- 1

Google Cloud para Retail: Optimización y Modernización en E-commerce
08:50 - 2

MLOps: Integración y Operacionalización en Ciencia de Datos Retail
12:17 - 3

Arquitectura de Alto Nivel para Aplicaciones en la Nube
08:41 - 4

Desarrollo de Aplicaciones con Firebase y Vue: Configuración Inicial
18:49 - 5

Firebase: Autenticación y Seguridad en Aplicaciones Web
12:07 - 6
Instalación y Configuración de Google Cloud y Firebase para Apps
07:05 - 7

Medición de Interacciones con Google Tag Manager y Analytics
08:42 - 8

Configuración de Google Tag Manager y Google Analytics
16:23 - 9

Tageo Avanzado con Google Tag Manager para Customer Lifetime Value
12:33 - 10
Uso estratégico del Customer Lifetime Value (CLV)
01:11 - 11

Integración de Servicios y APIs en Arquitecturas Modernas
11:25
Medición de Interacciones con Google Tag Manager y Analytics
Clase 7 de 42 • Curso de Google Cloud Platform para E-commerce
Contenido del curso
- 12

Integración de APIs en Tiendas en Línea
09:17 - 13

Fundamentos y Creación de APIs con APIG de Google Cloud
09:33 - 14

Creación y Gestión de APIs con APIG
06:48 - 15

Creación de API Proxy con APIG y OpenAPI Specification
10:40 - 16

Creación y Gestión de API Products y Developer Apps
11:05 - 17

Creación y gestión de portales para desarrolladores con APIG
12:22 - 18

Configuración de Portales para Desarrolladores en APIG
06:04 - 19

Buenas prácticas para desarrollar APIs eficaces
01:46
- 20

Datos Estructurados en Machine Learning para Marketing
13:12 - 21

Modelos de Forecasting y Customer Lifetime Value con BigQuery
06:45 - 22

Integración de BigQuery con Jupyter para Análisis de Datos
15:34 - 23

Cuándo usar AutoML Tables vs BigQuery ML en Machine Learning
12:44 - 24

Entrenamiento de Modelos de Machine Learning con BigQuery ML
10:08 - 25

Entrenamiento y Evaluación de Modelos con BigQuery ML y Jupyter
13:39 - 26

Exportación de Modelos en BigQuery ML: Métodos y Consideraciones
07:09 - 27

Exportación de Modelos de Machine Learning a Cloud Storage
05:43
- 28

Despliegue de Modelos Machine Learning en Google Cloud Run
11:16 - 29

Introducción a Kubernetes y su Uso en la Orquestación de Contenedores
09:42 - 30

Implementación de Modelos de Machine Learning con BigQuery API
09:31 - 31

Almacenamiento de Predicciones con Google Cloud Storage y BigQuery
08:21 - 32

Implementación de Modelos ML en BigQuery y Almacenamiento en GCS
12:56 - 33

Despliegue Continuo con Google Cloud: Herramientas y Estrategias
12:13 - 34

Despliegue Continuo en Google Cloud con Cloud Run y Docker
10:31 - 35

Configuración de Escalamiento en Google Cloud Run
14:32 - 36

Control de Autenticación y Autorización en Google Cloud Run
25:41
- 37

Google Cloud Platform para Estrategias de Marketing Digital
10:45 - 38

Integración de Google Analytics con BigQuery para Segmentación Avanzada
09:29 - 39

Análisis de Datos con SQL y Modelos K-Means en Google Analytics
13:25 - 40

Creación y Evaluación de Modelos en BigQuery con Datos de Google Analytics
17:14 - 41

Segmentación de Audiencias en BigQuery y Predicciones de Compra
03:30 - 42

Integración de Audiencias en Google Marketing Platform
09:43
¿Qué es Google Tag Manager y cómo puede beneficiar tu proyecto?
Google Tag Manager es una herramienta esencial pensada para facilitar el etiquetado en aplicaciones y sitios web. Diseñada originalmente para estudios de marketing digital o empresas con un uso intensivo, esta plataforma ofrece una versión gratuita robusta que puede ser utilizada por principiantes sin comprometer funcionalidades clave. Su principal ventaja es que reduce la dependencia del equipo de desarrollo al evitar que el etiquetado se realice de manera manual por código, lo que agiliza los cambios y facilita el trabajo en equipos de marketing.
¿Cómo funciona Google Tag Manager?
Detrás de escena, el Tag Manager opera a través de JavaScript para gestionar las etiquetas, las cuales son indispensables para extraer datos de comportamiento y marketing. En lugar de añadir etiquetas manualmente y enfrentar la espera por la siguiente integración en un esquema ágil, Google Tag Manager simplifica este proceso. Basta con integrar dos códigos en la aplicación inicial, eliminando la necesidad de futuros agregados manuales.
¿Qué necesitas para diferenciar eventos y triggers?
Para garantizar que las etiquetas se activen en los momentos adecuados, es crucial coordinar con el equipo de desarrollo. Se requiere definir adecuadamente los eventos y triggers, los cuales pueden depender de:
- Selectores de CSS
- IDs de botones
- Texto de componentes
Estas definiciones dependen de la estructura del código y los objetivos del negocio, por lo que mantener una buena comunicación con los desarrolladores es vital, incluso si el trabajo puede ser manejado por personal de marketing.
Comprendiendo la estructura de Google Tag Manager
Google Tag Manager está estructurado de manera que permite manejar diversas cuentas y contenedores, lo cual es útil para agencias de marketing que gestionan múltiples clientes. Cada cuenta puede contener contenedores adaptados a aplicaciones web, iOS o Android, permitiendo una gestión flexible de diferentes productos.
¿Qué son los workspaces y sus componentes?
Dentro de cada contenedor, se pueden definir varios workspaces o espacios de trabajo que podrían ser utilizados para:
- Producción
- Backups
- Desarrollo y pruebas
Esto permite asegurar que los cambios no afecten la funcionalidad del negocio y se realicen de manera ordenada y eficiente. Cada workspace incluye tres bloques fundamentales:
- Etiquetas: Los componentes que capturarán las interacciones.
- Variables: Elementos adicionales que proporcionan contextos como ID de usuario.
- Activadores: Son las condiciones bajo las cuales una etiqueta se dispara.
¿Cómo se integra el data layer en tu proyecto?
Al integrar Google Tag Manager, se crea una capa de datos que permite el manejo de atributos y variables necesarias para capturar interacciones específicas. Por ejemplo, para saber qué páginas visita un usuario específico como "Pablo", se asocia esto con un ID almacenado como variable, vinculándolo con la actividad registrada por las etiquetas. Esta personalización es clave para generar insights y mejorar estrategias.
Preparación para el setup de Google Tag Manager y Google Analytics
En el siguiente paso, procederemos con el setup de Google Tag Manager y Google Analytics. Estos serán esenciales para llevar a cabo el etiquetado necesario y sacar el máximo provecho del análisis de datos. Asegúrate de crear cuentas y contenedores apropiados para tus necesidades y enfoque en la estructura de trabajo. Explora también cursos adicionales de Tag Manager y Google Analytics ofrecidos por plataformas educativas que amplíen tus conocimientos y habilidades.
Con un entendimiento sólido y la implementación adecuada, Google Tag Manager se convertirá en una herramienta invaluable para optimizar tus estrategias de medición, mejorando tanto la visión como el rendimiento de tus esfuerzos digitales. Sigue aprendiendo e innovando para mantenerte a la vanguardia de las soluciones tecnológicas.