Fortgeschrittenenkurs Digital Marketing Analytics

Lektion 1 • Datenerfassungsmethoden und -quellen

Behandelt, wie digitale Daten kanal- und geräteübergreifend erfasst werden. Verbindet Erfassungsmethoden mit der Genauigkeit der nachgelagerten Analyse.

Lektion 2 • Kern-KPIs und Metrikrahmen

Definiert wesentliche Marketing-KPIs und verbindet sie mit Geschäftszielen. Bietet einen strukturierten Ansatz zur Metrikauswahl.

Lektion 3 • Das Digital-Analytics-Ökosystem

Kartiert die gesamte Landschaft von Datenquellen, Plattformen und Messebenen. Legt das im gesamten Kurs verwendete Vokabular fest.

Lektion 1 • Benutzerdefinierte Dimensionen, Metriken und Segmente

Erweitert Standard-Plattformdaten um benutzerdefinierte Attribute mit Geschäftskontext. Ermöglicht Zielgruppen- und Verhaltenssegmentierung über Standardeinstellungen hinaus.

Lektion 2 • Datenqualitätsprüfung und -Governance

Etabliert Prozesse zur Erkennung und Korrektur von Tracking-Fehlern. Erhält die Datenintegrität als Voraussetzung für vertrauenswürdige Analysen.

Lektion 3 • Plattformarchitektur und Datenmodelle

Erklärt, wie moderne Analyseplattformen Hits, Sitzungen und Nutzer strukturieren. Untermauert Konfigurationsentscheidungen mit Plattformlogik.

Lektion 4 • Einrichtung von Conversion- und Event-Tracking

Konfiguriert Mikro- und Makro-Conversions über Web-Properties hinweg. Stellt genaue Attribution und Funnel-Reporting sicher.

Lektion 1 • Datengesteuerte Attributionsmethoden

Führt die algorithmische Attribution mittels maschinellen Lernens auf Conversion-Pfad-Daten ein. Stellt regelbasierten Modellen Genauigkeit und Skalierbarkeit gegenüber.

Lektion 2 • Herausforderungen der kanalübergreifenden Attribution

Adressiert Lücken, die durch Walled Gardens, Gerätefragmentierung und Offline-Touchpoints entstehen. Entwickelt Strategien zur Reduzierung blinder Flecken.

Lektion 3 • Attributionsberichterstattung und Entscheidungsfindung

Übersetzt Attributionsergebnisse in umsetzbare Budget- und Kanalentscheidungen. Verbindet Modellerkenntnisse mit der Optimierung des Marketing-Mix.

Lektion 1 • Performance-Analyse von Suchkampagnen

Analysiert Keyword-, Anzeigen- und Qualitätsfaktor-Daten, um die Sucheffizienz zu verbessern. Verbindet Suchmetriken mit nachgelagerten Conversion-Ergebnissen.

Lektion 2 • Analyse von Social- und Display-Kampagnen

Bewertet Reichweiten-, Frequenz-, Engagement- und Conversion-Daten über Social- und Display-Kanäle hinweg. Identifiziert Signale für Werbemittelermüdung und Zielgruppensättigung.

Lektion 3 • A/B- und multivariate Anzeigentests

Entwirft statistisch valide Experimente zum Testen von Anzeigentexten, Werbemitteln und Landing Pages. Wendet Testergebnisse an, um erfolgreiche Varianten zu skalieren.

Lektion 4 • Bietstrategie und Budgetoptimierung

Nutzt Performance-Daten zur Auswahl und Anpassung automatisierter und manueller Bietstrategien. Maximiert das Conversion-Volumen innerhalb der Kostenbeschränkungen.

Lektion 1 • Verhaltensanalyse und Heatmapping

Verwendet On-Page-Verhaltensdaten, um Nutzerintention und Reibung zu verstehen. Ergänzt quantitative Funnel-Daten mit qualitativen Signalen.

Lektion 2 • Customer-Journey-Mapping mit Daten

Erstellt datengestützte Journey Maps unter Verwendung von Verhaltens- und Transaktionsdaten. Deckt Lücken zwischen angenommenen und tatsächlichen Kundenpfaden auf.

Lektion 3 • Kundenbindungs- und Lebenszyklusanalyse

Misst Wiederholungskauf-, Abwanderungs- und Engagement-Muster über den gesamten Kundenlebenszyklus. Informiert die Kundenbindungsstrategie mit Verhaltensdaten.

Lektion 4 • Funnel-Analyse und Conversion-Rate-Optimierung

Quantifiziert Conversion-Raten auf jeder Funnel-Stufe und diagnostiziert Minderleistung. Priorisiert Optimierungsbemühungen nach Umsatzauswirkung.

Lektion 1 • Erstellung von Berichten in BI-Tools

Wendet BI-Plattformfunktionen an, um Marketing-Datenquellen zu verbinden und interaktive Berichte zu erstellen. Behandelt berechnete Felder, Datenmischung und Parametrisierung.

Lektion 2 • Storytelling mit Marketingdaten

Strukturiert Datennarrative, um das Publikum von der Erkenntnis zur Handlung zu bewegen. Passt den Kommunikationsstil an technische und nicht-technische Stakeholder an.

Lektion 3 • Dashboard-Design und -Architektur

Strukturiert Dashboards nach Zielgruppe, Entscheidungstyp und Aktualisierungsfrequenz. Stellt sicher, dass Dashboards spezifische Geschäftsfragen effizient beantworten.

Lektion 1 • Prädiktive Zielgruppenmodellierung

Erstellt Propensity-Modelle zur Vorhersage von Kauf-, Abwanderungs- und Upsell-Wahrscheinlichkeit. Aktiviert Modellergebnisse in Werbeplattformen und CRM-Systemen.

Lektion 2 • Customer-Lifetime-Value-Modellierung

Berechnet und prognostiziert den CLV anhand historischer Transaktions- und Engagement-Daten. Priorisiert Akquisitions- und Bindungsausgaben nach vorhergesagtem Wert.

Lektion 3 • Zielgruppendatenquellen und Identitätsauflösung

Konsolidiert Zielgruppendaten aus CRM, Web und Werbeplattformen in einheitlichen Profilen. Adressiert die Identitätsfragmentierung über Geräte und Kanäle hinweg.

Lektion 4 • Clustering und unüberwachte Segmentierung

Verwendet Clustering-Algorithmen, um natürliche Zielgruppengruppierungen aus Verhaltensdaten zu entdecken. Validiert und benennt Cluster für die Marketingaktivierung.

Lektion 1 • Budgetoptimierung mit MMM-Ergebnissen

Übersetzt MMM-Koeffizienten und Response-Kurven in Budgetallokationsempfehlungen. Simuliert Szenarien, um optimale Ausgabeniveaus zu identifizieren.

Lektion 2 • Modellerstellung und -validierung

Führt durch Modellspezifikation, -anpassung und diagnostische Tests. Stellt sicher, dass Modelle statistisch fundiert sind, bevor sie Budgetentscheidungen beeinflussen.

Lektion 3 • Grundlagen der Marketing-Mix-Modellierung

Erklärt die statistische Basis von MMM und ihre Rolle bei der Messung von Offline- und Online-Kanälen. Stellt MMM digitalen Attributionsansätzen gegenüber.

Lektion 4 • Einheitliche Messstrategie

Integriert MMM, Multi-Touch-Attribution und Inkrementalitätstests in einen kohärenten Rahmen. Löst Konflikte zwischen Messansätzen für konsistente Entscheidungen.