1156 - WEBANALYTICS

Tipo de asignatura: optativa

Coordinador: Nuria Masferrer Llabinés

trimestre: Tercer trimestre

Créditos: 5

Este módulo se entrega completamente en inglés. Se requiere un buen dominio del inglés para seguir adecuadamente el módulo.

Este módulo es un curso de introducción al análisis web y el comportamiento de los clientes en línea. Una combinación de enfoque teórico y práctico (práctico) garantiza que los estudiantes que terminen este módulo entiendan cómo se pueden recopilar los datos de los clientes y tomar decisiones básicas en línea. Podrán aplicar estos conocimientos en un departamento de Marketing o Analítica web.
El contenido del curso proporciona recomendaciones específicas para crear una estrategia accionable, aplicar técnicas analíticas correctamente, resolver retos como medir redes sociales y campañas multicanal, logró un éxito óptimo aprovechando la experimentación y empleando tácticas para escuchar realmente sus clientes.

Después de completar con éxito este módulo, los estudiantes estarán más familiarizados con los mercados en línea basados ​​en datos, la recopilación y el análisis inteligentes de datos. 

Después de terminar el curso, los estudiantes podrán:

• entender el papel del análisis web en la empresa.
• medir y analizar los parámetros y el comportamiento de los usuarios dentro de una página web.
• comunicar recomendaciones sobre estos parámetros para mejorar el rendimiento de la página web.

Las sesiones se construyen en torno a la discusión activa de las teorías y su aplicación directa a casos de la vida real y ejercicios prácticos. El estudio fuera de clase será un procedimiento estándar en esta clase.

Tema 1. El papel del análisis web

• transformación digital
• El papel del análisis web

Tema 2. Estrategia WebAnalytics

• Marco de medida
• Estrategia de análisis web

Tema 3. WebAnalytics 2.0

• WebAnalytics 2.0
• Viaje en línea del cliente

Tema 4. Datos y herramientas

• Recogida y tratamiento de datos
• Segmentación de datos

Tema 5. Informes e informar

• Tipo de informes
• Informar de conversiones multicanal

Tema 6. Análisis y optimización

• Estadísticas accionables
• Pruebas y experimentación

sesiones teóricas

• MD1. Clase magistral: Sesiones de clase expositivas basadas en la explicación del profesor en la que asisten todos los estudiantes matriculados en la asignatura
• MD2. Conferencias. Sesiones presenciales o transmitidas en streaming, tanto en las aulas de la universidad como en el marco de otra institución, en la que uno o varios especialistas exponen sus experiencias o proyectos ante los estudiantes.
• MD3. Presentaciones. Formatos multimedia que sirven de apoyo a las clases presenciales

aprendizaje dirigido

• MD5. Seminarios. Formato presencial en pequeños grupos de trabajo (entre 14 y 40). Son sesiones relacionadas a las sesiones presenciales de la asignatura que permiten ofrecer una perspectiva práctica de la asignatura y en la que la participación del estudiante es clave
• MD6. Debates y foros. Conversaciones presenciales u online, según los objetivos que el profesor responsable de la asignatura persiga. Los debates tienen una fecha de inicio y fin y están dinamizados por el profesor
• MD7. Estudio de casos: Dinámica que parte del estudio de un caso, que sirve para contextualizar al estudiante en una situación en concreto, el profesor puede proponer diferentes actividades, tanto a nivel individual como en grupo, entre sus estudiantes.
• MD8. Juegos de rol. Dinámica de simulación en el que cada estudiante figura un papel especificado por el profesor. Como "rol", tendrá acceso a una información específica y debe "jugar" sus bases, según las reglas del juego, para resolver o vivenciar la situación de referencia de la dinámica.

aprendizaje autónomo

• MD9. Resolución de ejercicios y problemas: Actividad no presencial dedicada a la resolución de ejercicios prácticos a partir de los datos suministrados por el profesor.
• MD11. Tutorías no presenciales: para las que el alumno dispondrá de recursos telemáticos como el correo electrónico y los recursos de la intranet del ESCSET.

Esta asignatura dispone de recursos metodológicos y digitales para hacer posible su continuidad en modalidad no presencial en el caso de ser necesario por motivos relacionados con la Covidien-19. De esta forma se asegurará la consecución de los mismos conocimientos y competencias que se especifican en este plan docente.

El aula (física o virtual) es un espacio seguro, libre de actitudes machistas, racistas, homófobas, transfobia i discriminatorias, ja sea tapa un el alumnado o hacia el profesorado. Confiamos que entre todas y todos podamos crear un espacio seguro on nos hace podamos equivocarse y aprender sentido que sufrir prejuicios otros.

La evaluación consistirá en la evaluación continua y con los siguientes porcentajes:

• • 10%: Participación y actitud (no recuperable). Se deberá asistir un 80% de las sesiones.
• • 60%: Trabajo grupal o individual escrito. Cualquier no entrega del trabajo grupal supondrá una nota de 0 de esta parte y en caso de hacer presentación oral del trabajo no se podrá hacer.
• • 30%: Examen final (recuperable). Hay que obtener una nota mínima de 5 sobre 10 para poder computar el resto de ítems de evaluación.

Habrá sacar una nota mínima de 5 en el examen final y en el trabajo para poder hacer la media de la nota de la asignatura. En caso contrario, aquellos y aquellas alumnos que no alcancen la nota mínima en el examen o el promedio del curso no sea superior a 5 sobre 10, será necesario que vayan a recuperación.

recuperación:

En el caso de que un estudiante haya suspendido, podrá ir a la recuperación del examen final.

Un alumno que no se haya presentado del examen en la primera convocatoria NO puede presentarse a la recuperación.

Avinash Kaushik (2009). Web Analytics 2.0: The Art of Online Accountability and Science of Customer Centricity. - Wiley.

Google Analytics Academy (Online Resource) - https://analytics.google.com/analytics/academy/.

Materiales in Campus Virtual