Dataanalys och marknadsföringsstatistik
( 25 Moduler )

modul #1
Introduktion till dataanalys och marknadsföringsstatistik
Översikt över kursen, betydelsen av dataanalys i marknadsföring och nyckelbegrepp

modul #2
Marketing Metrics Fundamentals
Förstå viktiga marknadsföringsmått, inklusive ROI, CPA och CTR

modul #3
Datainsamling och lagring
Introduktion till datainsamlingsmetoder, datalagringsalternativ och datastyrning

modul #4
Dataförberedelse och rengöring
Vikten av datakvalitet, datarensningstekniker och datatransformation

modul #5
Datavisualiseringsgrundläggande
Introduktion till datavisualisering, typer av visualiseringar och bästa praxis

modul #6
Descriptive Analytics
Mätning av central tendens, variabilitet och distribution av data

modul #7
Inferential Analytics
Göra slutsatser från prover, hypotestestning och konfidensintervall

modul #8
Regressionsanalys
Introduktion till enkel och multipel regressionsanalys

modul #9
Experiment och A/B-testning
Designa och analysera experiment, inklusive A/B-testning och multivariattestning

modul #10
Kundsegmentering
Segmentera kunder baserat på demografiska, beteendemässiga och transaktionsdata

modul #11
Customer Lifetime Value (CLV)
Beräkna och optimera kundlivstidsvärde

modul #12
Marketing Mix Modeling
Analysering av marknadsföringskampanjers inverkan på affärsresultat

modul #13
Google Analytics Fundamentals
Ställa in och använda Google Analytics för webbplats- och appspårning

modul #14
Social Media Analytics
Mätning av sociala mediers prestanda, inklusive engagemang, räckvidd och omvandlingar

modul #15
E-postmarknadsföringsstatistik
Mätning av e-postmarknadsföringsresultat, inklusive öppningsfrekvenser, klickfrekvenser och omvandlingar

modul #16
Mätvärden för betald annonsering
Mätning av betald annonseringsprestanda, inklusive CPC, CPA och ROAS

modul #17
Content Marketing Metrics
Mätning av innehållsmarknadsföringsresultat, inklusive engagemang, leads och konverteringar

modul #18
Data Storytelling and Presentation
Effektiv kommunikation av insikter och rekommendationer till intressenter

modul #19
Marketing Attribution Modeling
Tilldelning av kredit till kontaktpunkter längs kundresan

modul #20
Predictive Analytics
Introduktion till prediktiva modelleringstekniker, inklusive logistisk regression och beslutsträd

modul #21
Machine Learning for Marketing
Introduktion till maskininlärningskoncept och applikationer inom marknadsföring

modul #22
Marketing Automation and AI
Användning av automation och AI för att optimera marknadsföringsprocesser och beslutsfattande

modul #23
Ethics in Data Analytics och marknadsföring
Ansvarsfull datainsamling, användning och analys i marknadsföring

modul #24
Fallstudier i dataanalys och marknadsföring
Exempel från verkliga världen på dataanalys och marknadsföringstillämpningar

modul #25
Kursavslutning och avslutning
Planera nästa steg i karriären Data Analytics och Marketing Metrics

Redo att lära sig, dela och tävla?