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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


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