Pelajaran 1Pembolehubah monetari dan isyarat berasaskan nilai: nilai pesanan, nilai pesanan purata, nilai seumur hidup, baldi marginBahagian ini menerangkan pembolehubah monetari dan isyarat berasaskan nilai. Anda akan belajar cara mengira nilai pesanan, nilai pesanan purata, baldi margin dan segmen berasaskan hasil untuk membimbing strategi bidaan dan pelanggan.
Nilai pesanan kasar dan hasil bersihNilai pesanan purata dan metrik bakulPilihan model nilai seumur hidup pelangganBaldi margin dan peringkat keuntunganBidaan berasaskan nilai dan sasaran ROASPelajaran 2Isyarat tingkah laku pihak pertama dan ketiga: tontonan produk, lawatan kategori, peristiwa troli, pertanyaan carian, masa di halamanBahagian ini mengperincikan isyarat tingkah laku pihak pertama dan ketiga. Anda akan belajar cara menjejaki tontonan produk, peristiwa troli, carian dan masa di halaman, serta cara memperkayakannya dengan data niat dan konteks pihak ketiga.
Reka bentuk peristiwa tontonan produk dan kategoriPenambahan troli, penyingkiran dan langkah checkoutPertanyaan carian tapak dan penapis yang digunakanMasa di halaman, kedalaman skrol dan penglibatanIsyarat niat dan konteks pihak ketigaPelajaran 3Pembolehubah masa dan kebaruan: lawatan terakhir, pembelian terakhir, hari sejak pembukaan/klik terakhir, kebaruan sesiBahagian ini menerangkan pembolehubah masa dan kebaruan yang menangkap betapa baru-baru ini pengguna berinteraksi. Anda akan belajar mengira lawatan terakhir, pembelian terakhir dan hari sejak tindakan, serta menggunakan kebaruan untuk segmentasi dan model ramalan.
Cap masa dan penormaan masa peristiwaPengiraan lawatan dan sesi terakhirMetrik kebaruan pembelian dan pesanan terakhirHari sejak pembukaan, klik atau log masuk terakhirSegmentasi berasaskan kebaruan dan penggunaan RFMPelajaran 4Pembolehubah teknikal dan konteks: jenis peranti, OS, pelayar, saiz skrin, jenis sambungan, geo (bandar/wilayah), masa tempatanBahagian ini mengperincikan pembolehubah teknikal dan konteks yang menerangkan persekitaran pengguna. Anda akan belajar bagaimana peranti, OS, pelayar, sambungan, lokasi dan masa tempatan mempengaruhi kualiti jejak, atribusi dan pengoptimuman kempen.
Taksonomi jenis peranti dan faktor bentukPengesanan sistem operasi dan versiPelayar, agen pengguna dan sokongan ciriSaiz skrin, resolusi dan kumpulan viewportJenis sambungan, geo berasaskan IP dan masa tempatanPelajaran 5Data e-mel dan automasi pemasaran: kadar pembukaan, klik-through, sejarah hantar, segmen penglibatan, peristiwa batal langganBahagian ini mengkaji data e-mel dan automasi pemasaran. Anda akan belajar bagaimana pembukaan, klik, pantulan dan batal langganan disimpan, bagaimana perjalanan dimodelkan dan cara menggunakan segmen penglibatan untuk penyasaran dan ujian.
Peristiwa hantar, buka, klik dan pantulanData batal langgan, spam dan keutamaanJejak status perjalanan dan aliran kerjaSegmen penglibatan dan peringkat prospekPenunjuk penghantaran dan reputasiPelajaran 6Data platform iklan: medan tersedia dalam Google Ads dan Meta Ads (kata kunci, kreatif, penempatan, bidaan, tontonan, klik, penukaran)Bahagian ini meneroka data platform iklan dari Google Ads, Meta Ads dan lain-lain. Anda akan belajar tentang medan untuk kempen, kreatif, bidaan, khalayak dan penukaran, serta cara eksport dan menggabungkannya dengan data pihak pertama.
Medan tahap kempen, set iklan dan iklanData kata kunci, khalayak dan penempatanVarian kreatif, format dan metadataBidaan, belanjawan dan penunjuk pacingLog tontonan, klik dan penukaranPelajaran 7Data khalayak dan minat: minat disimpulkan, kategori afiniti, khalayak tersuai, lookalike dan isyarat daripada APIBahagian ini meneroka data khalayak dan minat dari analitik, platform iklan dan API. Anda akan belajar bagaimana minat disimpulkan, kumpulan afiniti, khalayak tersuai dan lookalike dibina serta mengaktifkannya dalam kempen.
Minat disimpulkan daripada tingkah laku tapakTaksonomi kategori afiniti dan pasaranMembina dan menyegarkan khalayak tersuaiInput dan kawalan pemodelan lookalikeIsyarat niat dan konteks daripada APIPelajaran 8Privasi dan pembolehubah pengenalan: ID pengguna, ID kuih, e-mel dihash, ID iklan mudah alih, bendera persetujuanBahagian ini meliputi pembolehubah privasi dan pengenalan yang menghubungkan peristiwa kepada orang. Anda akan belajar tentang ID pengguna, kuih, e-mel dihash, ID iklan mudah alih dan bendera persetujuan, serta mereka bentuk strategi identiti yang patuh.
ID pengguna pihak pertama dan pengenal log masukID kuih dan had storan pelayarE-mel dihash dan penyelesaian identitiID iklan mudah alih dan isyarat jejak aplikasiBendera persetujuan, rentetan TCF dan dasarPelajaran 9Skor penglibatan dan penunjuk kohort: skor penglibatan e-mel, skor penglibatan tapak, risiko churn, baldi kekerapanBahagian ini meliputi skor penglibatan dan penunjuk kohort yang merumuskan tingkah laku pengguna. Anda akan belajar mereka bentuk model skor, tentukan baldi kekerapan, jejaki risiko churn dan bina kohort untuk analisis kitaran hidup dan pengekalan.
Merancang model skor penglibatan e-melSkor penglibatan tapak daripada tingkah laku webBaldi kekerapan dan peringkat intensitiBendera risiko churn dan skor kebaruanDefinisi kohort dan tingkap jejakPelajaran 10Sistem CRM dan transaksi: profil pengguna, sejarah pembelian, nilai seumur hidup, kekerapan pesanan, pulanganBahagian ini mengperincikan data sistem CRM dan transaksi. Anda akan belajar bagaimana profil, pesanan, pulangan dan nilai seumur hidup disusun, serta menghubungkan rekod ini kepada platform pemasaran untuk penyasaran dan pengukuran.
Rekod induk pelanggan dan kunciStruktur pesanan, item baris dan invoisData pulangan, pembatalan dan bayaran balikPengiraan nilai seumur hidup dan tempohMenyegerakkan data CRM ke alat pemasaranPelajaran 11Data analitik web: pembolehubah Google Analytics/GTM (tontonan halaman, peristiwa, sesi, sumber trafik, peranti, aliran tingkah laku)Bahagian ini memberi tumpuan kepada data analitik web, terutamanya Google Analytics dan GTM. Anda akan belajar metrik utama, struktur peristiwa, medan sumber trafik dan cara mereka bentuk pelan jejak yang menyokong pemasaran dan atribusi.
Metrik teras tontonan halaman, sesi dan penggunaReka bentuk peristiwa, parameter dan penamaanMedan sumber trafik dan kempen UTMData aliran tingkah laku, corong dan laluanDimensi tersuai dan e-dagang dipertingkat
