Data-analyse en marketingstatistieken
( 25 Modules )

module #1
Inleiding tot data-analyse en marketingstatistieken
Overzicht van de cursus, het belang van data-analyse in marketing en kernconcepten

module #2
Fundamentele marketingstatistieken
Begrijpen van belangrijke marketingstatistieken, waaronder ROI, CPA en CTR

module #3
Gegevensverzameling en -opslag
Inleiding tot methoden voor gegevensverzameling, opties voor gegevensopslag en databeheer

module #4
Gegevensvoorbereiding en -opschoning
Belang van gegevenskwaliteit, technieken voor gegevensopschoning en gegevenstransformatie

module #5
Fundamentele datavisualisatie
Inleiding tot datavisualisatie, soorten visualisaties en best practices

module #6
Beschrijvende analyse
Centrale tendens, variabiliteit en distributie van gegevens meten

module #7
Inferentiële analyse
Gevolgtrekkingen maken uit steekproeven, hypothesetesten en betrouwbaarheidsintervallen

module #8
Regressieanalyse
Inleiding tot eenvoudige en meervoudige regressieanalyse

module #9
Experimenten en A/B-testen
Experimenten ontwerpen en analyseren, inclusief A/B-testen en multivariate testen

module #10
Klantensegmentatie
Klanten segmenteren op basis van demografische, gedrags- en transactiegegevens

module #11
Customer Lifetime Value (CLV)
Klantenlevensduurwaarde berekenen en optimaliseren

module #12
Marketingmixmodellering
De impact van marketingcampagnes op bedrijfsresultaten analyseren

module #13
Google Analytics Fundamentals
Google Analytics instellen en gebruiken voor website- en app-tracking

module #14
Social Media Analytics
Prestatie van sociale media meten, inclusief betrokkenheid, bereik en conversies

module #15
E-mailmarketingstatistieken
Prestatie van e-mailmarketing meten, inclusief openingspercentages, doorklikpercentages en conversies

module #16
Betaalde advertentiestatistieken
Betaalde advertenties meten prestaties, inclusief CPC, CPA en ROAS

module #17
Content Marketing Metrics
Het meten van contentmarketingprestaties, inclusief betrokkenheid, leads en conversies

module #18
Datastorytelling en presentatie
Effectieve communicatie van inzichten en aanbevelingen aan belanghebbenden

module #19
Marketing Attribution Modeling
Toekennen van krediet aan contactpunten langs de customer journey

module #20
Predictive Analytics
Inleiding tot predictieve modelleringstechnieken, inclusief logistieke regressie en beslissingsbomen

module #21
Machine Learning voor marketing
Inleiding tot concepten en toepassingen van machine learning in marketing

module #22
Marketingautomatisering en AI
Automatisering en AI gebruiken om marketingprocessen en besluitvorming te optimaliseren

module #23
Ethiek in data-analyse en marketing
Verantwoordelijke gegevensverzameling, -gebruik en -analyse in marketing

module #24
Case Studies in data-analyse en marketing
Praktische voorbeelden van data-analyse en marketingtoepassingen

module #25
Cursus samenvatting en conclusie
Plannen van volgende stappen in Data Analytics en Marketing Metrics-carrière

Klaar om te leren, delen en concurreren?