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Métodos Analíticos Digitais

Objetivos

A transformação digital das empresas é um dos objetivos de grande parte das empresas, tornando os servic¿os em IGNOREes de dados e informações muito relevantes para a anaálise e estudo. Com múltiplos pontos de contacto durante a jornada do consumidor, é essencial para as empresas investirem em Analytics para entenderem melhor os seus clientes e preverem o comportamento destes nos seus ativos digitais, potenciando a geração de retorno. Esta informação é IGNOREe de conhecimento crítico para as empresas e permite ajudar a preparar uma estratégia de negócio eficiente e rentável.

 

Num mundo dinâmico e em rápida mudança, ter o conhecimento e as ferramentas para transformar os negócios da empresa é fundamental para o sucesso. Este curso apresenta a teoria e a prática necessária para orientar os alunos através do conhecimento e capacidade essenciais para usar as ferramentas para aplicar Digital Analytics em organizações e projetos de diferentes tipos.

 

O principal objetivo deste curso é a (A) aplicação de métodos quantitativos e (B) metodologias de análise dos dados gerados pelas diferentes IGNOREes de dados originadas em websites, aplicações móveis, portais e outras plataformas. Além disso, pretende-se (C) explorar de que forma estas análises e IGNOREes de informação podem ser incorporadas no processo de decisão para gerar mais receita e aumentar o retorno do investimento (ROI).
 

Caracterização geral

Código

400082

Créditos

7.5

Professor responsável

Bruno Filipe Santos Amaral

Horas

Semanais - A disponibilizar brevemente

Totais - A disponibilizar brevemente

Idioma de ensino

Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês

Pré-requisitos

Licenciatura em Gestão Empresarial, Gestão da Informação, Engenharia, Economia ou Marketing.

Bibliografia

Altamente recomendado
 - Avinash Kaushik (2010) "Web Analytics 2.0: The Art of Online Accountability and Science of Customer
Centricity". Wiley publishing, inc.
 - Brent Dykes (2011) "Web Analytics Action Hero: Using Analysis to Gain Insight and Optimize Your Business".
Peachpit
 - Google Analytics Breakthrough: From Zero to Business Impact by Feras Alhlou (Goodreads Author), Shiraz
Asif, Eric Fettman
 - George S. Nelson (2018) "The Analytics Lifecycle Toolkit". John Wiley & Sons, Wiley and SAS Business
collection.


Outros títulos sugeridos
 - Mobile App Analytics by Wolfgang Beer (2016), Publisher: O'Reilly Media, Inc.
 - Hunt, Ben (2011) "Convert!: Designing Web Sites to Increase Traffic and Conversion?. Wiley publishing, inc.
 - Davenport, Thomas H.; Harris, Jeanne G.; Morison, Robert (2010) "Analytics at Work: Smarter Decisions,
Better Results". Harvard Business School Publishing Corporation
 - Brian Clifton (2012) "Advanced Web Metrics with Google Analytics, 3nd Edition". John Wiley & Sons
 - Alistair Croll and Benjamin Yoskovitz (2013) "Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster".
O'Reilly
 - Eric Siegel (2016) "Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die". Wiley
publishing, inc.
 - Anil Maheshwari (2021) "Data Analytics Made Accessible: 2021 edition" (Kindle Edition). Amazon Digital
Services LLC

Método de ensino

Aulas teóricas de introdução aos conceitos base de Digital Analytics.
Apresentação e discussão de casos práticos.
Aulas práicas com exercícios para explorar os diferentes conceitos.
Desenvolvimento de trabalho de grupo para aplicar os conhecimentos num projeto real.
Avaliação final para verificação da matéria aprendida.

Método de avaliação

A avaliação será baseada na participação e assiduidade, num trabalho de grupo e também num exame final formal.


O trabalho de grupo deve ser realizado em grupos de 4 ou 5 alunos. Cada projeto deve ter no máximo 25 páginas e 7000 palavras, excluindo apêndice.


O exame final incluirá perguntas sobre todas as matérias abordadas durante a cadeira. Este incluirá questões teóricas que representam cerca de 60% e questões mais práticas que representam 40% dos pontos. Para passar é exigido um mínimo de 9,5 dos 20 pontos.


Cálculo da nota final ( para 1º e 2º período):
- 50% referentes à nota do exame (mínimo 9,5)
- 50% referente ao trabalho de gruupo (mínimo 9,5)
- +5% por envolvimento nas aulas

 

O envolvimento nas aulas é medido por um conjunto de fatores, nomeadamente a assiduidade às aulas, medindo a assiduidade presencial e remota, e um exercício intermédio que será partilhado e automaticamente avaliado no Moodle, a ser divulgado no intervalo do trimestre. A medição da assiduidade às aulas será feita com uma ferramenta externa que todos os alunos devem aceder e preencher no decorer de todas as aulas. Zoom e NOVA IMS App não são considerados para este fim.

Conteúdo

  1. Overview of digital analytics
    • 1.1. The evolution of analytics
    • 1.2. Key changes to Digital Analytics
    • 1.3. Digital Analytics in an Era of Digital Transformation
    • 1.4. Change: yes we can!
    • 1.5. The ESE(P) methodology
  1. The awesome world of clickstream analytics
    • 2.1. Main metrics demystified
    • 2.2. Measuring the omni-channel world
    • 2.3. Comparing metrics on different Analytics tools
    • 2.4. Core technology concepts and the Web
    • 2.5. Practical applications
  2. Google Analytics as a day-to-day tool
    • 3.1. Introduction to Google Analytics
    • 3.2. Evolution to Google Analytics 4
    • 3.3. Data dimensions and metrics
    • 3.4. Audience
    • 3.5. Acquisition
    • 3.6. Content analysis
    • 3.7. Benchmarking
    • 3.8. Account and property configuration
  3. Analytics Framework
    • 4.1. Analytics Thinking
    • 4.2. Objectives definition
    • 4.3. How to build a measurement strategy?
    • 4.4. Reporting and dashboard tools
    • 4.5. Practical applications
  4. Advanced usage of analytics tools
    • 5.1. Data Enrichment
    • 5.2. Segmentation
    • 5.3. The importance of Goals
    • 5.4. Funnel analysis
    • 5.5. E-commerce measurement and analysis
    • 5.6. Data Layer and the use of Tag Managers
    • 5.7. Experimentation
    • 5.8. Reporting and Dashboards
    • 5.9. Multi-channel Funnels
  5. Marketing metrics and Funnel Conversion
    • 6.1. Definition of cost and pricing models (Advertising)
    • 6.2. Measuring other channels
    • 6.3. Practical examples
    • 6.4. Funnels: from attention to conversion
    • 6.5. The role of landing pages
    • 6.6. Anatomy of a landing page and importance for conversion
    • 6.7. Analysis of the client / campaign situation