Name: Marketing Analytics ใน Tableau
Rating: 4.831460674157303 (89 reviews)

รายละเอียดคอร์ส

รับความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการตลาด

เรียนรู้วิธีใช้ Tableau เพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพทางการตลาดและขับเคลื่อนการปรับปรุง ในหลักสูตรแบบอินเทอร์แอ็กทีฟนี้ คุณจะได้เรียนรู้พื้นฐานของการตลาดสมัยใหม่ เช่น ความท้าทายที่ซับซ้อนของการระบุแหล่งที่มาทางการตลาด และองค์ประกอบเฉพาะของ B2B เทียบกับ การตลาด B2C คุณจะได้ฝึกปฏิบัติจริงกับฟังก์ชันของ Tableau เช่น FIXED, DATEPARSE และคำสั่ง CONTAINS ซึ่งคุณจะใช้บ่อยเมื่อทำงานกับข้อมูลการตลาด

ใช้ Tableau Functions สำหรับการวิเคราะห์การตลาด

คุณจะใช้ฟังก์ชันเหล่านี้เพื่อทำการวิเคราะห์หลายชุด เช่น การดูแนวโน้มประสิทธิภาพตามช่วงเวลา และการพิจารณากราฟ 2x2 ที่สำคัญ ซึ่งนักวิเคราะห์การตลาดทำเป็นประจำ คุณจะดำเนินการวิเคราะห์เหล่านี้กับการตลาดหลากหลายประเภท รวมถึงโฆษณาที่คุณเห็นขณะท่องอินเทอร์เน็ต หรืออีเมลที่คุณพบในกล่องจดหมายของคุณ เมื่อจบหลักสูตรนี้ คุณจะได้ทำงานกับข้อมูลจากแต่ละวิธีการตลาดยอดนิยมเหล่านี้ และเข้าใจแต่ละวิธีได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

เรียนรู้เกณฑ์มาตรฐานสำคัญด้านการตลาด

คุณจะได้เรียนรู้คำถามสำคัญเพื่อขับเคลื่อนการวิเคราะห์ของคุณ วิธีเปรียบเทียบประสิทธิภาพโดยใช้เมตริกมาตรฐาน เช่น LTV/CAC และอัตราการมีส่วนร่วม รวมถึงวิธีระบุจุดที่ควรปรับปรุง

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Calculations in Tableau Statistical Techniques in Tableau

หลักสูตร

โครงสร้างคอร์ส

Web Traffic, เส้นทางของผู้ใช้ และ Attribution

ในบทที่ 1 จะได้ทำความเข้าใจพื้นฐานของข้อมูลและการวิเคราะห์ทางการตลาดอย่างละเอียด ตั้งแต่วิธีที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้นและจัดเก็บ ไปจนถึงช่องทางการตลาดและเส้นทางของผู้ใช้ รวมถึงการนิยามสิ่งเหล่านี้ เมื่อจบบทนี้ จะสามารถปรับโครงสร้างข้อมูลเพื่อระบุเส้นทางเหล่านั้นและกำหนดเครดิตให้กับแต่ละ interaction ผ่านรูปแบบ attribution ต่าง ๆ ได้

เริ่มบทเรียน

Email และ Paid Social Marketing

ในบทที่ 2 จะเจาะลึกช่องทางการตลาด 2 ช่องทาง ได้แก่ email และ paid social marketing โดยครอบคลุมกลยุทธ์ของแต่ละช่องทาง กรณีการใช้งานทั่วไป และองค์ประกอบของการตลาดแต่ละประเภท เมื่อจบบทนี้ จะสามารถวิเคราะห์ประสิทธิภาพในหลายตัวชี้วัดที่เฉพาะเจาะจงสำหรับแต่ละช่องทาง และเข้าใจวิธีใช้ข้อมูลเพื่อระบุพื้นที่ที่ควรปรับปรุงได้

เริ่มบทเรียน

Paid Search และ Organic

ในบทที่ 3 จะต่อยอดทักษะการวิเคราะห์จากบทที่ 2 เพื่อทำความเข้าใจช่องทางที่ใช้กันอย่างแพร่หลายอีก 2 ช่องทาง ได้แก่ paid search และ organic marketing จะได้เรียนรู้ว่าแต่ละช่องทางทำงานอย่างไร มีความเหมือนและต่างกันอย่างไร รวมถึงความสำคัญของเว็บเพจและกลยุทธ์ดิจิทัล นอกจากนี้ยังได้ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรของข้อมูลและวิธีจัดการข้อมูลทั้งเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณเพื่อทำการวิเคราะห์ เมื่อจบบทนี้ จะสามารถวิเคราะห์ประสิทธิภาพด้วยตัวชี้วัดต่าง ๆ ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับแต่ละช่องทาง และเข้าใจว่าการเปลี่ยนแปลงในช่องทางหนึ่งอาจส่งผลต่อช่องทางอื่นอย่างไร

เริ่มบทเรียน

LTV/CAC

ในบทที่ 4 จะนำความรู้จากบทก่อน ๆ มารวมกันเพื่อคำนวณและวิเคราะห์ LTV, CAC และอัตราส่วนของทั้งสอง จะได้เรียนรู้วิธีสร้างตัวชี้วัดเหล่านี้จากส่วนประกอบย่อย เช่น ขนาดคำสั่งซื้อเฉลี่ย อายุ และ lifespan รวมถึงการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงของตัวชี้วัด กลับมาที่งาน paid marketing ในบทก่อน จะได้วิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงของ CAC ตามช่วงเวลาผ่านชุดข้อมูลที่รวม (unioned data set) ซึ่งเปิดรับประสบการณ์การทำงานกับชุดข้อมูลแบบรวมใน Tableau แล้วปิดท้ายคอร์สด้วยการคำนวณ LTV/CAC