Искористување на Facebook и Google Ads
Напредна анализа на податоци за маркетери
Во денешната брза дигитална транформација на бизнисите, анализата на податоци е основа за ефективни маркетинг стратегии.
Маркетерите кои поседуваат напредни вештини за анализа на податоци се подобро подготвени за да го разберат однесувањето на потрошувачите, да ги оптимизираат кампањите и да постигнат подобри резултати.
Почеток:
Март 2024
Времетраење:
Четири месеци
Динамика:
Понеделник (17:30-20:00)
Среда (17:30-20:00)
Консултации:
2 индивидуални часа
(по 30 минути)
online или во живо
Цена:
Early Bird цена:
33.000 денари
Редовна цена:
36.000 денари
Модули
Вовед во API,
обработка на податоци и скриптирање со Python
- Вовед во бази на податоци
- Запознавање со MS SQL Server
- Креирање и импортирање на табели
- Поставување на прашања до база
- Трансформирање и интерпретирање на резултати
- Спојување на табели по клуч
- Селектирање на колони
- Филтрирање на редови
- Агрегатни функции
- Сортирање и групирање
- ETL (Extract, Transform, Load)
Зачувување на податоци во датабази и кверување со SQL
- Вовед во програмирање со Python
- Податочни типови
- Вчитување, прибирање и анализа на податоци со Python
- Податочни структури
- Манипулирање со податочните структури
- Функции во Python
- Библиотеки за анализа и визуелизација
Визуелизација и градење на репорти во Microsoft Power BI
- Вовед во алатката Power BI
- Поврзување на Power BI со различни типови на извори
- Работење со различни прикази на модели на податоци
- Комбинирање на графици во dashboard
- Креирање на колони и метрики
- Градење на односи меѓу различни табели
- Креирање на извештај со различни интерактивни визуелизации
- Извршување на Python скрипти во Power BI
Вовед во API, обработка на податоци и скриптирање со Python
- Вовед во бази на податоци
- Запознавање со MS SQL Server
- Креирање и импортирање на табели
- Поставување на прашања до база
- Трансформирање и интерпретирање на резултати
- Спојување на табели по клуч
- Селектирање на колони
- Филтрирање на редови
- Агрегатни функции
- Сортирање и групирање
- ETL (Extract, Transform, Load)
Зачувување на податоци во датабази и кверување со SQL
- Вовед во програмирање со Python
- Податочни типови
- Вчитување, прибирање и анализа на податоци со Python
- Податочни структури
- Манипулирање со податочните структури
- Функции во Python
- Библиотеки за анализа и визуелизација
Визуелизација и градење на репорти во Microsoft Power BI
- Вовед во алатката Power BI
- Поврзување на Power BI со различни типови на извори
- Работење со различни прикази на модели на податоци
- Комбинирање на графици во dashboard
- Креирање на колони и метрики
- Градење на односи меѓу различни табели
- Креирање на извештај со различни интерактивни визуелизации
- Извршување на Python скрипти во Power BI
Опис на обуката
Извори на податоци
Обуката започнува со запознавање на можните извори на податоци и типовите на податоци што се генерираат при маркетинг активностите на маркетинг секторите во компаниите.
APIs & вовед во Python
Продолжува со вовед во APIs (Application Programming Interface) кој овозможува меѓусебна комуникација на два различни софтвери (побарувања и одговори), од кој еден од тие побарувања може да биде податочно. Потоа навлегуваме во синтаксата за анализа на податоци со програмскиот јазик Python, како и начинот на кој може да се повлекуваат податоци од Facebook, Google, LinkedIn и CRM. Модулот завршува со изучување на Python скрипти за анализа на податоците.
Трансформација на податоци со SQL
Вториот модул е фокусиран на начинот на зачувување на податоците во база и вовед во програмскиот јазик SQL, напредно кверување и joins, како и структурирање и организација на податоците во истата.
Репортинг во Power BI
Обуката се комплеитра со креирање на dashboard во алатката Power BI на Microsoft, на кој ќе може да се прочитаат најважните метрики кои за една кампањата треба да ги следи еден маркетер.
За кого е наменета обуката
Доколку работиш со макркетинг податоци и:
- Раководиш со маркетинг буџети, креираш изештаи за перформанс на кампањи
- Имаш за цел да го надоградиш знаењето за анализа на податоци
- Си маркетинг менаџер, маркетинг аналитичар или адвертајзер
- Сакаш да напредуваш во постоечката кариера или да изградиш кариера како Marketing Data Analyst
- Работите или поседувате бизнис кој генерира податоци од маркетинг активности
Потребата за професионалци кои ги поседуваат овие вештини не е ограничена само на маркетинг секторот, туку е апликативна во секој дел од структурата на една компанија.
Професионалците кои умеат да анализираат податоци расте со голема брзина во сите индустрии, а со помош на оваа обука ќе бидете во тек со најновите трендови не само во маркетингот како домен, туку и во останатите индустрии.
Цели на обуката
- Сеопфатно разбирање на платформите: стекни знаење за функционалностите и карактеристиките на Facebook и Google Ads.
- Собирање и интеграција на податоци: Научи ефективни методи за собирање и интегрирање на релевантните податоци од Facebook и Google Ads во аналитички алатки. Истражи ги начините за спојување на податоците од двете платформи и од други различни извори за да создадеш холистички преглед на маркетинг перформансот.
- Клучни показатели (KPI) и метрики: Идентификувај и дефинирај ги клучните индикатори за кампањите и анализирај и интерпретирај ги суштинските метрики за да ја измериш успешноста на маркетинг кампањите.
- Оптимизации на кампањи: Спроведување на процесите за донесување на одлуки водени од анализа на податоците, со цел подобра оптимизација и подобар ROI (return on investment).
- Анализа за предвидување и прогнозирање: Со дополнителни алатки и знаење, користи модели за аналитика за предвидување на резултати на кампањите и идниот перформанс на рекламите на Facebook и Google. Користи историски податоци за да носиш информирани предвидувања и активно да ги прилагодуваш стратегиите.
- Буџетирање и распределба на ресурси: Развивај стратегии за буџетирање водени од анализите на податоци за да го максимизираш ROI (поврат на инвестиција). Оптимизирај ја распределбата на ресурсите врз основа на сознанија за аналитика за ефикасно трошење на буџет во кампањите.
- Буџетирање и распределба на ресурси: Развивај стратегии за буџетирање водени од анализите на податоци за да го максимизираш ROI (поврат на инвестиција). Оптимизирај ја распределбата на ресурсите врз основа на сознанија за аналитика за ефикасно трошење на буџет во кампањите.
- Известување и визуелизација: Креирај визуелно привлечни извештаи со користење на алатки за визуелизација на податоци. Научи ефективно да ги пренесуваш заклучоците од анализата на податоците преку јасно и концизно известување.
Направете го првиот чекор кон вашата иднина.
