Corso Online Analytics per E-commerce



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Il corso pratico per imparare la misurazione del tuo progetto E-commerce tramite la raccolta dei dati e la loro analisi con Google Analytics!

L’obiettivo del corso è permetterti di diventare autonomo nel definire il percorso che porta dalla strategia di misurazione all'analisi dei dati, passando per la configurazione della piattaforma così da aiutarti a comprendere le logiche di funzionamento della Web Analytics per E-commerce.

Il corso è composto da 8 moduli suddivisi in 44 lezioni, e tratta gli argomenti fondamentali per chi ha bisogno di sviluppare competenze di Web Analytics lavorando nel mondo E-commerce al fine di riuscire a prendere decisioni data-driven. Il corso è stato ideato per rispondere a chi necessita di comprendere dimensioni, metriche e report presenti nello strumento, per chi vuole comprendere il significato dei dati presenti nella piattaforma e per chi vuole prendere dimestichezza con lo strumento Google Analytics, che nel corso verrà trattato sia nella versione Universal Analytics che nella sua più recente versione 4.0.

Il confronto tra Universal Analytics e Google Analytics 4, l’e-commerce measurement plan, quali sono i KPI specifici per le misurazioni E-commerce, l'analisi dei dati da Search Console, l’importanza della UserID sono alcuni degli argomenti che potrai approfondire nel corso, arricchito da un modulo focalizzato sugli aspetti normativi relativi alla privacy.

Il docente del corso è Paolo Monge, che vanta un’esperienza di 20 anni nel mondo del web e di 10 in quello dell’analitica.

Oltre 40 lezioni dedicate all'analitica per E-commerce


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Programma del corso


Modulo 1 - Introduzione al Corso

Vedremo insieme i moduli previsti e il metodo di lavoro così da comprendere le peculiarità del corso e il materiale utile per usufruirne al meglio. Passeremo poi all’azione con una panoramica di confronto tra Universal Analytics e Google Analytics 4 e definendo subito l’approccio che avremo nei confronti di questa dualità durante tutto il percorso.

1.1 Introduzione al corso

Paolo Monge

  • L’approccio
  • I moduli
  • Materiale utile

1.2 UA e GA4

Paolo Monge

  • Confronto tra le piattaforme
  • Approccio utilizzato nel corso

Modulo 2 - Dati e Strategia

Ci concentreremo sulla strategia che guida la raccolta e l’analisi dei dati. Partendo dall'obiettivo dell’analista di portare il massimo valore, vedremo le principali difficoltà che ci attendono sul percorso e il metodo che ci consentirà di arrivare alla meta.

2.1 Catena del valore

Paolo Monge

  • Perché misuriamo
  • Portare valore

2.2 Data Driven in ambito E-commerce

Paolo Monge

  • Paralizzati da troppi dati
  • Il bias di conferma
  • Prendere le decisioni

2.3 E-commerce Measurement Plan

Paolo Monge

  • Modello di Avinash Kaushik
  • Applicazione pratica

2.4 Attendibilità dei dati e campionamento

Paolo Monge

  • Verificare la correttezza dei dati
  • Gestire il campionamento

Modulo 3 - Raccolta dei dati e settings

Il terzo modulo si focalizza sulle metodologie di raccolta dei dati e sui setting necessari per avere la certezza di raccogliere dati di qualità. Affronteremo l’argomento sia dal punto di vista di Universal Analytics che dal punto di vista di Google Analytics 4.

3.1 Setting fondamentali in UA e GA4

Paolo Monge

  • Livello account
  • Livello proprietà
  • Livello vista (solo UA)

3.2 Monitoraggio E-commerce

Paolo Monge

  • Abilitazione del tracciamento E-commerce
  • Cenni sul Datalayer E-commerce standard

3.3 Enhanced E-commerce

Paolo Monge

  • Peculiarità del tracciamento avanzato
  • Abilitazione del tracciamento avanzato
  • Cenni sul Datalayer Enhanced E-commerce
  • Checkout Labelling

3.4 E-commerce in GA4

Paolo Monge

  • Confronto e differenze con UA Enhanced E-commerce
  • Cenni sul Datalayer E-commerce GA4

3.5 Filtri

Paolo Monge

  • Best Practice
  • Filtri in UA
  • Filtri in GA4
  • Esclusione referral di pagamento

3.6 Content Grouping

Paolo Monge

  • Esigenze di raggruppamento
  • Raggruppa per codice di monitoraggio
  • Raggruppa con estrazione
  • Raggruppa con definizione delle regole

3.7 Alert di sicurezza

Paolo Monge

  • Quando è utile essere avvisati
  • Come impostare gli alert

3.8 Gli UTM

Paolo Monge

  • Cosa sono gli UTM
  • Uso corretto degli UTM

Modulo 4 - Analisi

In questo modulo arriviamo al cuore dell’intero corso: l’analisi. A partire dai dati raccolti e dal piano di misurazione, andremo a leggere e comprendere le misurazioni. Vedremo quindi tutte le principali funzionalità che Google Analytics ci mette a disposizione in ambito E-commerce (sia in versione Universal che GA4) concentrandoci in modo particolare sulla comprensione del dato e sulla sua valutazione.

4.1 Primo accesso ai dati

Paolo Monge

  • E-commerce piccolo
  • E-commerce medio
  • E-commerce grande

4.2 KPI (e metriche) specifiche per l'E-commerce Analytics

Paolo Monge

  • E-commerce Conversion Rate
  • Rapporto carrello dettaglio
  • Rapporto acquisto dettaglio
  • Valore medio dell’ordine
  • Tempo alla conversione

4.3 Comportamento di acquisto

Paolo Monge

  • Comportamento di acquisto in UA
  • Shopping Behavior Funnel GA4

4.4 Comportamento di Checkout

Paolo Monge

  • Comportamento di Checkout in UA
  • Checkout Behavior Funnel GA4

4.5 Internal Promotion

Paolo Monge

  • Che cosa sono le Internal Promotion e a cosa servono
  • Lettura dei dati in UA
  • Lettura dei dati in GA4

4.6 E-commerce in GA4

Paolo Monge

  • Principali caratteristiche
  • Acquisti E-commerce
  • Hub Analysis

4.7 Analisi e valutazioni relative al catalogo

Paolo Monge

  • I prodotti
  • Le categorie
  • Gli elenchi di prodotti

4.8 Analisi del pubblico

Paolo Monge

  • Lifetime Value
  • Analisi di Coorte
  • Dati demografici e Interessi
  • Comportamento
  • Probabilità di Conversione (beta)

4.9 Canali e metodi di attribuzione

Paolo Monge

  • I canali di acquisizione
  • Google Ads
  • Search Console
  • Social
  • Campagne e analisi dei costi

4.10 Uno sguardo a Google Attribution

Paolo Monge

  • Che cosa sono gli attribution project
  • Funzioni principali dello strumento
  • Il rapporto di rendimento Google Ads

4.11 LifeTime Value in UA e GA4

Paolo Monge

  • LTV che cos’è e perché è importante nell’E-commerce
  • LTV in UA
  • LTV in GA4

4.12 Viste userID

Paolo Monge

  • Importanza della userID
  • Tracciamento cross device e report specifici
  • Creazione della vista userID

4.13 Google Signals

Paolo Monge

  • Cos’è Google Signals

4.14 Uso dei segmenti personalizzati per analisi potenziate

Paolo Monge

  • Creazione dei segmenti personalizzati
  • Uso dei segmenti nell’analisi
  • Esempi di segmenti utili

Modulo 5 - Data Visualization e reportistica

Scopriremo come la Data Visualization e la reportistica siano strumenti indispensabili per trasferire agli stakeholder i messaggi più importanti in ottica di miglioramento. Tramite una procedura standard per creare reportistica efficace e l’utilizzo di Google Data Studio vedremo esempi pratici subito applicabili ai progetti E-commerce.

5.1 Struttura standard per la presentazione di report

Paolo Monge

  • Modello ispirato alla ISO 19011:2012
  • Documento completo
  • Allegati
  • Documento di riepilogo

5.2 Google Data Studio

Paolo Monge

  • Fonti di Dati
  • Pannelli Utili per l’e-commerce

5.3 Visualizzare i dati in modo efficace

Paolo Monge

  • Puntare all’essenziale
  • Data storytelling

5.4 Scovare dati controintuitivi

Paolo Monge

  • La data visualization per analizzare meglio
  • Troviamo i dati più nascosti

Modulo 6 - Approfondimenti tecnici

Veniamo alla parte più tecnica del corso, dove scopriremo metodi avanzati per lavorare al cuore dei dati. Tramite esportazione e integrazione con dati esterni, porteremo le analisi a un livello superiore.

6.1 Google Analytics API

Paolo Monge

  • Colleghiamoci ai dati di Google Analytics
  • Estensioni per Google Sheets
  • Ridurre l’impatto del campionamento

6.2 GA4 e BigQuery

Paolo Monge

  • Che cos’è Google BigQuery
  • Collegare GA4 e BigQuery
  • Esempio di una prima query

6.3 Integrazione con dati esterni

Paolo Monge

  • Il legame tra i dati provenienti da fonti diverse
  • Integriamo i dati di GA con dati “offline” in modo semplice
  • Cosa ci permette di fare Google Data Studio

6.4 AI e Predictive Analysis

Paolo Monge

Modulo 7 - Approfondimento sulla privacy

Durante l’ultimo modulo operativo del corso, ci focalizzeremo sulle implicazioni normative relative alla privacy, che è necessario conoscere per tutelare noi stessi, i nostri clienti e gli utenti.

7.1 Acquisizione dei dati

Paolo Monge

  • Cosa dice il GDPR
  • Come lo possiamo attuare

7.2 Cookie Law

Paolo Monge

  • Aggiornamento sulla Cookie Law
  • Soluzioni tecnologiche

7.3 Conservazione dei dati

Paolo Monge

  • Cosa dice la legge
  • Come lo attuiamo in Google Analytics

7.4 Viste userID

Paolo Monge

  • La privacy e le viste userID
  • Best practice da seguire

7.5 Funzioni di Google Analytics particolarmente delicate

Paolo Monge

  • Google Signals
  • Caratteristiche Demografiche ed Interessi
  • Remarketing

7.6 Richieste di eliminazione dati

Paolo Monge

  • Che cosa possono richiedere gli utenti
  • Come lo gestiamo in Google Analytics

7.7 Condivisione degli accessi

Paolo Monge

  • Proprietà e riservatezza dei dati
  • Condivisione dei rapporti
  • Festione utenti

Modulo 8 - Conclusioni

Concludiamo il percorso con un riepilogo che, in ottica Paretiana, si focalizza sui punti con maggiore potenziale. Concludiamo così il viaggio all’interno del mondo della Web Analytics per E-commerce fissando nella mente i concetti principali.

8.1 - Riepilogo

Paolo Monge

Il docente del Corso Online Analytics per E-commerce


Paolo Monge

Paolo Monge

CEO & Founder di Shinrai srl

A partire da esperienze trasversali di sviluppo e progettazione, si specializza nella web analytics per accompagnare le aziende al miglioramento delle performance nelle attività di web marketing. Pragmatismo e concretezza ed approccio consulenziale sono le armi che utilizza per combattere le sfide quotidiane.
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