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オンラインセミナー「ひたすらGoogle タグマネージャー」(2020/11/12)

2020/11/12(木) 14:00 ~ 16:35

オンラインセミナー

[主催] アナリティクスアソシエーション ( a2i.jp )

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      有料個人会員の参加枠は、他の方が代理参加することはできません。
    • 無料
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    • 【有料個人会員登録+セミナー参加】新規登録チケット

      受付期間が終了しました

      会員期間 : 2021年11月30日 まで。
      ※チケット料金が、初年度の年会費となります。
      「サービス利用規約」と「有料会員規約」に同意の上お申込みください。
    • ¥16,500
    • -

このイベントでは、領収書データをご利用いただけます

チケットの購入後、「マイチケット」ページ に “領収書データ表示” という ボタンが表示されますので、そちらから領収書データを表示し、必要に応じて印刷をしてください 。

新着情報

    • 2020/10/29(木) 10:25 更新
第二部の講演内容が一部変更されました

最近のGoogle タグマネージャーの更新を受け、第二部の講演をアップデートした内容に変更いたしました。
第二部のタイトル、講演者に変更はございません。より最新の事情に則した下記内容にて講演いたします。

ご不明の点がございましたら、事務局にお問い合わせください。
(a2i事務局)


第二部:Google タグマネージャー実用編 よくある質問とその解決

 西村 彰悟 氏(アユダンテ株式会社

今年8月から現在までの間にGoogle タグマネージャーに怒涛のアップデートラッシュがありました。
本講座では、これらの新機能を日常のタグマネジメント作業の中でどのように活用できるか解説いたします。
Server-Side Containerについては概要だけをお話しします。

作業精度を高める、ぞくぞくGTM新機能の紹介

  • 横断検索機能と検索機能を120%活用するメモ機能活用術
  • 新しくなったプレビューモードとデベロッパーツールを用いたタグ発火確認
  • コンテナ通知機能の活用
  • ついに登場 Server-side Container

イベント概要

【セミナー概要】
2020年11月12日(木)にオンラインセミナー「ひたすらGoogle タグマネージャー」を開催します。このセミナーは、Zoomのウェビナーシステムにて行います。
講師は畑岡 大作 氏(アユダンテ株式会社)、西村 彰悟 氏(アユダンテ株式会社)です。

当セミナーは、a2i有料会員限定です。



【セミナー内容】
詳しくはアナリティクス アソシエーション(a2i)のセミナー告知ページをご確認下さい。



【開演時間と終了予定】
午後2時00分: 開演
午後4時35分: 終了予定

【受講方法】
開催前日までに、ご登録の「参加者」メールアドレス宛に、ライブ配信を視聴するために必要なURL・接続方法などをご連絡します。
また開催当日になると、イベントレジストのマイチケットページにも受講URLが表示されます。(当日までは表示されません

【ご確認事項】
本セミナーは、申込受付にイベントレジストのシステムを利用しています。セミナー申し込み前にイベントレジストの会員登録(無料)が必要となります。過去にイベントレジストの会員登録を済ませている方は、そのままお申し込みいただけます。


【チケットとお支払い方法について】
有料チケットのお支払い方法は Paypalまたはクレジットカード となります。
お申し込みと同時に参加費の決済が完了いたします。
イベントレジストから受講証のご案内のメールが発送されますので、ご確認ください。

※一般あるいは無料会員の方が有料会員用のチケットを購入されても、申し込みは無効となります。
※間違ったチケットを購入された場合はa2iのお問い合わせ窓口までご連絡ください。

【キャンセルについて】
お申込み後のキャンセルおよび返金はお受けしておりません。予めご了承ください。

◆ a2i お問い合わせ窓口 ◆
https://a2i.jp/contact/inquiry/input

開催日時

開始日時:2020/11/12(木) 14:00

終了日時:2020/11/12(木) 16:35

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開催場所

オンラインセミナー

主催者情報

アナリティクスアソシエーション ( a2i.jp )

アナリティクスアソシエーションは、デジタルデータの解析に取り組む皆さまが「一歩前」に進めるよう支援いたします。
アナリティクスアソシエーションは以下の方針で、セミナーをはじめとする活動を行っています。

1) ビジネスを改革するデータ活用
2) 本音のビジネス事例を中心に提供
3) データ活用の手間とストレスを半分に
P.S. AIやデータサイエンスをもっと身近に