남은 생은 일하지 않습니다 또는 구글 애널리틱스를 활용한 디지털 마케팅 > 도서

남은 생은 일하지 않습니다



도서명 : 남은 생은 일하지 않습니다
저자/출판사 : 김강미, 봄름
쪽수 : 268쪽
출판일 : 2020-03-10
ISBN : 9791190278201
정가 : 14800

프롤로그. 남은 생은 일하지 않습니다

1단계. 일상 새로 고치기
번아웃에 빠진 날
스무 살의 내가 그렸던 나는 사라졌다
습관이라는 공포
나는 없었다
혼자 먹는 점심
독서의 즐거움은 개뿔
혼자 보내는 수술 전날 밤
다 잊어버려
열심히 사는 것이 지겨워서
나만의 레퍼런스

2단계. 일상 새로 느끼기
바쁘면 사람 노릇 하기 힘들다
고작 3개월
일보다 더 중요한 일
인생에 좋은 날은 얼마나 될까
화장을 지우다
자꾸 무언가가 되기
취미에 관하여
나를 먹이는 일
다정한 말 한마디
눈물이 흐르는 대로 고개를 들어요

3단계. 일상 새로 다듬기
네가 그렇게 살지 몰랐어
어느 곳에도 속해 있지 않기에
어쩔 수 없는 마음
내 몸과 마주해야 할 때
너 아직 안 죽었구나
그때도 외로웠다
월요일이 사라졌다
용돈 받는 날
프리랜서의 휴가
억지로 안 되는 일

4단계. 일상 새로 채우기
또 다른 나를 깨우는 일
오므라이스 냄새
언어의 정원
보잘것없지만 소중한
좋아하는 너무 좋아하는
작가가 되던 날
마흔 살의 도쿄 취업 도전기
무용한 것들
운을 높이는 가장 멋진 방법
보이지 않았던 것들

5단계. 일상 새로 즐기기
인연의 끝이란
결혼은 다음 생에
얼마면 되니?
뉴욕에서 한 달 살기
무릎 담요 같은 하루
딸은 그렇게 엄마의 친구가 된다
야구는 인생과 같다
만약에 말이야
나의 그녀들에게
가벼운 희망

에필로그. 많은 것들이 잘 지나가도록




구글 애널리틱스를 활용한 디지털 마케팅



도서명 : 구글 애널리틱스를 활용한 디지털 마케팅
저자/출판사 : 이태열, 디지털북스
쪽수 : 240쪽
출판일 : 2020-04-25
ISBN : 9788960883215
정가 : 15000

PART 01. 구글 애널리틱스와 구글 태그 매니저

구글 애널리틱스의 이해
_웹 트래픽 분석의 이해
_웹 트래픽 분석 도구
_구글 애널리틱스를 많이 활용하는 이유
_구글 애널리틱스 용어 이해하기

구글 애널리틱스 활용하기
_구글 애널리틱스 구조의 이해
_구글 애널리틱스 세팅 방법
_구글 애널리틱스 리포트의 이해
_세그먼트의 이해와 활용
_필터의 이해와 활용
_구글 애널리틱스 이벤트 설정
_구글 애널리틱스 목표 설정
_구글 애널리틱스 이벤트, 목표 설정 검증 방법

구글 태그 매니저의 이해
_구글 태그 매니저를 활용해야 하는 이유
_구글 태그 매니저 구조의 이해
_구글 태그 매니저 세팅 방법
_구글 태그 매니저와 구글 애널리틱스 연동
_구글 태그 매니저를 활용한 구글 애널리틱스 이벤트 설정

PART 02. 구글 디스플레이 광고(구 GDN)

구글 디스플레이 광고란
_왜 구글 디스플레이 광고인가
_구글 애즈와 애드센스의 이해
_구글 디스플레이 광고
_구글 광고 게재 원리의 이해

구글 디스플레이 광고 세팅
_구글 애즈 계정 생성
_구글 애즈 광고비 충전
_구글 디스플레이 광고의 캠페인 구조
_구글 디스플레이 광고의 캠페인 세팅
_구글 디스플레이 광고의 광고그룹 세팅
_구글 디스플레이 광고의 타겟팅 요약
_구글 디스플레이 광고의 광고 소재 세팅

구글 애즈 태그를 활용한 전환 및 리마케팅 모수 수집
_전환 설정
_전환 성과 확인
_리마케팅 태그 설정

PART 03. 구글 마케팅 툴을 활용한 통합 퍼포먼스 마케팅

구글 애즈와 구글 애널리틱스의 연동
_구글 애즈와 구글 애널리틱스 연동의 필요성
_구글 애즈와 구글 애널리틱스의 연동 방법
_구글 애널리틱스에서 생성한 전환 목표 가져오기
_구글 애널리틱스 내 잠재고객 모수 생성
_구글 애즈에서 잠재고객 모수 활용
_UTM의 활용

구글 애널리틱스와 구글 디스플레이 광고를 활용한 캠페인 사례
_신규 고객을 집중적으로 확보해야 하는 이유
_특정 시즌동안 많은 유저들을 유입시켜야 하는 경우
_구매를 고려하는 유저에게 구매를 적극적으로 이끌어내야 하는 경우
_광고 소재를 A/B 테스트해야 하는 경우
_네이버 페이 버튼을 클릭한 유저와 비슷한 유저를 타겟팅하려는 경우
_전환율이 높은 유저 데이터를 집중적으로 파악한 경우