Web Analytics (Statistiche Siti Web)

Antezeta Web Marketing
A Milano

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Informazione importanti

  • Corso
  • Milano
  • Durata:
    2 Giorni
Descrizione

Obiettivo del corso: Capire come sono raccolti i dati web e i punti di forza/debolezza nei metodi; * Acquistare una padronanza della terminologia utilizzata; * Apprendere come selezionare le metriche e gli "indicatori chiave di prestazioni" (KPI) più opportuni per misurare le prestazioni del proprio sito Web, sulla base dagli obiettivi aziendale; * Conoscere come ottimizzare le campagne di web marketing per più ROI.
Rivolto a: Professionisti di Web Marketing, professionisti IT.

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Milano
Via Porro Lambertenghi, 18, 20159, Milano, Italia
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Nozioni di base Internet

Professori

Sean Carlos
Sean Carlos
Dott.

Sean Carlos ha una significativa esperienza maturata nel Marketing avendo gestito campagne di telemarketing e direct mail presso un'organizzazione con 10,000 soci ed ha lavorato come Architetto di Soluzione Business presso HP. Dal 2000 al 2004 Il dott. Carlos è stato IT Manager del sito immobiliare CasaClick.it, gruppo Pirelli. Sean Carlos ha collaborato con la Web Analytics Association e l'Università della British Colombia Canada come docente del primo corso noto di Web Analytics. Sean Carlos è nato negli USA e si è laureato in Fisica al Bates College. Parla inglese, italiano e tedesco.

Programma

  1. Web Analytics:uno sguardo d'insieme
  • Che cosa sono le Web Analytics e perché è importante?
  • Tecniche e tecnologie impiegate
  • Dati sul traffico del sito
  • Dati sulle transazioni fatte dal sito
  • Dati sulle performance dei web server
  • Il processo di miglioramento continuo
  • I tre passi
  • Misura
  • Interpretazione
  • Azione
  • Fonti per raccogliere i dati
  • Log files del web server
  • Vantaggi nell'utilizzo dei log file del Web server
  • Limiti di utilizzo dei log file del Web server
  • Configurazione – le practiche migliori
  • Format dei log file
  • Messa a punto della cache
  • Messa a punto dei principali strumenti
  • Pagine con Tag JavaScript
  • Vantaggi dell'impiego dei tag JavaScript nelle pagine
  • Limiti nell'utilizzo dei tag JavaScript
  • Configurazione: come comportarsi
  • Posizione all'interno della pagina
  • Tracciamento di file (non pagine Html)
  • Settaggi o impostazioni comuni
  • Utilizzo di dati raccolti da tag Javascript in sistemi che utilizzano l'analisi dei log file
  • Considerazioni sulla raccolta di dati in tempo reale
  • Tracking degli utenti accurati – indirizzo IP, cookies
  • L'ABC delle Web Analytics: terminologia di base
  • Hits
  • Click-through
  • Pagine viste
  • Visite
  • Sessioni
  • Visite di utenti che ritornano
  • Visite Uniche
  • Referrer (Siti di provenienza)
  • Conversioni
  • Ingressi
  • Abbandoni
  • Analisi delle sequenza di Click (Clickstream)
  • Frequenza (frequency), "freschezza" della visita (recency), fedeltà (loyalty)
  • Key performance indicators – KPIs
  • Breve rassegna dei tool più comuni
  • Tool Gratuiti
  • Tools di web analytics Open source
  • Tools di web analytics Commerciali
  • Vantaggi e svantaggi dei tool gratuiti
  • Tool commerciali
  • Principali produttori
  • Suddivisione del mercato
  • Modelli di costi
  • Organizzazione dei contenuti dei siti
  • Esempio di report di web analytics per un sito non organizzato
  • Tecniche comuni di raggruppamento dei contenuti
  • Directories
  • Architettura delle informazioni
  • Obiettivi di business
  • Considerazioni su: Search Engine Optimization
  • Misurazione del processo
  • Metriche
  • Il funnel
  • Esempi
  • A/B Testing
  • Segmentazione dei visitatori
  • Metriche
  • Traffico in genere: pagine viste e visite
  • Analisi delle visite uniche: giornaliere, settimanali e mensili
  • Errori comuni nell'analisi di periodi uniformi
  • Aggiustamenti stagionali
  • Numero dei giorni mensili
  • Pagine e gruppi di pagine viste
  • Tempo complessivo trascorso sul sito; analisi per gruppi in base all'area / contenuto
  • Siti di origine
  • Sorgente di una campagna (se tracciata)
  • Nuovi e Abituali
  • Esempi
  • Analisi di una campagna
  • Metriche
  • Response rate
  • Totale utenti che rispondono
  • Conversion rate
  • Pagine obiettivo della campagna
  • Referrers esterni
  • Statistiche E-Commerce
  • Esempi
  • E-Commerce
  • Metriche
  • Merchandising
  • Prodotti, famiglie, marchi venduti
  • Conversion rates sui prodotti
  • Referrals delle ricerche – interni e esterni
  • Esempi
  • Il ciclo di vita del cliente
  • Raggiunti (reach)
  • Raggiunti: metriche
  • Raggiunti: KPI
  • Acquisizione
  • Acquisizione: metriche
  • Acquisizione: KPI
  • Conversione
  • Conversione: metriche
  • Conversione: KPI
  • Fidelizzazione
  • Fidelizzazione: metriche
  • Fidelizzazione: KPI
  • Utilizzo quotidiano dei KPI
  • Conclusioni
  • Letture e fonti consigliate
  • Q & A
  • Feedback partecipanti
  • Ulteriori informazioni

    Osservazioni: Si può tenere il corso direttamente presso l'azienda che lo richieda oppure presso altra sede. Il corso verrà programmato in date da stabilire in base alle esigenze del richiedente.

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