1. Introducción a lo digital
En esta unidad se brindará una introducción al mundo de la comunicación, el marketing y los negocios digitales. Se trata de una unidad de nivelación, donde se entenderá cómo funciona el ecosistema digital de una organización.
2. Introducción a la analítica digital

Concepto de la analítica digital desde un punto de vista de negocio, su importancia y qué rol tiene en la organización. Qué se espera de un analista digital, y qué habilidades y conocimientos debe tener

3. La estrategia de medición

En esta unidad se dará a conocer la importancia de la estrategia de medición para cualquier proyecto de analítica digital, y se ofrecerán los lineamientos prácticos y ejemplos para llevarla adelante. El método elegido será el desarrollado por Vincent Kermorgant y Ilkka Manninen en su famoso artículo “Implementing Web Analytics the Nokia Way: a Customer’s Methodology”.

4. ¿Cómo mide una herramienta analítica?

Unidad muy breve orientada a obtener un acercamiento muy general de cómo funcionan las herramientas de analítica. ¿Cuáles hay en el mercado? ¿Para qué sirven? Conceptos de: Snippet, SDK, pixel de medición, cookies, protocolo de medición, herramientas de gestión de etiquetas, dataLayer. Concepto de muestreo y su aplicación en analítica digital. Interacción con el mundo offline. 

5. Conceptos básicos de analítica digital

En esta unidad se explicará a fondo la terminología básica de la analítica digital, para comprender exactamente de qué hablamos cuando hablamos de: modelo de datos, páginas vistas, pantallas vistas, profundidad de página, tasa de rebote, tasa de salida, CTR, conversiones, transacciones, cookies, usuarios recurrentes, etc. Se hablará de las principales técnicas de analítica: segmentación, benchmark y estadística. 

6. Creación y estructura de una cuenta de Google Analytics.

Conceptos y características de: cuentas, propiedades, vistas, filtros, UAs. Medición de ecosistemas Cross-domain y de ecosistemas Cross-Device. ¿Cómo crear una cuenta y empezar a medir? Configuraciones de cuentas, propiedad y vistas. Gestión de permisos de usuarios. 

7. Interfaz de reportes estándar

En esta unidad se conocerán los componentes de reportes estándar. Se ofrecerá también el concepto de métrica y dimensión, y se presentarán las dimensiones y métricas estándar, así como también las personalizadas. También se verá el concepto de reporte personalizado y el de Métrica calculada. Breve introducción al uso de segmentos. 

8. Análisis de Audiencia

En esta unidad se verán los reportes de Audiencia de Google Analytics, explicando cómo sus métricas son calculadas y cómo puede usarlas un negocio para ganar insight sobre las características de los usuarios que interactúan con su ecosistema. Los reportes a ver serán: Visión general, información demográfica, Intereses, información geográfica, comportamiento, tecnología, mobile, benchmark. 

9. Análisis de adquisición

En esta unidad se explicarán los reportes de adquisición de Google Analytics. Integración con Adwords, etiquetado manual de campañas, reportes de la consola de Search para alimentar de información las estrategias de SEO. Se estudiará también el árbol de decisión de atribución de origen de tráfico. 

10. Análisis de comportamiento de usuarios

En esta unidad se estudiará cómo analizar el comportamiento de los usuarios con el ecosistema digital. Visualizaciones de contenido, páginas de aterrizaje, auditorías de velocidad de navegación y búsquedas realizadas en el sitio. También se conocerán en esta unidad los reportes de eventos. Analítica de página: un acercamiento analítico al diseño de UX. Utilidad de complementar los reportes con heatmaps y playbacks, y herramientas disponibles para hacerlo (Mousestats, Crazyegg o los reportes InPage de Google Analytics). Análisis de Flujo de uso de entornos digitales. 

11. Conversiones

Tipos y configuración de conversiones. Ruta inversa de conversiones. Embudos de conversión: su utilidad y cómo configurar uno en Google Analytics. Flujos de conversión. Objetivos Inteligentes. En esta unidad también se estudiará por qué es necesario tener una visión multicanal en la atribución de conversiones, la definición de modelos de conversión, cuáles son los posibles, y cómo elegir el modelo de conversión ideal a través del uso de herramientas estadísticas. 

12. Ecommerce Mejorado

En esta unidad se conocerá a fondo el módulo adicional de Google Anlytics desarrollado para mejorar las mediciones de sitios de comercio electrónico. Allí se verán los conceptos de: Análisis por producto/categoría/SKU. Análisis de listas y posiciones. Análisis de promociones internas. Análisis de comportamiento de compra. Analítica de Checkout y abandono de carrito. Tiempo para compra. Otras métricas claves de eCommerce. 

13. Recursos personalizados

El mundo omnichannel y su impacto en la analítica digital. Medición de usuarios en todo el viaje del comprador a través de distintos canales. Implementación de identificadores de usuarios y límites por leyes de protección de datos personales. Se hablará del paso del foco puesto en CPA al foco puesto en CLTV, y la utilidad del análisis de cohortes para tal fin. 

15. APIs

¿Qué es una API y cuál es su influencia en los negocios digitales? ¿Cómo puede aprovecharlas un analista digital?. Core Reporting API de Google Analytics. Management API y protocolo de medición.

16. Google Analytics Quialified Individual

Al llegar a esta unidad el alumno estará listo para rendir un examen de certificación. En esta unidad se ofrecerá coaching para quienes quieran hacerlo. En caso de fallar, se dispondrá de tiempo para que vuelva a prepararlo y haga un intento más al finalizar la cursada. 

17. Introducción a la implementación del sistema de medición

En esta unidad se estudiará cuáles son las diversas opciones para implementar una herramienta de medición en un sitio web para medir páginas vistas, eventos y actividades de comercio electrónico: Mediciones directas a la herramienta de medición. (Método tradicional, desactualizado) Recolección de datos DOM mediante herramienta de gestión de etiquetas. (Método rápido, sencillo y sin necesidad de tocar el código del sitio) Recolección de datos mediante la implementación de un objeto de capa de datos. (Método robusto) 

18. Introducción a Google Tag Manager

Utilización de etiquetas, variables y disparadores para medir. 

19. El DOM

De qué se compone y cómo leerlo. Por qué un analista digital senior debe conocer JS y jQuery para interactuar con el DOM y procesar información. Qué son y cómo usarlos para crear etiquetas y variables avanzadas. 

20. El dataLayer

Para qué y cómo se utiliza la variable dataLayer. 

20. Automatización de reportes

Utilización de la Core Reporting API para automatizar el trabajo del analista mediante la generación de reportes automáticos. 

21 Google Analytics 4

Diferencias en el modelo de datos y en la información disponible, configuraciones de la cuenta, diferencias en la implementación, Explore Capabilities: un nuevo nivel de reportes personalizados.