Datenanalyse und Marketingmetriken
( 25 Module )

Modul #1
Einführung in Datenanalyse und Marketingmetriken
Übersicht über den Kurs, Bedeutung der Datenanalyse im Marketing und Schlüsselkonzepte

Modul #2
Grundlagen der Marketingmetriken
Verständnis wichtiger Marketingmetriken, einschließlich ROI, CPA und CTR

Modul #3
Datenerfassung und -speicherung
Einführung in Datenerfassungsmethoden, Datenspeicheroptionen und Datenverwaltung

Modul #4
Datenaufbereitung und -bereinigung
Bedeutung von Datenqualität, Datenbereinigungstechniken und Datentransformation

Modul #5
Grundlagen der Datenvisualisierung
Einführung in die Datenvisualisierung, Visualisierungsarten und Best Practices

Modul #6
Deskriptive Analytik
Messung der zentralen Tendenz, Variabilität und Verteilung von Daten

Modul #7
Inferenzanalytik
Schlussfolgerungen aus Stichproben, Hypothesentests und Konfidenzintervallen

Modul #8
Regressionsanalyse
Einführung in einfache und multiple Regressionsanalyse

Modul #9
Experimente und A/B-Tests
Entwerfen und Analysieren von Experimenten, einschließlich A/B-Tests und multivariante Tests

Modul #10
Kundensegmentierung
Kundensegmentierung basierend auf demografischen, verhaltensbezogenen und transaktionalen Daten

Modul #11
Customer Lifetime Value (CLV)
Customer Lifetime Value berechnen und optimieren

Modul #12
Marketing-Mix-Modellierung
Auswirkungen von Marketingkampagnen auf Geschäftsergebnisse analysieren

Modul #13
Google Analytics-Grundlagen
Google Analytics für Website- und App-Tracking einrichten und verwenden

Modul #14
Social Media Analytics
Social-Media-Performance messen, einschließlich Engagement, Reichweite und Conversions

Modul #15
E-Mail-Marketing-Kennzahlen
Performance messen für E-Mail-Marketing, einschließlich Öffnungsraten, Klickraten und Conversions

Modul #16
Bezahlte Werbung-Kennzahlen
Performance messen für bezahlte Werbung, einschließlich CPC, CPA und ROAS

Modul #17
Content-Marketing-Kennzahlen
Performance messen für Content-Marketing, einschließlich Engagement, Leads und Conversions

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

Modul #19
Marketing Attribution Modeling
Zuweisung von Krediten an Kontaktpunkte entlang der Customer Journey

Modul #20
Predictive Analytics
Einführung in Predictive-Modeling-Techniken, einschließlich logistischer Regression und Entscheidungsbäumen

Modul #21
Maschinelles Lernen für Marketing
Einführung in Konzepte und Anwendungen des maschinellen Lernens im Marketing

Modul #22
Marketing-Automatisierung und KI
Verwendung von Automatisierung und KI zur Optimierung von Marketingprozessen und Entscheidungsfindung

Modul #23
Ethik in Datenanalyse und Marketing
Verantwortungsvolle Datenerfassung, -verwendung und -analyse im Marketing

Modul #24
Fallstudien in Datenanalyse und Marketing
Beispiele aus der Praxis für Datenanalyse- und Marketinganwendungen

Modul #25
Kursabschluss und Schlussfolgerung
Planen Sie die nächsten Schritte in Ihrer Karriere im Bereich Datenanalyse und Marketingmetriken

Bereit zu lernen, zu teilen und zu konkurrieren?