Este módulo de orientación define el alcance de Analítica digital con Google Analytics, sus usos habituales y su lugar dentro de Marketing digital, ventas y comercio electrónico. El estudiante aclara objetivos, requisitos previos, plan de estudio y criterios de éxito. El marketing digital comienza con audiencia definida, problema del cliente y propuesta de valor y después adapta canal y mensaje a la etapa del recorrido. La tasa de conversión son conversiones divididas por visitas u oportunidades relevantes.

1. Analítica digital con Google Analytics — Introducción, objetivos y plan de aprendizaje — Objetivos de aprendizaje y conocimientos esenciales del tema
2. Analítica digital con Google Analytics — Introducción, objetivos y plan de aprendizaje — Conceptos, términos y su importancia práctica
3. Analítica digital con Google Analytics — Introducción, objetivos y plan de aprendizaje — Aplicación paso a paso de un método, herramienta o flujo de trabajo
4. Analítica digital con Google Analytics — Introducción, objetivos y plan de aprendizaje — Caso realista, tarea aplicada y análisis de errores
5. Analítica digital con Google Analytics — Introducción, objetivos y plan de aprendizaje — Comprobación de conocimientos, control de calidad y evaluación breve

Práctica: Define tu objetivo de aprendizaje, evalúa tus conocimientos actuales y crea un archivo de trabajo y evidencias para el curso.

Evaluación y finalización: Al final del módulo, el estudiante debe poder explicar claramente el alcance, los límites y su propio objetivo de aprendizaje.

Este módulo enseña los conceptos fundamentales, la terminología profesional y las diferencias importantes de Analítica digital con Google Analytics mediante ejemplos realistas de Marketing digital, ventas y comercio electrónico. SEO conecta intención de búsqueda con contenido útil, estructura clara, base técnica rastreable y señales creíbles; repetir palabras clave no es SEO. Un funnel ayuda a localizar dónde se pierden personas entre conocimiento, consideración, compra y retención.

1. Analítica digital con Google Analytics — Conceptos fundamentales y terminología profesional — Objetivos de aprendizaje y conocimientos esenciales del tema
2. Analítica digital con Google Analytics — Conceptos fundamentales y terminología profesional — Conceptos, términos y su importancia práctica
3. Analítica digital con Google Analytics — Conceptos fundamentales y terminología profesional — Aplicación paso a paso de un método, herramienta o flujo de trabajo
4. Analítica digital con Google Analytics — Conceptos fundamentales y terminología profesional — Caso realista, tarea aplicada y análisis de errores
5. Analítica digital con Google Analytics — Conceptos fundamentales y terminología profesional — Comprobación de conocimientos, control de calidad y evaluación breve

Práctica: Crea un mini glosario de al menos diez términos, explica cada uno con tus palabras y añade un ejemplo de uso.

Evaluación y finalización: El estudiante debe poder definir términos con precisión, distinguir conceptos relacionados y utilizarlos en el contexto adecuado.

Este módulo conecta los principios, modelos y marcos esenciales de Analítica digital con Google Analytics y analiza sus supuestos, utilidad y limitaciones dentro de Marketing digital, ventas y comercio electrónico. La publicidad de pago debe seguir impresiones, clics, CTR, CPC, conversiones, CPA y ROAS en lugar de optimizar solo tráfico. El email necesita permiso, entregabilidad, segmentación y medición.

1. Analítica digital con Google Analytics — Principios, modelos y marcos esenciales — Objetivos de aprendizaje y conocimientos esenciales del tema
2. Analítica digital con Google Analytics — Principios, modelos y marcos esenciales — Conceptos, términos y su importancia práctica
3. Analítica digital con Google Analytics — Principios, modelos y marcos esenciales — Aplicación paso a paso de un método, herramienta o flujo de trabajo
4. Analítica digital con Google Analytics — Principios, modelos y marcos esenciales — Caso realista, tarea aplicada y análisis de errores
5. Analítica digital con Google Analytics — Principios, modelos y marcos esenciales — Comprobación de conocimientos, control de calidad y evaluación breve

Práctica: Compara dos enfoques o modelos según fortalezas, limitaciones, datos necesarios y resultados esperados.

Evaluación y finalización: El estudiante debe poder justificar la elección de un modelo o marco y explicar sus limitaciones.

Este módulo presenta las herramientas, recursos y flujos de trabajo profesionales de Analítica digital con Google Analytics, desde la recopilación de entradas hasta la documentación y preparación de resultados en Marketing digital, ventas y comercio electrónico. La tasa de conversión son conversiones divididas por visitas u oportunidades relevantes. La atribución es imperfecta porque el cliente usa varios puntos de contacto.

1. Analítica digital con Google Analytics — Herramientas, recursos y flujos de trabajo profesionales — Objetivos de aprendizaje y conocimientos esenciales del tema
2. Analítica digital con Google Analytics — Herramientas, recursos y flujos de trabajo profesionales — Conceptos, términos y su importancia práctica
3. Analítica digital con Google Analytics — Herramientas, recursos y flujos de trabajo profesionales — Aplicación paso a paso de un método, herramienta o flujo de trabajo
4. Analítica digital con Google Analytics — Herramientas, recursos y flujos de trabajo profesionales — Caso realista, tarea aplicada y análisis de errores
5. Analítica digital con Google Analytics — Herramientas, recursos y flujos de trabajo profesionales — Comprobación de conocimientos, control de calidad y evaluación breve

Práctica: Diseña un flujo de trabajo con entrada, herramienta/recurso, paso, salida, punto de control y evidencia conservada.

Evaluación y finalización: El estudiante debe poder elegir herramientas adecuadas y construir un flujo de trabajo trazable de principio a fin.

Este módulo convierte Analítica digital con Google Analytics en métodos aplicables paso a paso, con selección del método, secuencia, puntos de decisión, controles y verificación del resultado en Marketing digital, ventas y comercio electrónico. Un funnel ayuda a localizar dónde se pierden personas entre conocimiento, consideración, compra y retención. Un A/B test cambia una variable definida y fija la métrica antes de ver resultados.

1. Analítica digital con Google Analytics — Métodos, técnicas y aplicación paso a paso — Objetivos de aprendizaje y conocimientos esenciales del tema
2. Analítica digital con Google Analytics — Métodos, técnicas y aplicación paso a paso — Conceptos, términos y su importancia práctica
3. Analítica digital con Google Analytics — Métodos, técnicas y aplicación paso a paso — Aplicación paso a paso de un método, herramienta o flujo de trabajo
4. Analítica digital con Google Analytics — Métodos, técnicas y aplicación paso a paso — Caso realista, tarea aplicada y análisis de errores
5. Analítica digital con Google Analytics — Métodos, técnicas y aplicación paso a paso — Comprobación de conocimientos, control de calidad y evaluación breve

Práctica: Elige una tarea realista y divídela en preparación, ejecución, verificación y mejora, definiendo un criterio de éxito para cada fase. Elige producto/servicio. Define audiencia y propuesta de valor, crea un funnel, selecciona canal orgánico y pagado, objetivos CTR/CPC/conversión/CPA/ROAS, un A/B test y dos riesgos de checkout/postventa que puedan aumentar abandono o reembolsos.

Evaluación y finalización: El estudiante debe poder aplicar un método, explicar su secuencia y demostrar cómo se verifica el resultado.

Este módulo desarrolla habilidades en Analítica digital con Google Analytics mediante práctica guiada, adaptación, retroalimentación, diagnóstico de errores y mejora iterativa en Marketing digital, ventas y comercio electrónico. El email necesita permiso, entregabilidad, segmentación y medición. E-commerce también depende de claridad del producto, confianza, fricción checkout, fiabilidad de pago, cumplimiento y soporte postventa.

1. Analítica digital con Google Analytics — Práctica guiada y desarrollo de habilidades — Objetivos de aprendizaje y conocimientos esenciales del tema
2. Analítica digital con Google Analytics — Práctica guiada y desarrollo de habilidades — Conceptos, términos y su importancia práctica
3. Analítica digital con Google Analytics — Práctica guiada y desarrollo de habilidades — Aplicación paso a paso de un método, herramienta o flujo de trabajo
4. Analítica digital con Google Analytics — Práctica guiada y desarrollo de habilidades — Caso realista, tarea aplicada y análisis de errores
5. Analítica digital con Google Analytics — Práctica guiada y desarrollo de habilidades — Comprobación de conocimientos, control de calidad y evaluación breve

Práctica: Realiza la misma tarea en dos escenarios diferentes y compara qué pasos cambian y por qué. Elige producto/servicio. Define audiencia y propuesta de valor, crea un funnel, selecciona canal orgánico y pagado, objetivos CTR/CPC/conversión/CPA/ROAS, un A/B test y dos riesgos de checkout/postventa que puedan aumentar abandono o reembolsos.

Evaluación y finalización: El estudiante debe poder utilizar retroalimentación, identificar errores y producir una segunda versión mejorada.

Este módulo lleva Analítica digital con Google Analytics al nivel de resolución de problemas y toma de decisiones mediante casos realistas de Marketing digital, ventas y comercio electrónico, con información incompleta, presión de tiempo y objetivos en conflicto. La atribución es imperfecta porque el cliente usa varios puntos de contacto. El marketing digital comienza con audiencia definida, problema del cliente y propuesta de valor y después adapta canal y mensaje a la etapa del recorrido.

1. Analítica digital con Google Analytics — Casos reales, resolución de problemas y toma de decisiones — Objetivos de aprendizaje y conocimientos esenciales del tema
2. Analítica digital con Google Analytics — Casos reales, resolución de problemas y toma de decisiones — Conceptos, términos y su importancia práctica
3. Analítica digital con Google Analytics — Casos reales, resolución de problemas y toma de decisiones — Aplicación paso a paso de un método, herramienta o flujo de trabajo
4. Analítica digital con Google Analytics — Casos reales, resolución de problemas y toma de decisiones — Caso realista, tarea aplicada y análisis de errores
5. Analítica digital con Google Analytics — Casos reales, resolución de problemas y toma de decisiones — Comprobación de conocimientos, control de calidad y evaluación breve

Práctica: Prepara un análisis de caso separado en problema, hechos verificados, supuestos, opciones, solución elegida y justificación. Elige producto/servicio. Define audiencia y propuesta de valor, crea un funnel, selecciona canal orgánico y pagado, objetivos CTR/CPC/conversión/CPA/ROAS, un A/B test y dos riesgos de checkout/postventa que puedan aumentar abandono o reembolsos.

Evaluación y finalización: El estudiante debe poder comparar opciones bajo incertidumbre y defender una decisión con evidencia y razonamiento claro.

Este módulo aborda calidad, ética, riesgo, seguridad y estándares profesionales en Analítica digital con Google Analytics, incluida la precisión, privacidad, responsabilidad y documentación en Marketing digital, ventas y comercio electrónico. Un A/B test cambia una variable definida y fija la métrica antes de ver resultados. SEO conecta intención de búsqueda con contenido útil, estructura clara, base técnica rastreable y señales creíbles; repetir palabras clave no es SEO.

1. Analítica digital con Google Analytics — Calidad, ética, riesgo, seguridad y estándares profesionales — Objetivos de aprendizaje y conocimientos esenciales del tema
2. Analítica digital con Google Analytics — Calidad, ética, riesgo, seguridad y estándares profesionales — Conceptos, términos y su importancia práctica
3. Analítica digital con Google Analytics — Calidad, ética, riesgo, seguridad y estándares profesionales — Aplicación paso a paso de un método, herramienta o flujo de trabajo
4. Analítica digital con Google Analytics — Calidad, ética, riesgo, seguridad y estándares profesionales — Caso realista, tarea aplicada y análisis de errores
5. Analítica digital con Google Analytics — Calidad, ética, riesgo, seguridad y estándares profesionales — Comprobación de conocimientos, control de calidad y evaluación breve

Práctica: Crea una lista de control con al menos cinco riesgos, controles preventivos, métodos de verificación y pasos de escalamiento.

Evaluación y finalización: El estudiante debe poder definir criterios de calidad y ética, identificar riesgos importantes y recomendar controles adecuados.

Este módulo avanzado integra el conocimiento de Analítica digital con Google Analytics en un proyecto que combina objetivo, alcance, tareas, recursos, indicadores de calidad y entregables para Marketing digital, ventas y comercio electrónico. E-commerce también depende de claridad del producto, confianza, fricción checkout, fiabilidad de pago, cumplimiento y soporte postventa. La publicidad de pago debe seguir impresiones, clics, CTR, CPC, conversiones, CPA y ROAS en lugar de optimizar solo tráfico.

1. Analítica digital con Google Analytics — Práctica avanzada, proyecto e integración laboral — Objetivos de aprendizaje y conocimientos esenciales del tema
2. Analítica digital con Google Analytics — Práctica avanzada, proyecto e integración laboral — Conceptos, términos y su importancia práctica
3. Analítica digital con Google Analytics — Práctica avanzada, proyecto e integración laboral — Aplicación paso a paso de un método, herramienta o flujo de trabajo
4. Analítica digital con Google Analytics — Práctica avanzada, proyecto e integración laboral — Caso realista, tarea aplicada y análisis de errores
5. Analítica digital con Google Analytics — Práctica avanzada, proyecto e integración laboral — Comprobación de conocimientos, control de calidad y evaluación breve

Práctica: Diseña un pequeño proyecto final con objetivo, alcance, cinco tareas, dos riesgos, dos indicadores de calidad y un entregable concreto. Elige producto/servicio. Define audiencia y propuesta de valor, crea un funnel, selecciona canal orgánico y pagado, objetivos CTR/CPC/conversión/CPA/ROAS, un A/B test y dos riesgos de checkout/postventa que puedan aumentar abandono o reembolsos.

Evaluación y finalización: El estudiante debe poder integrar varias habilidades en un proyecto y demostrar la relación entre el plan y el resultado real.

El módulo final sintetiza lo aprendido en Analítica digital con Google Analytics, lo convierte en portafolio y aplicación profesional en Marketing digital, ventas y comercio electrónico y prepara para el examen final. El marketing digital comienza con audiencia definida, problema del cliente y propuesta de valor y después adapta canal y mensaje a la etapa del recorrido. La tasa de conversión son conversiones divididas por visitas u oportunidades relevantes.

1. Analítica digital con Google Analytics — Evaluación final, portafolio y aplicación profesional — Objetivos de aprendizaje y conocimientos esenciales del tema
2. Analítica digital con Google Analytics — Evaluación final, portafolio y aplicación profesional — Conceptos, términos y su importancia práctica
3. Analítica digital con Google Analytics — Evaluación final, portafolio y aplicación profesional — Aplicación paso a paso de un método, herramienta o flujo de trabajo
4. Analítica digital con Google Analytics — Evaluación final, portafolio y aplicación profesional — Caso realista, tarea aplicada y análisis de errores
5. Analítica digital con Google Analytics — Evaluación final, portafolio y aplicación profesional — Comprobación de conocimientos, control de calidad y evaluación breve

Práctica: Selecciona tus tres mejores trabajos del curso y describe en cada uno el problema, método, resultado, evidencia y próxima mejora. Elige producto/servicio. Define audiencia y propuesta de valor, crea un funnel, selecciona canal orgánico y pagado, objetivos CTR/CPC/conversión/CPA/ROAS, un A/B test y dos riesgos de checkout/postventa que puedan aumentar abandono o reembolsos.

Evaluación y finalización: El estudiante debe poder combinar conceptos, métodos, análisis de casos y controles de calidad para demostrar competencia en la evaluación final.