فلش‌کارت‌های آموزشی مبانی تحلیل وب و داده‌های دیجیتال برای رشد کسب‌وکار

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی تحلیل وب و داده‌های دیجیتال برای رشد کسب‌وکار

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و توسعه کسب‌وکار

موضوع میانی: تحلیل داده‌های دیجیتال و بازاریابی آنلاین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل وب و داده‌های دیجیتال
• 2. اهمیت تحلیل داده در کسب‌وکارهای آنلاین
• 3. اصول اولیه جمع‌آوری داده‌های وب
• 4. انواع داده‌های دیجیتال و منابع آن‌ها
• 5. ابزارهای کلیدی تحلیل وب (Google Analytics 4)
• 6. نصب و پیکربندی Google Analytics 4
• 7. مفاهیم پایه در Google Analytics 4: کاربران، جلسات، رویدادها
• 8. تعریف و اندازه‌گیری اهداف (Goals) در GA4
• 9. گزارش‌های استاندارد GA4: مخاطبان
• 10. گزارش‌های استاندارد GA4: اکتساب
• 11. گزارش‌های استاندارد GA4: رفتار
• 12. گزارش‌های استاندارد GA4: تبدیل
• 13. درک جریان رفتار کاربر (User Flow)
• 14. تحلیل مسیر تبدیل (Conversion Paths)
• 15. تنظیم و درک رویدادهای سفارشی (Custom Events)
• 16. تنظیم و درک پارامترهای رویداد سفارشی
• 17. تنظیم و درک رویدادهای پیش‌بینی‌کننده (Predictive Events)
• 18. ایجاد و استفاده از مخاطبان سفارشی (Custom Audiences)
• 19. تنظیم و استفاده از ابعاد سفارشی (Custom Dimensions)
• 20. تنظیم و استفاده از معیارهای سفارشی (Custom Metrics)
• 21. گزارش‌گیری پیشرفته با کاوش‌ها (Explorations)
• 22. کاوش جدول (Table Exploration)
• 23. کاوش قیف (Funnel Exploration)
• 24. کاوش مسیر (Path Exploration)
• 25. کاوش در قطعه (Slice Exploration)
• 26. کاوش زیرمجموعه (Segment Overlap Exploration)
• 27. تنظیم و استفاده از گزارش‌های سفارشی (Custom Reports)
• 28. مفهوم و کاربرد برچسب‌گذاری (Tagging)
• 29. Google Tag Manager: مقدمه و نصب
• 30. مدیریت تگ‌ها در Google Tag Manager
• 31. مدیریت تریگرها (Triggers) در GTM
• 32. مدیریت متغیرها (Variables) در GTM
• 33. اشکال‌زدایی (Debugging) در GTM
• 34. یکپارچه‌سازی GTM با GA4
• 35. تحلیل رفتار کاربر در وب‌سایت
• 36. شناسایی نقاط ضعف تجربه کاربری (UX)
• 37. بهینه‌سازی نرخ تبدیل (CRO)
• 38. آزمون A/B و تست چندمتغیره (MVT)
• 39. مفاهیم کلیدی در آزمون A/B
• 40. طراحی و اجرای آزمون A/B
• 41. تحلیل نتایج آزمون A/B
• 42. مقدمه‌ای بر بازاریابی محتوا
• 43. نقش تحلیل داده در بازاریابی محتوا
• 44. تحلیل عملکرد محتوا (مقالات، ویدئوها)
• 45. بهینه‌سازی محتوا برای موتورهای جستجو (SEO)
• 46. مفاهیم پایه سئو: کلمات کلیدی، بک‌لینک
• 47. ابزارهای سئو و تحلیل رقبا
• 48. تحلیل ترافیک ارگانیک (Organic Traffic)
• 49. بازاریابی شبکه‌های اجتماعی و تحلیل آن
• 50. مفاهیم کلیدی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 51. اندازه‌گیری بازگشت سرمایه (ROI) در بازاریابی دیجیتال
• 52. تحلیل کمپین‌های تبلیغاتی آنلاین (PPC)
• 53. مفاهیم کلیدی در تبلیغات کلیکی
• 54. گوگل ادز (Google Ads) و اصول آن
• 55. تحلیل عملکرد کمپین‌های گوگل ادز
• 56. تبلیغات در شبکه‌های اجتماعی (اینستاگرام، لینکدین)
• 57. تحلیل کمپین‌های تبلیغاتی در شبکه‌های اجتماعی
• 58. بازاریابی ایمیلی و تحلیل آن
• 59. مفاهیم و معیارهای کلیدی در بازاریابی ایمیلی
• 60. تحلیل نرخ باز شدن (Open Rate) و نرخ کلیک (CTR)
• 61. شخصی‌سازی در بازاریابی دیجیتال
• 62. استفاده از داده برای شخصی‌سازی تجربه کاربر
• 63. تحلیل داده‌های موبایل و اپلیکیشن
• 64. ابزارهای تحلیل اپلیکیشن (Firebase Analytics)
• 65. مفاهیم پایه در تحلیل اپلیکیشن
• 66. حفظ مشتری و تحلیل ریزش (Churn Analysis)
• 67. استراتژی‌های حفظ مشتری مبتنی بر داده
• 68. تحلیل رفتار مشتری در طول چرخه عمر
• 69. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (Business Intelligence)
• 70. کاربرد هوش تجاری در تحلیل داده‌های دیجیتال
• 71. تصویرسازی داده (Data Visualization)
• 72. ابزارهای تصویرسازی داده (Google Data Studio / Looker Studio)
• 73. ایجاد داشبوردهای مدیریتی (Dashboards)
• 74. اصول طراحی داشبوردهای مؤثر
• 75. تحلیل داده‌های مشتری (Customer Data Platform)
• 76. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی کاربران
• 77. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها (GDPR، CCPA)
• 78. رعایت الزامات قانونی در جمع‌آوری و پردازش داده
• 79. اخلاق در تحلیل داده‌های دیجیتال
• 80. آینده تحلیل وب و داده‌های دیجیتال
• 81. روندهای نوظهور در تحلیل داده
• 82. یادگیری ماشین (Machine Learning) در تحلیل داده
• 83. تکنیک‌های پیشرفته تحلیل داده (Big Data)
• 84. توسعه کسب‌وکار با رویکرد مبتنی بر داده
• 85. استراتژی‌های رشد پایدار با تحلیل داده
• 86. مدیریت دانش سازمانی مبتنی بر داده
• 87. تحلیل داده‌های فروش و ارتباط با مشتری (CRM)
• 88. یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف
• 89. ارتباط تحلیل وب با اهداف کلی کسب‌وکار
• 90. ارزیابی و بهبود مستمر استراتژی‌های تحلیل
• 91. نقش تحلیلگر داده در سازمان
• 92. مهارت‌های مورد نیاز تحلیلگر داده
• 93. تصمیم‌گیری استراتژیک مبتنی بر داده
• 94. چالش‌های رایج در تحلیل داده‌های دیجیتال
• 95. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
• 96. اهمیت فرهنگ داده‌محور در سازمان
• 97. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در تحلیل داده