Lekcja 1Zmienne monetarne i sygnały oparte na wartości: wartość zamówienia, średnia wartość zamówienia, wartość dożywotnia, kubełki marżTen dział wyjaśnia zmienne monetarne i sygnały oparte na wartości. Poznasz, jak obliczać wartość zamówienia, średnią wartość zamówienia, kubełki marż oraz segmenty oparte na przychodach, aby kierować strategiami licytacji i klientów.
Wałowa wartość zamówienia i czysty przychódŚrednia wartość zamówienia i metryki koszykaWybory modeli wartości dożywotniej klientaKubełki marż i poziomy rentownościLicytacja oparta na wartości i cele ROASLekcja 2Sygnały behawioralne pierwszej i trzeciej strony: widoki produktów, wizyty w kategoriach, zdarzenia koszyka, zapytania wyszukiwania, czas na stronieTen dział szczegółowo omawia sygnały behawioralne pierwszej i trzeciej strony. Poznasz, jak śledzić widoki produktów, zdarzenia koszyka, wyszukiwania i czas na stronie, oraz jak wzbogacać je danymi intencji i kontekstu trzeciej strony.
Projektowanie zdarzeń widoków produktów i kategoriiDodania, usunięcia z koszyka i kroki kasyZapytania wyszukiwania na stronie i użyte filtryCzas na stronie, głębokość przewijania i zaangażowanieSygnały intencji i kontekstu trzeciej stronyLekcja 3Zmienne czasowe i niedawności: ostatnia wizyta, ostatni zakup, dni od ostatniego otwarcia/kliknięcia, niedawność sesjiTen dział wyjaśnia zmienne czasowe i niedawności, które rejestrują, jak niedawno użytkownicy interagowali. Poznasz, jak obliczać ostatnią wizytę, ostatni zakup i dni od działań, oraz jak używać niedawności do segmentacji i modeli predykcyjnych.
Znaczniki czasu i normalizacja czasu zdarzeńObliczenia ostatniej wizyty i sesjiMetryki niedawności ostatniego zakupu i zamówieniaDni od ostatniego otwarcia, kliknięcia lub logowaniaSegmentacja oparta na niedawności i zastosowanie RFMLekcja 4Zmienne techniczne i kontekstowe: typ urządzenia, OS, przeglądarka, rozmiar ekranu, typ połączenia, geo (miasto/region), lokalny czasTen dział szczegółowo omawia zmienne techniczne i kontekstowe opisujące środowisko użytkownika. Poznasz, jak typ urządzenia, OS, przeglądarka, połączenie, lokalizacja i lokalny czas wpływają na jakość śledzenia, atrybucję i optymalizację kampanii.
Taksonomie typów urządzeń i czynników formyWykrywanie systemu operacyjnego i wersjiPrzeglądarka, user agent i wsparcie funkcjiGrupy rozmiaru ekranu, rozdzielczości i viewportuTyp połączenia, geo oparte na IP i lokalny czasLekcja 5Dane email i automatyzacji marketingowej: współczynnik otwarć, kliknięć, historia wysyłek, segmenty zaangażowania, zdarzenia wypisaniaTen dział bada dane email i automatyzacji marketingowej. Poznasz, jak przechowywane są otwarcia, kliknięcia, odbicia i wypisania, jak modelowane są ścieżki oraz jak używać segmentów zaangażowania do targetowania i testów.
Zdarzenia wysyłki, otwarcia, kliknięcia i odbiciaDane wypisania, spamu i preferencjiŚledzenie stanu ścieżek i workflowSegmenty zaangażowania i etapy leadówWskaźniki dostarczalności i reputacjiLekcja 6Dane platform reklamowych: dostępne pola w Google Ads i Meta Ads (słowa kluczowe, kreacje, placementy, bidy, impressions, kliknięcia, konwersje)Ten dział eksploruje dane platform reklamowych z Google Ads, Meta Ads i innych. Poznasz pola dla kampanii, kreacji, bidów, odbiorców i konwersji oraz jak je eksportować i łączyć z danymi pierwszej strony.
Pola na poziomie kampanii, zestawu reklam i reklamyDane słów kluczowych, odbiorców i placementówWarianty kreacji, formaty i metadaneBidy, budżety i wskaźniki tempaLogi impressions, kliknięć i konwersjiLekcja 7Dane odbiorców i zainteresowań: wnioskowane zainteresowania, kategorie afinitetowe, custom audiences, lookalikes i sygnały z APITen dział eksploruje dane odbiorców i zainteresowań z analityki, platform reklamowych i API. Poznasz, jak budowane są wnioskowane zainteresowania, grupy afinitetowe, custom audiences i lookalikes oraz jak je aktywować w kampaniach.
Wnioskowane zainteresowania z zachowania na stronieTaksonomie kategorii afinitetowych i in-marketBudowanie i odświeżanie custom audiencesDane wejściowe i kontrole modelowania lookalikeSygnały intencji i kontekstu z APILekcja 8Zmienne prywatności i identyfikatorów: ID użytkownika, ID ciasteczek, hashowane emaile, mobile ad ID, flagi zgodyTen dział omawia zmienne prywatności i identyfikatorów łączące zdarzenia z osobami. Poznasz ID użytkownika, ciasteczka, hashowane emaile, mobile ad ID i flagi zgody oraz jak projektować zgodne strategie tożsamości.
ID użytkownika pierwszej strony i identyfikatory logowaniaID ciasteczek i limity przechowywania przeglądarkiHashowane emaile i rozwiązywanie tożsamościMobile ad ID i sygnały śledzenia aplikacjiFlagi zgody, ciągi TCF i politykiLekcja 9Punktacja zaangażowania i wskaźniki kohortowe: wynik zaangażowania email, wynik zaangażowania strony, ryzyko churnu, kubełki częstotliwościTen dział omawia wyniki zaangażowania i wskaźniki kohortowe podsumowujące zachowanie użytkownika. Poznasz, jak projektować modele punktacji, określać kubełki częstotliwości, śledzić ryzyko churnu i budować kohorty do analizy cyklu życia i retencji.
Projektowanie modeli punktacji zaangażowania emailWyniki zaangażowania strony z zachowania webowegoKubełki częstotliwości i poziomy intensywnościFlagi ryzyka churnu i wyniki skłonnościDefinicje kohort i okna śledzeniaLekcja 10Systemy CRM i transakcyjne: profile użytkowników, historia zakupów, wartość dożywotnia, częstotliwość zamówień, zwrotyTen dział szczegółowo omawia dane CRM i systemów transakcyjnych. Poznasz, jak strukturyzowane są profile, zamówienia, zwroty i wartość dożywotnia oraz jak łączyć te rekordy z platformami marketingowymi do targetowania i pomiaru.
Główne rekordy klientów i kluczeStruktury zamówień, pozycji i fakturDane zwrotów, anulowań i zwrotów pieniędzyObliczenia wartości dożywotniej i stażuSynchronizacja danych CRM z narzędziami marketingowymiLekcja 11Dane analityki webowej: zmienne Google Analytics/GTM (pageviews, zdarzenia, sesje, źródło ruchu, urządzenie, przepływy zachowania)Ten dział skupia się na danych analityki webowej, zwłaszcza Google Analytics i GTM. Poznasz kluczowe metryki, struktury zdarzeń, pola źródła ruchu oraz jak projektować plany śledzenia wspierające marketing i atrybucję.
Główne metryki pageview, sesji i użytkownikaProjektowanie zdarzeń, parametry i nazewnictwoPola źródła ruchu i kampanii UTMPrzepływy zachowania, lejki i dane ścieżekNiestandardowe wymiary i rozszerzona e-commerce
