Plan docente de la asignatura

 

 

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Datos generales

 

Nombre de la asignatura: Analítica Digital

Código de la asignatura: 573496

Curso académico: 2021-2022

Coordinación: Cristobal Urbano Salido

Departamento: Departamento de Biblioteconomía, Documentación y Comunicación Audiovisual

créditos: 5

Programa único: S

 

 

Horas estimadas de dedicación

Horas totales 125

 

Actividades presenciales y/o no presenciales

40

 

-  Tutorización por grupos

Presencial

 

12

 

-  Prácticas de problemas

Presencial

 

28

Trabajo tutelado/dirigido

42,5

Aprendizaje autónomo

42,5

 

 

Competencias que se desarrollan

 

Competencias básicas

• Capacidad para alcanzar y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo o la aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.

• Capacidad para aplicar los conocimientos adquiridos y de resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con el área de estudio.

• Capacidad para integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de estos conocimientos y juicios.

• Habilidades de aprendizaje que permitan continuar estudiando de manera mayoritariamente autodirigida o autónoma.


Competencias específicas

• Capacidad para conocer y aplicar los principios metodológicos de la gestión del marketing digital, en especial para la mejora de la audiencia y las conversiones de sitios web y aplicaciones digitales.

• Capacidad para aplicar las métricas de análisis del uso y el comportamiento de los usuarios de sitios web.

 

 

 

 

Objetivos de aprendizaje

 

Referidos a conocimientos

• Conocer la estructura y la tipología de los datos que ofrecen los ficheros de registro de los servidores web.

• Dominar los fundamentos teóricos de la analítica digital con el objetivo de establecer planes de explotación de estos datos y evaluar los programas para explotarlos.

• Entender los conceptos de métrica e indicador clave de rendimiento, y su relación con los objetivos de negocio y las conversiones.

 

Referidos a habilidades, destrezas

• Aprender a instalar, configurar y explotar aplicaciones de analítica web.

• Aprender a elaborar informes a partir de datos de analítica y de la agregación de datos de terceros para audiencias no especializadas.

 

Referidos a actitudes, valores y normas

• Desarrollar hábitos de seguimiento del mercado tecnológico de la analítica digital, de los ámbitos de aplicación y de los aspectos éticos y legales aplicables.

 

 

Bloques temáticos

 

1. Analítica digital y analítica web

1.1. Conceptos clave y entornos de aplicación

1.2. Fundamentos tecnológicos del seguimiento de sitios web y aplicaciones móviles: archivos de registro, cookies y programas de explotación

1.3. Aspectos legales

2. Planificación y configuración de soluciones de analítica digital

2.1. Determinación del tipo de lugar que hay que analizar y de la finalidad del trabajo de analítica que se quiere llevar a cabo. Métricas básicas e indicadores clave de rendimiento (KPI)

2.2. Vínculo estratégico entre definición de objetivos y análisis de conversiones

2.3. Análisis de las soluciones tecnológicas y comerciales disponibles. Comparación con Google Analytics y Matomo como referentes del mercado.

2.4. Alta, configuración de cuentas y lectura de métricas básicas con diversos programas de analítica. Configuración de gestores de etiquetas: ejemplos de Google Tag Manager y Matomo Tag Manager.

3. Análisis de la adquisición, retención y conversión de usuarios

3.1. Canales de adquisición de usuarios. Análisis del comportamiento según el canal: calidad de las visitas, retención de usuarios y conversiones.

3.2. Relación entre comportamiento de usuarios (calidad de las visitas, retención, itinerarios, etc.) y conversión. Analítica de usuarios registrados versus usuarios no-registrados.

3.3. Adquisición en el canal de tráfico orgánico. Análisis del posicionamiento en buscadores (SEO). Google Search Console y otras herramientas externas de análisis del contenido, la estructura y los retroenlaces de los sitios web.

3.4. Seguimiento de campañas y marketing digital

3.5. Configuración de Google Tag Manager

3.6. Interacción entre programas de analítica y canales de adquisición de visitas de pago. Integración de Google Analytics y Google Ads

3.7. Analítica de captación de visitas desde las redes sociales

4. Analítica digital y aplicaciones móviles

4.1. Configuración de una propiedad para aplicaciones móviles con Google Analytics 4.

4.2. Seguimiento de objetivos de adquisición, conversiones y métricas derivadas de las tiendas de aplicaciones

5. De los datos a la interpretación: analítica aplicada a la evaluación, la gestión y la mejora continua

5.1. Generación de informes para los clientes y los agentes implicados en la toma de decisiones

5.2. Análisis contextualizado de la audiencia y de la competencia. Fuentes externas, paneles y encuestas. Certificación de audiencias digitales por parte de terceros.

5.3. Visualización de datos: elaboración de paneles de control (dashboards). Cuadros de indicadores clave de rendimiento (KPI)

 

 

Metodología y actividades formativas

 

La metodología de la asignatura consiste en clases magistrales combinadas con la resolución, el comentario y la discusión de casos prácticos. Durante el semestre se hacen una serie de trabajos no presenciales con el objetivo de abordar y profundizar aspectos concretos relacionados con la asignatura.

Esta metodología puede sufrir modificaciones en función de la evolución de la situación de excepcionalidad provocada por la COVID-19.

 

 

Evaluación acreditativa de los aprendizajes

 

La evaluación continua consiste en las siguientes actividades:

• Actividades de debate y participación en el Campus Virtual (5 % de la nota final)

• Ejercicios prácticos planteados en el taller de problemas (40 %).

• Un trabajo de curso dedicado a explotar e interpretar las estadísticas de un sitio web o aplicación (55 %).

Para aprobar la asignatura se ha de alcanzar una nota media global igual o superior a 5, así como obtener una puntuación mínima de 5 en el trabajo. Los ejercicios prácticos del taller de problemas no presentados se califican con 0 puntos.


Reevaluación


Se puede reevaluar el trabajo de curso. En caso de que no se haya realizado el trabajo, se obtendrá la calificación de «no presentado» y no podrá hacerse la reevaluación.

Para poder acceder a la reevaluación de los actos que se han especificado como reevaluables en el plan docente será necesario haber obtenido una puntuación inferior a 5/10 pero igual o superior a 4/10 (o equivalente).

 

Evaluación única

La evaluación única consiste en la presentación del trabajo de curso (70 % de la nota final) y en la realización de una prueba oral individualizada sobre los contenidos trabajados en el taller de problemas (30 %). Para aprobar la asignatura se ha de obtener una nota media global igual o superior a 5, así como obtener una puntuación mínima de 5 en el trabajo de curso.

La solicitud para acogerse a la evaluación única se debe entregar en Secretaría, si es el caso, durante los veinte primeros días naturales desde el inicio del semestre, o durante los veinte primeros días naturales a contar desde la fecha en que la matrícula se haya hecho efectiva o se haya ampliado, si es posterior al inicio del semestre.


Reevaluación

Se puede reevaluar el trabajo de curso. En caso de que no se haya realizado el trabajo, o el estudiante no se haya presentado a la prueba oral, se obtendrá la calificación de «no presentado» y no podrá hacerse la reevaluación.

Para poder acceder a la reevaluación de los actos que se han especificado como reevaluables en el plan docente será necesario haber obtenido una puntuación inferior a 5/10 pero igual o superior a 4/10 (o equivalente).

 

 

Fuentes de información básica

Consulteu la disponibilitat a CERCABIB

Libro

Acera García, Miguel Ángel. Analítica web 2.0. Madrid: Anaya Multimedia, 2014. 304 p. ISBN 9788441535640.

Alhlou, Feras; Asif, Shiraz; Fettman, Eric. Google Analytics breakthrough: from zero to business impact. Hoboken, New Jersey: Wiley, 2016. 624 p. ISBN 9781119231691.

Beer, Wolfgang. Mobile app analytics: optimize your apps with user experience monitoring. Beijing, etc.: O’Really, 2016. 47 p. ISBN 9781491957097.

Coutan, Maxime; Chardonneau, Roman. Google Analytics: analice el tráfico para orientar sus acciones de marketing web. 3a ed. Cornellà de Llobregat: Ediciones ENI, 2017. 318 p. ISBN 9782409010088.

Farney, Tabatha. Using digital analytics for smart assessment. Chicago : ALA Editions, 2018. 154 p. ISBN 9780838915981

Gorostiza, Iñaki. Google Analytics: mide y vencerás. Madrid: Anaya Multimedia, 2016. 231 p. ISBN 9788441538269.

Kaushik, Avinash. Analítica web 2.0: el arte de analizar resultados y la ciencia de centrarse en el cliente. Barcelona: Gestión, 2013. 509 p. ISBN 9788498750959.

Maldonado, Sergio. Analítica web: medir para triunfar. Madrid: ESIC, 2015. 209 p. ISBN 9788416462537.

Martín, Diego C. SEO curso práctico: cómo conseguir visitas a tu web con posicionamiento en buscadores. Paracuellos de Jarama: RA-MA editorial, 2018. 234 p. ISBN 9788499647272.

Showers, Ben (ed.). Library analytics and metrics: using data to drive decisions and services. London: Facet Publishing, 2015. 176 p. ISBN 9781856049658.

Sponder, Marshall; Khan, Gohar F. Digital analytics for marketing. New York: Routledge, 2018. 390 p. ISBN 9781138190689.

Stuart, David. Web metrics for library and information professionals. London: Facet, 2014. 199 p. ISBN 9781856048743.

Página web

Google Analytics Academy. Google Analytics para principiantes. Google Inc.

https://analytics.google.com/analytics/academy/course/6  Enllaç

Google Analytics Academy. Curso avanzado de Google Analytics. Google Inc.

https://analytics.google.com/analytics/academy/course/7  Enllaç