1. Métricas de SEO

• Palabras clave orgánicas y Tráfico orgánico: Miden la visibilidad de un sitio en los motores de búsqueda.
• Autoridad de Dominio (DA) y Backlinks: Indican la calidad y cantidad de enlaces entrantes hacia el sitio.
• Keywords en Ranking y % en el Top 10: Posición de las palabras clave en los primeros resultados de búsqueda.

2. CRO (Optimización de la Tasa de Conversión)

• Tasa de conversión y Tasa de abandono: Miden la efectividad de un sitio para convertir visitas en acciones concretas.
• Valor Medio del Pedido y Tiempo en la página: Evalúan el compromiso y la interacción de los usuarios.

3. Métricas en Redes Sociales

• Alcance, Impresiones y Frecuencia: Miden la visibilidad del contenido en redes sociales.
• Crecimiento de seguidores y Engagement: Indican la interacción y participación del público.
• Tasa de conversión y Clics en enlaces: Evalúan la efectividad de las acciones en redes sociales.

4. Métricas en Email Marketing

• Tasa de apertura, CTR (Click Through Rate) y Tasa de conversión: Evalúan la efectividad de las campañas de email.
• Tasa de rebote y Cancelación de suscripción: Miden problemas en la entrega y la pérdida de suscriptores.

5. Data-Driven Marketing

• Definir KPIs, Recolección y procesamiento de datos, Obtener resultados y Comunicar y retroalimentar: Proceso paso a paso para tomar decisiones basadas en datos.

6. Sistemas y Tipos de Almacenamiento de Datos

• Bases de Datos Relacionales: Almacenan datos estructurados en formato de tablas (filas y columnas). Ejemplos: MySQL, PostgreSQL.

• Sistemas NoSQL: Manejan grandes volúmenes de datos semiestructurados o no estructurados. Ejemplos: MongoDB, Cassandra.

• Data Warehouses: Almacenan datos estructurados con un esquema definido para su análisis. Ejemplos: Amazon Redshift, Google BigQuery.

• Data Lakes: Almacenan datos en bruto, sin estructura fija, lo que permite flexibilidad. Ejemplos: Hadoop, Amazon S3.

• CRM (Customer Relationship Management): Sistemas que gestionan y almacenan datos de clientes y sus interacciones comerciales. Ejemplos: Salesforce, HubSpot.

• Plataformas de Marketing: Herramientas que gestionan datos de campañas de marketing, integrando múltiples canales. Ejemplos: Google Analytics 360, Adobe Experience Cloud.

7. Roles en el Análisis de Datos

• Analista de Datos: Visualiza y reporta insights.
• Ingeniero de Datos: Procesa grandes volúmenes de datos.
• Científico de Datos: Crea modelos predictivos.

8. Modelos de Análisis

• Descriptivo, Diagnóstico, Predictivo y Prescriptivo: Modelos para analizar datos y optimizar decisiones.

9. Big Data en Marketing

• Volumen, Velocidad y Variedad: Aplicado en marketing para identificar patrones y optimizar estrategias.

10. Proceso de Marketing Basado en Datos

• Definir KPIs: Establecer objetivos y métricas clave.
• Recolectar Datos: Revisar y recopilar los datos necesarios.
• Procesar Datos: Limpiar, preparar y organizar los datos para el análisis.
• Obtener Resultados: Visualizar los resultados con gráficos y tablas.
• Comunicar y Retroalimentar: Presentar los resultados y mejorar las estrategias.

11. Transformación de Datos (ETL)

• Extracción: Recopilar datos de diferentes fuentes.
• Transformación: Limpiar y estandarizar los datos.
• Carga: Almacenar los datos en sistemas centralizados.

12. Limpieza y Preparación de Datos

• Eliminar duplicados, tratar valores faltantes y corregir errores para garantizar la calidad de los datos antes del análisis.

13. Herramientas para Procesar Datos

• Excel/Google Sheets: Análisis y visualización.
• Python/R: Análisis estadístico y machine learning.
• SQL: Manipulación y consulta de bases de datos.

14. Análisis e Interpretación de Datos

• Correlación: Relación entre variables.
• Métricas clave: R², precisión y recall en modelos predictivos.
• Contextualización: Relacionar los hallazgos con los objetivos de marketing.

15. Tipos de Análisis en Marketing

• Descriptivo: ¿Qué pasó?
• Diagnóstico: ¿Por qué pasó?
• Predictivo: ¿Qué pasará?
• Prescriptivo: ¿Cómo hago que pase?

16. Técnicas Avanzadas de Análisis

• Segmentación de Clientes: Agrupa clientes según características comunes para personalizar campañas.
• Análisis de Cohortes: Evalúa cómo cambia el comportamiento de grupos a lo largo del tiempo.
• Test A/B: Compara dos versiones de un elemento para identificar cuál tiene mejor rendimiento.

17. Tendencias y Tecnologías en Análisis de Datos

• Big Data: Manejo de grandes volúmenes de datos para obtener insights detallados.
• Automatización: Herramientas que optimizan la recolección y el análisis de datos.
• Machine Learning: Algoritmos que aprenden de los datos y hacen predicciones.

18. Machine Learning

• Supervisado: Aprende de datos etiquetados para hacer predicciones.
• No Supervisado: Identifica patrones sin etiquetas específicas.
• Reinforcement Learning: El sistema aprende interactuando con su entorno.

19. Errores Comunes en Análisis de Datos

• Sesgo en los Datos: Datos no representativos que llevan a conclusiones erróneas.
• Sobrecarga de Información: Demasiados datos pueden confundir; es importante enfocarse en lo importante.
• Mala Calidad de los Datos: Datos inexactos o irrelevantes pueden distorsionar el análisis.

20. Pasos del Data-Driven Marketing

1. Definir KPIs.
2. Recolectar y procesar datos.
3. Analizar y contar historias con datos.
4. Comunicar resultados y retroalimentar.

21. Data Storytelling

Combina narrativas y visualizaciones de datos para comunicar insights de manera clara y convincente. Es clave conocer a tu audiencia, simplificar la información y usar visualizaciones efectivas.

22. Herramientas y Tendencias

• Herramientas como Tableau y Power BI facilitan la creación de visualizaciones y dashboards interactivos.
• Tendencias: Automatización, interactividad y transparencia en el uso de datos.