elköteleződési szegmensek, leiratkozási eseményekEz a rész az email és marketing automatizálási adatokat vizsgálja. Megtanulod, hogyan tárolják a nyitásokat, kattintásokat, visszautasításokat és leiratkozásokat, hogyan modellezik az utakat, és hogyan használd az elköteleződési szegmenseket célzásra és tesztelésre.
Küldés, nyitás, kattintás és visszautasítás eseményekLeiratkozás, spam és preferencia adatokÚt és munkafolyamat állapot követésElköteleződési szegmensek és lead fázisokKézbesíthetőség és hírnév mutatók6. leckeHirdetési platform adatok: elérhető mezők Google Ads és Meta Ads-ben (kulcsszavak, kreatívok, elhelyezések, licit, megjelenítések, kattintások, konverziók)Ez a rész a hirdetési platform adatokat fedezi fel Google Ads-ből, Meta Ads-ből és másokból. Megtanulod a kampányok, kreatívok, licitek, közönségek és konverziók mezőit, valamint hogyan exportáld és csatlakoztasd őket első félszolgáltatói adatokkal.
Kampány, hirdetéskészlet és hirdetés szintű mezőkKulcsszavak, közönségek és elhelyezések adatokKreatív variánsok, formátumok és metaadatokLicit, költségvetés és ütemezés mutatókMegjelenítések, kattintások és konverzió naplók7. leckeKözönség és érdeklődési adatok: következtetett érdeklődések, affinitás kategóriák, egyedi közönségek, hasonmások és API-alapú jelekEz a rész a közönség és érdeklődési adatokat fedezi fel analitikából, hirdetési platformokból és API-kból. Megtanulod, hogyan épülnek a következtetett érdeklődések, affinitás csoportok, egyedi közönségek és hasonmások, valamint hogyan aktiváld őket kampányokban.
Következtetett érdeklődések webhely viselkedésbőlAffinitás és piacon lévő kategória taxonómiákEgyedi közönségek építése és frissítéseHasonmás modellezés bemenetek és vezérlőkAPI-alapú szándék és kontextuális jelek8. leckeAdatvédelmi és azonosító változók: felhasználói ID-k, sütemény ID-k, hashelt emailek, mobil hirdetési ID-k, beleegyezés zászlókEz a rész az adatvédelmi és azonosító változókat fedi le, amelyek eseményeket kapcsolnak emberekhez. Megtanulod a felhasználói ID-kat, süteményeket, hashelt emaileket, mobil hirdetési ID-kat és beleegyezés zászlókat, valamint hogyan tervezz megfelelőségi identitás stratégiákat.
Első félszolgáltatói felhasználói ID-k és bejelentkezési azonosítókSütemény ID-k és böngésző tárolási korlátokHashelt emailek és identitás feloldásMobil hirdetési ID-k és app követési jelekBeleegyezés zászlók, TCF sztringek és szabályzatok9. leckeElköteleződési pontozás és kohorsz mutatók: email elköteleződési pontszám, webhely elköteleződési pontszám, lemorzsolódási kockázat, gyakoriság kategóriákEz a rész az elköteleződési pontszámokat és kohorsz mutatókat fedi le, amelyek összefoglalják a felhasználó viselkedést. Megtanulod pontozási modellek tervezését, gyakoriság kategóriák meghatározását, lemorzsolódási kockázat követését és kohorszok építését életciklus és megtartás elemzéshez.
Email elköteleződési pontozási modellek tervezéseWebhely elköteleződési pontszámok web viselkedésbőlGyakoriság kategóriák és intenzitás szintekLemorzsolódási kockázat zászlók és hajlam pontszámokKohorsz definíciók és követési ablakok10. leckeCRM és tranzakciós rendszerek: felhasználói profilok, vásárlási előzmények, életidő érték, rendelés gyakoriság, visszaküldésekEz a rész a CRM és tranzakciós rendszer adatokat részletezi. Megtanulod, hogyan strukturáltak a profilok, rendelések, visszaküldések és életidő érték, valamint hogyan csatlakoztasd ezeket a rekordokat marketing platformokhoz célzásra és mérésre.
Ügyfél mester rekordok és kulcsokRendelés, tétel és számla struktúrákVisszaküldések, lemondások és visszatérítések adatokÉletidő érték és tartózkodási számításokCRM adatok szinkronizálása marketing eszközökkel11. leckeWeb analitika adatok: Google Analytics/GTM változók (oldalnézetek, események, munkamenetek, forgalom forrás, eszköz, viselkedési áramlások)Ez a rész a web analitika adatokra fókuszál, különösen Google Analytics és GTM. Megtanulod a kulcs metrikákat, esemény struktúrákat, forgalom forrás mezőket és hogyan tervezz követési terveket, amelyek támogatják a marketinget és attribúciót.
Alapvető oldalnézet, munkamenet és felhasználó metrikákEsemény tervezés, paraméterek és elnevezésForgalom forrás és kampány UTM mezőkViselkedési áramlások, tölcsérek és útvonal adatokEgyedi dimenziók és bővített e-kereskedelem
