• 8 secciones
  • 63 lecciones
  • 10 semanas
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  • CURSO ONLINE
    1
    • 1.1
      Únete a la clase online, en vivo, aquí
      120 minutos
  • Bienvenida e Introducción
    1
    • 2.1
      Bienvenida e Introducción
  • Módulo 1: Fundamentos del análisis en marketing digital
    Conceptos esenciales para interpretar datos y tomar decisiones basadas en evidencia. Diferencia entre métricas, KPIs e insights, cómo establecer objetivos medibles y evitar indicadores de vanidad, sentando las bases para una gestión digital estratégica y orientada al rendimiento.
    16
    • 3.1
      Definición de métricas y KPIs en el contexto digital
    • 3.2
      Diferencias entre datos, información e insights
    • 3.3
      Rol del análisis en la toma de decisiones estratégicas
    • 3.4
      Marco teórico: Data-Driven Marketing y Performance Marketing
    • 3.5
      ¿Qué hace que un indicador sea “clave” (KPI)?
    • 3.6
      El salto de la métrica al insight: interpretación y contexto
    • 3.7
      Errores comunes en la confusión de estos conceptos
    • 3.8
      Caso aplicado: construcción de KPIs a partir de métricas simples
    • 3.9
      Métricas de Vanidad vs. KPIs
    • 3.10
      Conexión entre objetivos de negocio y métricas digitales
    • 3.11
      Jerarquización de objetivos: primarios, secundarios y terciarios
    • 3.12
      Ejemplo: de un objetivo general a indicadores específicos
    • 3.13
      Más Alla de la Métrica
    • 3.14
      Estudios de caso y ejemplos
    • 3.15
      Campaña de retail colombiano
    • 3.16
      Startup fintech mexicana
  • Módulo 2: Métricas clave por canal digital
    Principales métricas y KPIs en redes sociales, sitios web, email marketing y campañas pagadas. Interpreta indicadores específicos de cada canal, distinguir entre datos operativos y estratégicos, y comparar resultados multicanal para optimizar decisiones y asignar recursos con base en evidencia.
    10
    • 4.1
      Dinámicas de interacción
    • 4.2
      Principales métricas en redes sociales
    • 4.3
      Engagement en la economía de la atención
    • 4.4
      Herramienta práctica: dashboard básico en Google Analytics / Data Studio
    • 4.5
      Métricas en email marketing: tasas de apertura, clics y conversión
    • 4.6
      ROAS (Return on Advertising Spend)
    • 4.7
      Impresiones y alcance
    • 4.8
      Modelos de atribución en campañas pagadas
    • 4.9
      Benchmark internacional: HubSpot y métricas de inbound marketing
    • 4.10
      Análisis comparativo y aprendizajes
  • Módulo 3: Herramientas básicas para visualizar y analizar datos
    Principales plataformas para el análisis digital, como Google Analytics, Data Studio y Meta Business Suite. Construir dashboards, comparar periodos y detectar tendencias con criterio, facilitando una lectura visual, ordenada y estratégica de los datos en entornos digitales.
    11
    • 5.1
      GA4 y Looker Studio
    • 5.2
      Paneles en Meta Business Suite y otras plataformas
    • 5.3
      Meta Business Suite: el ecosistema de Facebook e Instagram
    • 5.4
      LinkedIn Campaign Manager
    • 5.5
      TikTok Ads Manager
    • 5.6
      YouTube Studio y Google Ads Video Campaigns
    • 5.7
      Comparación crítica entre paneles nativos
    • 5.8
      Implicaciones para la práctica profesional
    • 5.9
      Estudios de caso integrados
    • 5.10
      Startup fintech mexicana – Retención como métrica estratégica
    • 5.11
      Retail peruano – Análisis estacional con dashboards comparativos
  • Módulo 4: Toma de decisiones a partir de datos reales
    Interpretar resultados con sentido estratégico, identificar patrones, priorizar acciones y comunicar hallazgos de forma efectiva. Permite transformar métricas en decisiones concretas que mejoren el rendimiento digital, optimicen recursos y fortalezcan la capacidad analítica dentro de equipos y organizaciones.
    11
    • 6.1
      Cómo detectar qué está funcionando y qué no
    • 6.2
      Segmentación de datos para decisiones más precisas
    • 6.3
      Marco conceptual de la segmentación de datos
    • 6.4
      Importancia de la segmentación para la toma de decisiones
    • 6.5
      Técnicas de segmentación en marketing digital
    • 6.6
      Ejemplo: segmentación en campañas digitales
    • 6.7
      De datos a decisiones claras
    • 6.8
      Estudios de caso y ejemplos prácticos
    • 6.9
      Pyme ecuatoriana de e-commerce de moda sostenible
    • 6.10
      Fintech mexicana enfocada en adquisición de usuarios
    • 6.11
      Retail peruano y la estacionalidad en campañas pagadas
  • Módulo 5: Buenas prácticas y errores frecuentes
    Analizar los fallos más comunes en la interpretación de métricas y la gestión de datos digitales. Estrategias para evitar sesgos, mitos y confusiones, reforzando una lectura crítica, ética y orientada a resultados que garantice decisiones basadas en indicadores confiables y relevantes.
    13
    • 7.1
      Errores comunes en la interpretación de métricas
    • 7.2
      Casos de éxito con análisis simple y bien enfocado
    • 7.3
      Pyme gastronómica en Quito (Ecuador)
    • 7.4
      Retail de moda en Lima (Perú)
    • 7.5
      Startup fintech en Ciudad de México (México)
    • 7.6
      Ánalisis de métricas digitales
    • 7.7
      Checklist para evaluar campañas con datos
    • 7.8
      Objetivos estratégicos
    • 7.9
      Selección y coherencia de KPIs
    • 7.10
      Análisis en contexto
    • 7.11
      Calidad y fiabilidad de los datos
    • 7.12
      Toma de decisiones y aprendizaje
    • 7.13
      Ejemplo: ecommerce latinoamericano
  • Evaluación Final
    1
    • 8.1
      Evaluación Final
      69 minutos9 preguntas

Análisis de Métricas y KPIs en Marketing Digital

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