Web Analytics
Código
42381
Unidade Orgânica
Instituto Superior de Estatística e Gestão de Informação
Créditos
7.5
Professor responsável
Tiago Oliveira
Horas semanais
2.0
Língua de ensino
Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês
Objectivos
Hoje, a Internet e todos os serviços que lhe estão associados representam uma IGNOREe de dados de dimensão extrema. Esta informação é um IGNOREe clara de conhecimento que, se correctamente alavancada, pode ser um ponto crítico no sucesso das organizações. O objectivo desta unidade curricular consiste em fazer uma abordagem quantitativa aos dados que são gerados por Websites e pela sua integração com outras IGNOREes de informação. Com base em diferentes análises explorar a forma como este conhecimento pode ser incorporado nos processos de decisão das organizações.
Pré-requisitos
Não tem
Conteúdo
- Visão global de web analytics
1.2. Questões chave associadas ao web analytics 2.0
1.3. Definição de web analytics 2.0
1.4. Mudança: sim, nós podemos!
2. O mundo maravilhoso do clickstream analytics: metrics
2.1. Métricas Standard: oito web métricas críticas:
2.1.1. Visits and visitors
2.1.2. Time on page and time on site
2.1.3. Bounce rate
2.1.4. Exit rate
2.1.5. Conversion rate
2.1.6. Engagement
2.2. Web metrics desmistificado
3. O mundo maravilhoso do clickstream analytics: aplicações práticas
4. Modelos de evolução de preços e funil de conversão
4.1. Definição dos modelos de custo (CPC, CPM, CPA…)
4.2. Vantagens e desvantagens dos modelos de custo
4.3. Exemplos práticos e demonstração de tabelas comparativas
4.4. A perspetiva evolutiva e tendência dos mercados online
4.5. Funil: da atenção à conversão
4.6. O papel das landing pages
4.7. Anatomia de uma landing page e a importância para a conversão
4.8. Análise da situação do cliente/campanha
5. Google Analytics
5.1. Introdução ao Google Analytics
5.1.1. O funcionamento do Google Analytics.
5.1.2. Contas, perfis e utilizadores
5.1.3. Navegação no Google Analytics
5.1.4. Métricas – o essencial
5.1.5. As principais áreas dos relatórios do Google Analytics
5.1.6. Configuração prática de uma conta de Google Analytics
5.1.7. Perfis
5.2. Fontes de tráfego
5.2.1. Direto, referring e tráfego de pesquisa
5.2.2. Search Engine Optimization
5.2.3. Campanhas
5.3. Conteúdo
5.3.1. Páginas de saída e páginas de chegada
5.3.2. Event tracking e AdSense
5.3.3. Pesquisa de Site
5.3.4. Experiências A/B
5.4. Visitas
5.4.1. Visitas únicas
5.4.2. Informação geográfica e de idioma
5.4.3. Comportamento do visitante
5.4.4. Relatórios técnicos
5.4.5. Benchmarking
5.5. Objetivos de sites
5.5.1. Definir objetivos, consoante o tipo de website
5.5.2. Funis
5.5.3. Relatórios de objetivos
5.5.4. Configuração de Dashboards para diferentes áreas de gestão
5.5.5. Custom Reports (re
Bibliografia
Burby, Jason; Atchison, Shane (2007) “Actionable Web Analytics: Using Data to Make Smart Business Decisions”. Wiley publishing, inc.
Hunt, Ben (2011) “Convert!: Designing Web Sites to Increase Traffic and Conversion”. Wiley publishing, inc.
Brent Dykes (2011) “Web Analytics Action Hero: Using Analysis to Gain Insight and Optimize Your Business”. Peachpit
Clifton, Brian (2010) “Advanced Web Metrics with Google Analytics, 2nd Edition”. Wiley publishing, inc.
Clifton, Brian (2010) “Advanced Web Metrics with Google Analytics, 2nd Edition”. Wiley publishing, inc.
Método de ensino
| Aulas teóricas onde são apresentados os conceitos base da disciplina. Apresentação de casos práticos para discussão. Desenvolvimento de projecto em grupo. |
Método de avaliação
1ª Época – Participação nas aulas e presença (20%), 1º projeto de grupo (30%), e 2º projeto de grupo (50%).
2ª Época – Participação nas aulas e presença (20%), 1º projeto de grupo (30%), e 2º projeto de grupo (50%).
Cada projeto deverá ter no máximo 20 páginas e 5000 palavras excluindo anexos.
1º Projeto – Competive Intelligence das Universidades em Portugal: ISEGI vs. Concorrência. Entrega do trabalho dia 8/04/2013 e a apresentação a 11/04/2013.
2º Projeto – Analisar o site do ISEGI e propor melhorias tendo em conta a interpretação de dados disponíveis. Entrega do trabalho 5 dias antes do exame e a apresentação na data do exame.