მოდული #1 მონაცემთა ბაზაზე ორიენტირებული მარკეტინგის შესავალი მონაცემებიზე ორიენტირებული მარკეტინგის მიმოხილვა, მისი მნიშვნელობა და სარგებელი
მოდული #2 მომხმარებლის მონაცემების გაგება მომხმარებლის მონაცემების ტიპები, მონაცემთა შეგროვების მეთოდები და მონაცემთა ხარისხი
მოდული #3 მონაცემთა ანალიზის საფუძვლები მონაცემთა ანალიზის, მონაცემთა ვიზუალიზაციისა და სტატისტიკური ცნებების შესავალი
მოდული #4 მარკეტინგის ანალიტიკის ინსტრუმენტები პოპულარული მარკეტინგული ანალიტიკის ინსტრუმენტების მიმოხილვა, როგორიცაა Google Analytics, Mixpanel და Adobe Analytics
მოდული #5 სეგმენტაცია, დამიზნება და პოზიციონირება (STP) STP ჩარჩოს გაგება და როგორ გამოვიყენოთ იგი მონაცემებზე ორიენტირებულ მარკეტინგში
მოდული #6 მომხმარებელთა მოგზაურობის რუქა მომხმარებლის მოგზაურობის რუქების შექმნა მომხმარებელთა ქცევისა და ტკივილის წერტილების გასაგებად
მოდული #7 A/B ტესტირება და ექსპერიმენტი შესავალი A/B ტესტირებაში, ექსპერიმენტებში და როგორ გავზომოთ შედეგები
მოდული #8 პროგნოზირებადი ანალიტიკა შესავალი პროგნოზირებად ანალიტიკაში, მოდელებსა და ალგორითმებში
მოდული #9 კლიენტის სიცოცხლის ღირებულების (CLV) ანალიზი CLV-ის გააზრება, CLV-ის გაანგარიშება და მისი აპლიკაციები
მოდული #10 მარკეტინგული მიქსის მოდელირება მარკეტინგული მიქსის მოდელირების შესავალი და როგორ გავაუმჯობესოთ მარკეტინგული ხარჯები
მოდული #11 მონაცემების საფუძველზე მომხმარებელთა შეძენა მონაცემთა გამოყენება მომხმარებელთა შეძენის სტრატეგიების ოპტიმიზაციისთვის
მოდული #12 მონაცემების საფუძველზე მომხმარებელთა შენარჩუნება მონაცემთა გამოყენება მომხმარებელთა შენარჩუნების სტრატეგიების ოპტიმიზაციისთვის
მოდული #13 პერსონალიზაციისა და რეკომენდაციების სისტემები გაცნობა პერსონალიზაციაში, სარეკომენდაციო სისტემებსა და მათ აპლიკაციებში
