Опануйте 28 інструментів для ефективного збору, аналізу та використання даних з маркетингових кампаній
ЖИВИЙ ОНЛАЙН-КУРС
Тривалість:
6 ТИЖНІВ
11 ОНЛАЙН-ЗАНЯТЬ
7 ДОМАШНІХ ЗАВДАНЬ
Зрозумійте ефективність маркетингових кампаній, знаходьте інсайти для оптимізації реклами та прогнозуйте лідогенерацію на основі даних.
Особливості курсу:
28 практичних інструментів
Навчитеся покращувати маркетингові процеси й стратегії із петлею McKinsley та Excel; проводити дослідження ринку з Kantar, Nielsen, data.ai, Semrush; розраховувати LTV, аналізувати трафік у Google Analytics і Meta тощо.
Особистий фідбек від викладачів
Протягом усього навчання ви зможете обмінюватися досвідом, виконувати завдання в групах, розбирати кейси та отримувати конструктивний фідбек щодо домашніх завдань від експертів з галузі.
ПРОГРАМА
01
23.05 ЧЕТВЕР 19:00 (UTC +2)
Заняття 1. Огляд основних каналів та метрик маркетингу
28.05 ВІВТОРОК 19:00 (UTC +2)
Заняття 2. Аналітичні платформи та інструменти для роботи з даними
30.05 ЧЕТВЕР 19:00 (UTC +2)
Заняття 3. Практика структурування та аналізу масиву маркетингових даних
27.06 ЧЕТВЕР 19:00 (UTC +2)
Заняття 11. Майбутнє маркетингової аналітики та тренди
ЖИВИЙ ОНЛАЙН-КУРС
Тривалість:
6 ТИЖНІВ
11 ОНЛАЙН-ЗАНЯТЬ
7 ДОМАШНІХ ЗАВДАНЬ
Зрозумійте ефективність маркетингових кампаній, знаходьте інсайти для оптимізації реклами та прогнозуйте лідогенерацію на основі даних.
Особливості курсу:
28 практичних інструментів
Навчитеся покращувати маркетингові процеси й стратегії із петлею McKinsley та Excel; проводити дослідження ринку з Kantar, Nielsen, data.ai, Semrush; розраховувати LTV, аналізувати трафік у Google Analytics і Meta тощо.
Особистий фідбек від викладачів
Протягом усього навчання ви зможете обмінюватися досвідом, виконувати завдання в групах, розбирати кейси та отримувати конструктивний фідбек щодо домашніх завдань від експертів з галузі.
ПРОГРАМА
01
23.05 ЧЕТВЕР 19:00 (UTC +2)
Заняття 1. Огляд основних каналів та метрик маркетингу
- Marketing levers & funnels (петля McKinsey, воронки тощо)
- Огляд каналів маркетингу: TV, OLV, OOH, Performance Marketing
- Огляд основних метрик діджитал-маркетингу: Impressions, Click-through-rate; Cost per click; Conversion rate, Cost per mile (CPM), Customer Acquisition Cost
- Визначення бізнес-цілей та KPI для побудови правильної маркетингової стратегії
- Покращення взаємодії з користувачем за допомогою маркетингової аналітики
- Практика: визначити основні KPI для різних компаній та рекламних кампаній
28.05 ВІВТОРОК 19:00 (UTC +2)
Заняття 2. Аналітичні платформи та інструменти для роботи з даними
- Огляд аналітичних платформ (Google Analytics, Semrush, SimilarWeb)
- Використання інструментів візуалізації даних (Tableau, Looker, Power BI)
- Створення інфографіки та графіків для візуалізації й аналізу даних
- Використання дашбордів для моніторингу показників
- Практика: на основі петлі McKinsey побудувати можливий шлях користувача для різних типів бізнесу; робота з Google Analytics — аналіз якості трафіку та його джерел, аналіз структури та відвідування сторінок
30.05 ЧЕТВЕР 19:00 (UTC +2)
Заняття 3. Практика структурування та аналізу масиву маркетингових даних
- Впорядкування та перетворення масиву даних на зрозумілі графіки в Excel
- Домашнє завдання: на основі масиву даних побудувати таблиці з графіками для моніторингу показників
04
04.06 ВІВТОРОК 19:00 (UTC +2)
Заняття 4. Дослідження ринку та аудиторії
- Методи та способи дослідження ринку: овервʼю платних та безоплатних (відносно) інструментів дослідження (Kantar, Nielsen, data.ai, Semrush, SimilarWeb, онлайн-опитування, соціальні мережі тощо)
- Дослідження конкурентів та їхнє позиціювання. SWOT-аналіз. Market Competitiveness, Positioning Matrix
- Цільова аудиторія: її аналіз та сегментація, формування гіпотез щодо аудиторії. Портрет споживача. Інструменти аналізу: 1st party data / 3rd party data
- Аналіз трендів ринку і де шукати натхнення
- Практика: зробити SWOT-аналіз різних категорій компаній та оцінити стан ринку зараз
- Домашнє завдання: за допомогою SimilarWeb/Semrush зібрати інсайти щодо конкурентів та аудиторії, наприклад, makeup.com.ua.
05
06.06 ЧЕТВЕР 19:00 (UTC +2)
Заняття 5. Вимірювання та аналіз трафіку
- Вимірювання трафіку: аналіз джерел (paid, owned, earned), основні інструменти аналітики (Google Analytics, Meta) та огляд Supermetrics, Funnel тощо
- Визначення основних КРІ для аналізу (sessions, unique users, bounce rate, conversion rate тощо), використання UTM-міток
- Аналіз конверсій: як виглядає воронка, точки відтоку трафіку, гіпотези та їхнє тестування
- Оцінювання даних: як правильно робити висновки на основі даних з платформ за допомогою SMART-підходу
- Практика: аналіз датасету для визначення основних джерел трафіку, підбір варіантів поліпшення кожного кроку воронки
- Домашнє завдання: проаналізувати датасет та визначити, які джерела трафіку використовує компанія; порахувати конверсію і зробити висновки, який канал найуспішніший, та обґрунтувати, чому саме.
06
11.06 ВІВТОРОК 19:00 (UTC +2)
Заняття 6. Продуктова аналітика для мобільних застосунків
- Важливість рісьорчу та розробка go-to-market плану (Pain points, Needs, Journey, Competition, Values)
- Аналіз воронки від встановлення застосунку до здійснення покупки
- Визначення ключових метрик для аналізу: Downloads, Sign Ups, Clicks, Bounce rate, Screens viewed тощо
- Знайомство з когортами — що це та яке їхнє призначення
- Розбір різних когорт користувачів мобільних застосунків
- Практика: аналіз кейсів компаній, які змінювали лендинги/дизайн продукту: які результати та основні KPI були отримані
- Домашнє завдання: побудувати можливу воронку для обраного застосунку, знайти та визначити основні блокери, які можуть виникнути на шляху користувача, та запропонувати варіанти їхнього розв'язання.
07
13.06 ЧЕТВЕР 19:00 (UTC +2)
Заняття 7. Вартість життєвого циклу клієнта
- Поняття та використання LTV
- Розрахунок LTV з різних вихідних даних
- LTV на основі кейсу Netflix
- Використання LTV в ухваленні маркетингових рішень
- Практика: розрахунок LTV з наданих даних — робота у малих групах
-
08
18.06 ВІВТОРОК 19:00 (UTC +2)
Заняття 8. Вимірювання ефективності рекламних кампаній
- Аналіз ефективності рекламних кампаній: CPI, CPA, CTR, ROAS, LTV тощо
- Планування бюджету рекламної кампанії на основі її цілей (ROI, бенчмарки, медіаплани)
- Контроль та оптимізація рекламних кампаній: А/В-тестування, регулярний аналіз результатів, сценарії адаптації
- Практика: розподіл запропонованого бюджету для проведення рекламної кампанії з метою бусту трафіку
- Домашнє завдання: розподіл запропонованого бюджету для реалізації медіаплану.
09
20.06 ЧЕТВЕР 19:00 (UTC +2)
Заняття 9. Аналітика та використання CRM і Marketing Automation
- Що таке CRM та для чого вона потрібна у бізнесі (Salesforce, Zoho)
- Оцінювання показників (open rate, CTR, unsubscribe rate, conversion rate) відкриття email’ів і пуш-повідомлень та конверсії
- Стратегії підвищення показників та автоматизація процесу (персоналізація, тестування та оптимізація стратегії, використання промокодів і пропозицій)
- Створення ланцюжка взаємодії з клієнтом на прикладі SendPulse
- Розгляд кейсів-стратегій брендів щодо вдосконалення роботи каналу комунікації
- Практика: розгляд і аналіз каналів комунікації та ланцюжків взаємодії різних компаній
-
Домашнє завдання: створити й детально описати ланцюжок взаємодії з клієнтом для свого або для будь-якого обраного студентом проєкту — та оформити його у вигляді майндмепу.
10
25.06 ВІВТОРОК 19:00 (UTC +2)
Заняття 10. Побудова форкасту: планування майбутніх періодів
- Маркетингове прогнозування (фокусування на правильних метриках: як їх визначити, вимірювати й візуалізувати)
- Моделювання доходів і витрат (Use the past to understand the future, поєднання історичного тренду з актуальними планами, кейс — поганий прогноз продажів IBM)
- Визначення сезонності й трендів для прогнозу (seasonality index, multiple regressions (TBD), Q5)
- Практика: аналіз прогнозів різних компаній та їхнє порівняння з реальністю
- Домашнє завдання: побудувати форкаст із зазначенням бюджету та основних цілей для відділу маркетингу на основі історичних даних або P&L — на вибір.
27.06 ЧЕТВЕР 19:00 (UTC +2)
Заняття 11. Майбутнє маркетингової аналітики та тренди
- Використання штучного інтелекту (АІ) та машинного навчання (ML) для маркетингової аналітики
- Аналіз трендів у використанні Big Data для аналітики
- Перспективи віртуальної та розширеної реальності в маркетингу
- Аналіз: як AI змінив підхід до аналітики
- Практика: брейншторм стосовно майбутнього маркетингової аналітики; порівняння минулого (кінець XX ст.) на основі кейсів реальних компаній із тим, що є зара
https://laba.ua/lecture/marketing-analytics