Datenanalyse für digitales Marketing
( 25 Module )

Modul #1
Einführung in die Datenanalyse
Überblick über die Datenanalyse, Bedeutung im digitalen Marketing und Kursziele

Modul #2
Schlüsselkonzepte der Datenanalyse
Datentypen, Datenquellen, Metriken, KPIs und Grundlagen der Datenvisualisierung

Modul #3
Grundlagen von Google Analytics
Google Analytics einrichten, Tracking-Codes verstehen und grundlegende Berichte

Modul #4
Google Analytics-Konfiguration
Ziele, Ereignisse und Conversions in Google Analytics einrichten

Modul #5
Datenerfassung und -speicherung
Datenerfassungsmethoden, Data Warehouses und ETL-Prozesse verstehen

Modul #6
Datenvorverarbeitung und -bereinigung
Umgang mit fehlenden Werten, Datennormalisierung und Datentransformation

Modul #7
Best Practices für die Datenvisualisierung
Effektive Datenvisualisierungstechniken für Kommunikation und Erkenntnisse

Modul #8
Deskriptive Analyse
Zusammenfassende Statistiken, Häufigkeitsverteilungen und Datenzusammenfassungstechniken

Modul #9
Inferenzanalyse
Hypothesentests, Konfidenzintervalle und statistische Signifikanz

Modul #10
Prädiktive Analytics
Einführung in maschinelles Lernen, Regression und Entscheidungsbäume

Modul #11
Digitale Marketingmetriken
Kennzahlen für Website-Traffic, Engagement und Konversion verstehen

Modul #12
SEO Analytics
Messung des SEO-Erfolgs, Keyword-Analyse und technische SEO

Modul #13
Bezahlte Werbeanalyse
Messung und Optimierung bezahlter Social Media- und Suchanzeigen

Modul #14
E-Mail-Marketing-Analytics
Messung des Erfolgs von E-Mail-Kampagnen, Öffnungsraten und Klickraten

Modul #15
Social Media Analytics
Messung des Social Media-Engagements, Sentimentanalyse und Influencer-Marketing

Modul #16
A/B-Tests und Experimente
Entwerfen und Durchführen von A/B-Tests zur Website- und App-Optimierung

Modul #17
Attribution Modeling
Attributionsmodelle für Multi-Touch-Kampagnen verstehen

Modul #18
Data Storytelling
Kommunikation von Erkenntnissen und Empfehlungen an Stakeholder

Modul #19
Big Data Analytics
Arbeiten mit großen Datensätzen, Hadoop und Spark

Modul #20
Maschinelles Lernen im Marketing
Anwendung von maschinellem Lernen zur Kundensegmentierung, Abwanderungsvorhersage und Empfehlungssystemen

Modul #21
Marketingautomatisierung
Verwendung von Daten zur Automatisierung von Marketingworkflows und Personalisierung

Modul #22
Customer Journey Mapping
Kundenverhalten verstehen und die Customer Journey abbilden

Modul #23
Konkurrentenanalyse
Konkurrenten mithilfe von Daten und Marktforschungstechniken analysieren

Modul #24
Datenverwaltung und -ethik
Gewährleistung von Datenqualität, -sicherheit und Einhaltung von Vorschriften

Modul #25
Kursabschluss und Schlussfolgerung
Planen Sie die nächsten Schritte in der Datenanalyse für eine Karriere im digitalen Marketing

Bereit zu lernen, zu teilen und zu konkurrieren?