Lavorare con Google Analytics

 

Lavorare con Google Analytics“Lavorare con Google Analytics” prepara al marketing digitale e fornisce una panoramica concisa ma completa di GA4 e delle sue integrazioni cloud.

Google Analytics 4 è il più moderno modello di dati disponibile per l’analisi del marketing digitale. Le nuove integrazioni cloud di GA4, infatti, non solo segnalano ciò che è successo ma, grazie a una migliore attivazione dei dati, influenzano ciò che accadrà, collegando dati online e offline per fornire informazioni di marketing complete.

Questo libro pratico vi prepara al futuro del marketing digitale; l’autore Mark Edmondson, esperto sviluppatore di Google per Google Analytics e Google Cloud, fornisce una panoramica concisa ma completa di GA4 e delle sue integrazioni cloud.

Gli analisti di dati, di mercato e di marketing impareranno i principali aspetti del nuovo potente modello di analisi di GA4, con argomenti che includono architettura e strategia delle informazioni, l’acquisizione, l’archiviazione e la modellazione dei dati. Verranno esaminati casi d’uso comuni per l’attivazione dei dati, fornendovi le indicazioni necessarie per implementarli.

Gli argomenti trattati:

  • come Google Cloud si integra con GA4
  • i possibili casi d’uso che le integrazioni con GA4 possono abilitare
  • le competenze e le risorse necessarie per creare integrazioni GA4
  • quanto è necessaria l’acquisizione dei dati GA4 per abilitare i casi d’uso
  • il processo di progettazione dei flussi di dati, dalla strategia all’archiviazione, modellazione e attivazione dei dati
  • come adattare i casi d’uso alle esigenze della vostra attivitĂ .
MARK EDMONDSON
Sviluppatore esperto di Google Analytics e Google Cloud, da piĂą di 15 anni aiuta brand globali nella loro strategia di marketing digitale. Contribuisce alla comunitĂ  del marketing digitale attraverso il suo blog e i suoi contributi open source, focalizzandosi sulla scienza dei dati e la progettazione di applicazioni basate sui dati del marketing digitale. Mark lavora quotidianamente con linguaggi di programmazione come R, Python, JavaScript e SQL per trasformare dati di analisi in informazioni utili e significative.

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