Ottimizzazione delle campagne pubblicitarie usando i dati.

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La figura del ”data scientist” è un professionista che analizza e interpreta grandi quantità di dati per estrarre informazioni utili e supportare decisioni strategiche. Il suo lavoro combina competenze in statistica, matematica, programmazione e conoscenza dei business o dei settori specifici. I data scientist utilizzano strumenti avanzati, come machine learning e intelligenza artificiale, per costruire modelli predittivi e risolvere problemi complessi. La loro attività può spaziare dall'analisi dei dati aziendali per migliorare l'efficienza operativa, alla creazione di algoritmi per migliorare i prodotti o i servizi offerti da un'azienda

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Opinioni

Successi del Centro

2023
2022
2020

Tutti i corsi devono essere aggiornati

La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7

Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi

6 anni del centro in Emagister.

Materie

  • E-learning
  • Facebook
  • Marketing digitale
  • Pubblicità
  • E-business

Programma

Modulo 1: l’Ottimizzazione delle Campagne Pubblicitarie Definizione di ottimizzazione delle campagne pubblicitarie L'importanza dei dati nel processo decisionale Gli obiettivi principali di una campagna pubblicitaria e come misurarli Modulo 2: Raccolta e Preparazione dei Dati per le Campagne Pubblicitarie Fonti di dati per le campagne pubblicitarie (Google Analytics, social media, CRM, ecc.) Tecniche di raccolta, pulizia e gestione dei dati Strumenti di data integration per unificare i dati provenienti da più canali Modulo 3: Analisi dei Dati e KPI delle Campagne Identificazione e misurazione dei KPI (Key Performance Indicators) Analisi delle metriche di base: CTR, CPC, CPM, ROAS Come leggere e interpretare i report analitici per migliorare le performance Modulo 4: Segmentazione del Pubblico e Targeting L'importanza della segmentazione del pubblico per le campagne pubblicitarie Tecniche di clustering (K-means, DBSCAN) per segmentare il pubblico Utilizzo dei dati demografici, comportamentali e geografici per il targeting Modulo 5: Ottimizzazione del Budget Pubblicitario Come allocare il budget pubblicitario in modo efficace Ottimizzazione della spesa per canale (Google Ads, Facebook Ads, display, ecc.) Tecniche di allocazione del budget basate su performance e analisi predittiva Modulo 6: A/B Testing e Test Multivariati Cos'è l'A/B testing e come si applica nelle campagne pubblicitarie Design e interpretazione di un test A/B Quando e come usare i test multivariati per ottimizzare variabili multiple contemporaneamente Modulo 7: Ottimizzazione della Creatività Pubblicitaria Come analizzare la performance dei vari formati creativi (video, banner, post sponsorizzati) Utilizzo dei dati per capire quali elementi creativi funzionano meglio (colori, titoli, call-to-action) Ottimizzazione delle immagini e dei messaggi in base ai risultati dei test Modulo 8: Analisi e Ottimizzazione delle Landing Pages L'importanza della landing page nell'ottimizzazione delle campagne pubblicitarie Come misurare il tasso di conversione e ottimizzare la user experience Tecniche di A/B testing per migliorare le performance delle landing page Modulo 9: Modelli di Attribuzione nella Pubblicità Cos'è il modello di attribuzione e perché è importante per ottimizzare le campagne Tipi di modelli di attribuzione (ultimo clic, lineare, decrescente nel tempo, ecc.) Come scegliere il modello giusto per la propria campagna Modulo 10: Utilizzo dell'Intelligenza Artificiale per l’Ottimizzazione delle Campagne Come l'AI può supportare l'ottimizzazione in tempo reale Strumenti basati su AI per il bidding automatico e l'allocazione dei budget Algoritmi predittivi per anticipare i comportamenti degli utenti e ottimizzare le campagne Modulo 11: Analisi dei Dati Social Media per Ottimizzare le Campagne Come analizzare i dati provenienti dai social media (Facebook, Instagram, LinkedIn, ecc.) Monitoraggio delle performance in tempo reale e ottimizzazione continua Misurazione dell'engagement e come migliorarlo Modulo 12: Previsione delle Performance delle Campagne Utilizzo di modelli predittivi per anticipare le performance delle campagne Analisi delle tendenze passate per proiettare i risultati futuri Tecniche di machine learning per prevedere il successo delle campagne Modulo 13: Ottimizzazione della Campagna in Tempo Reale Come monitorare le campagne in tempo reale e fare aggiustamenti rapidi Strumenti di monitoraggio e dashboard per il controllo delle performance Risposta immediata a performance sotto-potentiali: come riaggiustare le strategie Modulo 14: Reportistica e Dashboard per il Monitoraggio delle Campagne Creazione di dashboard personalizzate per il monitoraggio delle performance Analisi dei dati per decisioni informate Reportistica avanzata per la condivisione dei risultati e il miglioramento delle strategie Modulo 15: Best Practices e Tendenze Future nell’Ottimizzazione delle Campagne Best practices nell'ottimizzazione delle campagne pubblicitarie con i dati Le sfide future nell'analisi dei dati pubblicitari e l'evoluzione degli algoritmi Adattamento delle strategie pubblicitarie alle tendenze emergenti nel marketing digitale

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