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Questions and Answers
Quale aspetto non è una componente principale della digital analytics?
Quale aspetto non è una componente principale della digital analytics?
Quale tra le seguenti affermazioni è vera riguardo ai dati quantitativi e qualitativi?
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Quale metodo è utilizzato per raccogliere dati qualitativi?
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In che modo i dati quantitativi possono essere descritti?
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Qual è uno degli obiettivi della reportistica nella digital analytics?
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Quale dei seguenti è un metodo per raccogliere dati qualitativi sul tasso di abbandono del carrello?
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Qual è una delle responsabilità di un Digital Analyst?
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In un URL, quale parte specifica la risorsa sul server?
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Cosa indica il dominio di primo livello in un URL?
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Quale delle seguenti affermazioni è vera riguardo ai cookie?
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Cosa rappresenta il frammento in un URL?
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Qual è la funzione principale dei dati quantitativi nel contesto del tasso di abbandono del carrello?
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Qual è la differenza principale tra i cookies di prima parte e quelli di terza parte?
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Cosa rappresenta un evento in Google Analytics?
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Quale affermazione sui flussi di dati in Google Analytics è corretta?
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Qual è il livello più alto nella struttura di Google Analytics?
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Qual è una considerazione importante riguardo ai cookies e alla privacy?
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Cosa descrive meglio la tipologia di eventi raccolti automaticamente in Google Analytics?
Cosa descrive meglio la tipologia di eventi raccolti automaticamente in Google Analytics?
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Cosa si intende per eventi personalizzati in Google Analytics?
Cosa si intende per eventi personalizzati in Google Analytics?
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Qual è la funzione principale dei cookies?
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Quale dei seguenti eventi deve essere implementato manualmente in Google Analytics?
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Qual è il ruolo di un attivatore in Google Tag Manager (GTM)?
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In cosa consiste principalmente il Data Layer in GTM?
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Quali sono i tre momenti dell'esperienza utente sul sito web?
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Qual è uno degli obiettivi principali di una homepage?
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Quali sono le domande fondamentali che la proposta di valore deve rispondere?
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Come si può esprimere al meglio la proposta di valore?
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Quale affermazione è vera riguardo agli attivatori in GTM?
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Perché è importante la velocità di risposta delle domande sulla homepage?
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Quali tipi di informazioni possono essere archiviate nel Data Layer?
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Study Notes
Analisi Digitali
- Il processo di raccolta e analisi dei dati digitali da fonti online, per migliorare le prestazioni e le decisioni aziendali.
- Include la raccolta dati (es. Google Analytics), la misurazione (KPI), la reportistica, l'analisi e l'ottimizzazione delle strategie di marketing.
- Serve per prendere decisioni basate sui dati, monitorare le prestazioni (identificando problemi e intervenendo tempestivamente), monitorare l'esperienza utente, personalizzare i contenuti e monitorare le campagne in tempo reale.
Dati Quantitativi
- Dati numerici e misurabili.
- Rispondono a domande come "che cosa?", "quanto?".
- Raccolti tramite strumenti di analisi web, esperimenti controllati ed altro.
- Utilizzano metodi statistici per identificare trend e testare ipotesi.
Dati Qualitativi
- Dati descrittivi, non numerici.
- Rispondono a domande come "perché?", "in che modo?".
- Raccolti tramite interviste, osservazioni, recensioni, e analisi di conversazioni sui social.
- Utilizzano l'identificazione dei temi, modelli e approfondimenti dai dati testuali o visivi.
Utilizzo Combinato
- Essenziale per una visione completa e dettagliata del comportamento degli utenti.
- I dati quantitativi forniscono una panoramica dei comportamenti generali.
- I dati qualitativi aiutano a capire il motivo dei comportamenti, come ad esempio sondaggi post-abbandono o interviste agli utenti, analizzando i feedback lasciati dai clienti.
Struttura del sito web
- Insieme gerarchico di pagine, dove la home page è il punto di partenza che si ramifica in pagine, sottopagine.
- La struttura è importante per l'usabilità, la navigabilità, la SEO, la gestione dei contenuti e la scalabilità del sito.
Caratteristiche di confronto Dati Quantitativi e Dati Qualitativi
- Definizione: Dati Quantitativi rappresentano misurazioni numeriche e statistiche (es. numeri, percentuali). Dati Qualitativi comprendono informazioni descrittive e non numeriche (es. testi, immagini, video, opinioni).
- Metodi di raccolta: Dati quantitativi vengono raccolti tramite strumenti di analisi (es. Google Analytics, A/B testing). Dati qualitativi vengono raccolti tramite interviste, focus group, feedback utenti, osservazioni e recensioni.
- Obiettivo: Dati quantitativi cercano di misurare e quantificare il comportamento degli utenti. Dati qualitativi si concentrano sull'approfondimento del contesto, sul motivo dietro alle azioni, e sulle esperienze degli utenti.
- Vantaggi: I dati quantitativi sono generalmente facilmente misurabili, comparabili, e analizzabili statisticamente. I dati qualitativi offrono comprensione dei contesti e delle esperienze degli utenti.
- Svantaggi: I dati quantitativi possono mancare di contesto e non spiegare il "perché" dietro i numeri. I dati qualitativi sono più difficili da raccogliere e analizzare e possono essere soggettivi.
- Esempio di domande di ricerca: Quantitativo: Quante persone hanno visitato il sito? Qual è il tasso di conversione? Qualitativo: Perché gli utenti abbandonano il carrello? Cosa pensano gli utenti del nuovo design del sito?
URL e sito internet
- Un identificatore univoco di una risorsa su internet.
- Ha una struttura con parti come protocollo, dominio, percorso, query e frammento.
Google Analytics
- Strumento per raccogliere e analizzare i dati da siti web o app.
- Include la gestione di cookie e pixel di tracciamento in conformità con GDPR.
Eventi e parametri evento in Google Analytics
- Un'interazione che un utente esegue sul sito web.
- Può essere automatico, richiede misurazione avanzata, oppure è da implementare manualmente.
- I parametri forniscono informazioni aggiuntive agli eventi. Esempio: download di un file ( nome del file, testo del link cliccato, pagina dove avviene il download).
Segmentazione dati
- Dividere un set di dati in sottoinsiemi più piccoli con caratteristiche comuni. Esempio: utenti desktop vs. utenti mobile.
Periodi Temporali Lunghi
- Analizzare i dati su periodi lunghi per individuare tendenze e comportamenti.
Metriche e Dimensioni (in Analisi)
- Metriche: dati numerici (quantitativi). Esempi: sessioni, durata media della sessione, tasso di conversione.
- Dimensioni: attributi che descrivono o categorizzano i dati. Esempio: paese, dispositivo, fonte di traffico.
Parametri UTM
- Aggiunti agli URL per tracciare le campagne marketing.
- Comprendere da dove proviene il traffico verso un sito web.
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Description
Questo quiz esplora il processo di raccolta e analisi dei dati digitali, evidenziando le differenze tra dati quantitativi e qualitativi. Scoprirai come questi dati possano migliorare le prestazioni aziendali e informare le decisioni strategiche. Inoltre, analizziamo gli strumenti e le metodologie utilizzate per misurare e ottimizzare risultati.
