| Kursusnavn (dansk): | Website-optimering gennem statistisk analyse (med Google Analytics Experiments) |
| Kursusnavn (engelsk): | Website Optimisation through Statistical Analysis (using Google Analytics Experiments) |
| Semester: | Efterår 2013 |
| Udbydes under: | cand.it., digital design og kommunikation (ddk) |
| Omfang i ECTS: | 7,50 |
| Kursussprog: | Dansk |
| Kursushjemmeside: | https://learnit.itu.dk |
| Min. antal deltagere: | 12 |
| Forventet antal deltagere: | 25 |
| Maks. antal deltagere: | 25 |
| Formelle forudsætninger: | Det er ikke en formel forudsætning, men det er en fordel at …
* have bestået matematik på B niveau.
* have kendskab til HTML og programmering (javascript)
* være (med)webmaster på en hjemmeside, som har en Google Analytics konto. |
| Læringsmål: | Efter kurset skal den studerende kunne:
* Tilrettelægge og gennemføre eksperimenter i Google Analytics Experiments.
* Fortolke resultater af statistiske test, f.eks. A/B splittest og på den baggrund vurdere om ændringer på en hjemmeside har en effekt i form af f.eks. øget konversionsrate, øget salg, øget selvbetjening eller lign. |
| Fagligt indhold: | Formålet med kurset er dels at lære metoder til at teste egenskaber ved en hjemmeside (f.eks. A/B splittest) og dels at forstå den statistiske teori bag metoderne.
Formålet med testene er på et objektivt grundlag at vurdere, hvilke nuværende egenskaber eller nye ideer til et website, der skal kassereres og hvilke der skal fastholdes / implementeres.
De egenskaber, der testes, kan f.eks. være det overordnede design (et nyt ctr. et gammelt design), udformningen af forskellige elementer (hovedmenustruktur, farver, billeder og andre visuelle udtryk, fonte, tekster, punktopstillinger etc.), placering af elementer (f.eks. top eller venstre menu) og meget andet.
Kurset er IKKE et kursus i Google Analytics, men Google Analytics Experiments (tidligere Website Optimizer) anvendes som værktøj i kurset. Vægten i kurset ligger på at forstå teorien bag de statistiske test, der udføres i Google Analytics Experiments, således at resultaterne fortolkes korrekt. Vægten ligger IKKE på at blive god til Google Analytics.
I forståelsen af den statistiske teori lægges vægten på korrekt fortolkning af testresultaterne (ikke på beviser). Målet er høj træfsikkerhed i beslutningerne om at optimere et website. Det kræver valide test - ikke gæt eller "jeg synes ...". |
| Læringsaktiviteter: | 14 ugers undervisning bestående af forelæsninger, øvelser og vejledning Undervisningen består af forelæsninger og problemorienterede projektopgaver, som løses i grupper. 2 opgaver er obligatoriske og 1 opgave er en eksamensopgave. De to obligatoriske opgaver fremlægger grupperne parvis for hinanden og opgaverne diskuteres.
I de to obligatoriske projektopgaver og eksamensopgaven analyseres data fra Google Analytics Experiments.
Arbejdsbelastning: 10 timer pr. uge. |
| Obligatoriske aktivititer: | I kurset gennemføres obligatoriske aktiviteter. Der er 2 mindre projektopgaver (ca. 15 sider) med efterfølgende seminarer, som skal gennemføres for at blive indstillet til eksamen og for at kunne aflevere eksamensprojekt (ca. 20 sider). |
| Eksamensform og -beskrivelse: | X. experimental examination form (7-scale; external exam), 7-trins-skala, Ekstern censur Uden forberedelsestid ved eksamen.
Den mundlig eksamen varer 20 minutter per eksaminand (inkl. gruppepræsentation).
Frister for aflevering af projekter følger ITUs almindelige frister.
Eksamensopgaven afleveres til Student Affairs and Programmes.
|
| Litteratur udover forskningsartikler: | . |
| | |
Kursusoversigt