Themen und Inhalte
Modul People-based Marketing
(Auch als einzelner Weiterbildungskurs buchbar – weitere Informationen / Anmeldung)
Wer viel über seine bestehenden und potenziellen Kunden bzw. User weiss, ist im Vorteil. Das Wissen für diesen Vorteil kommt aus den Daten, die die User auf Websites, in Social Media, beim Googeln oder der Nutzung von Apps hinterlassen. Daten können also dabei helfen, Kunden besser zu verstehen und Angebote zu optimieren.
Im Modul «People-based Marketing» wird betrachtet, wie Daten verschiedener Online-Dienste gesammelt und ausgewertet werden, und was es mit den Key Performance Indicators (KPI) auf sich hat. Neben all den Daten und technischen Möglichkeiten gehen wir immer wieder einen Schritt zurück und stellen uns die Frage: welche Daten und KPI bezogen auf eine bestimmte Organisation interessieren uns und bringen uns weiter?
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Einführung in das digitale und datengetriebene Marketing
- Tracking und Optimierung von Marketingkampagnen
- Google Analytics
Modul Data-driven Decision Making
(Auch als einzelner Weiterbildungskurs buchbar – weitere Informationen / Anmeldung)
Daten auswerten ist die eine Sache – Entscheidungen aufgrund von Daten fällen und Daten kommunizieren ist die andere Sache. Wer die Grundlagen des datengetriebenen Marketings kennt und das Potential der Daten erkannt hat, scheitert mit seinen Ideen oft beim eigenen Management oder an der Unternehmenskultur. Oder Sie kommen aus der anderen Richtung, dem Management, und fragen sich, weshalb Marketing-Daten in der eigenen Organisation kaum als Entscheidungsgrundlage dienen. Beiden Sichtweisen, wie man sich mit den Erkenntnissen aus Digital Analytics in Organisationen Gehör verschafft und wie diese Erkenntnisse in strategische Entscheidungen einfliessen, widmen wir uns im zweiten Modul des CAS-Programms.
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Digital Analytics als strategisches Instrument
- Leadership & Data
- Ethik und digitales Marketing
Modul Applied Data Science
(Auch als einzelner Weiterbildungskurs buchbar – weitere Informationen / Anmeldung)
Digitales Marketing ist eine Marketing-Domäne, in der wir unsere Produkte im Online-Modus fördern, verkaufen und Dienstleistungen dazu anbieten, indem wir über Daten aus der Vergangenheit lernen. Applied Data Science hingegen ist die Fähigkeit Daten, die wir auf verschiedene Arten gesammelt haben, auf Muster hin zu analysieren und Vorhersagen darüber zu machen, was wohl als nächstes passieren wird.
Um effektiv zu sein, muss Marketing datengesteuert sein, denn nur so kann die Ressourcen zielgerichtet eingesetzt, die Effizienz der Aktivitäten gezielt gesteigert und letztlich Produkte effektiver vermarktet werden. Wird digitales Marketing durch Applied Data Science ergänzt, können beispielsweise Nischenzielgruppen besser identifiziert und effektivere Massnahmen entwickelt werden, um diese Gruppen personalisiert anzusprechen. Der Effekt verschiedener Marketingmassnahmen kann zudem in Bezug auf die Verbesserung strategischer Kenngrössen (Umsatz, Ertrag, Konversion etc.) analysiert und für künftige Aktivitäten modelliert werden.
In diesem dritten Modul wird zunächst aufgezeigt, welche Schritte und Techniken notwendig sind, um aus «rohen» Daten mittels beschreibender Statistik, Analyse und Visualisierungen Nutzen ziehen zu können. Mit Hilfe der Open Source Softwarepaketes KNIME (Konstanz Information Miner, www.knime.org) können die Kursteilnehmenden die interaktive Datenanalyse, den Einsatz von Verfahren des maschinellen Lernens und das Data Mining ohne Programmierkenntnisse erlernen und an Hand von Use Cases vertiefen.
- Von Raw Data zu Analytics, Data Mining und Maschinellem Lernen
- Open Source Datenanalysesoftware KNIME
- Exemplarische Use Cases zum Digitalen Marketing
Qualifikationsschritte
- Modul People-based Marketing: Erstellung eines Blogbeitrags mit Bezug zu den Unterrichtsinhalten (Einzelarbeit)
- Modul Data-driven Decision Making: Erarbeitung und Präsentation einer Digital-Analytics-Strategie (Gruppenarbeit in Zweierteams)
- Modul Applied Data Science: Erarbeitung und Präsentation einer selbst durchgeführten und werkzeugunterstützten Datenanalyse (Gruppenarbeit in Zweierteams)
