Marketing Analytics Kurs

Lektion 1 • Was Marketing-Analyse tatsächlich misst

Definiert Marketing-Analyse und grenzt sie von allgemeiner Unternehmensanalyse ab. Legt den Messbereich über Markenbekanntheit, Kundengewinnung, Kundenbindung und Umsatz fest.

Lektion 2 • Grundlegende statistische Konzepte für Marketingfachleute

Führt das statistische Vokabular ein, das erforderlich ist, um Marketingberichte korrekt zu interpretieren. Behandelt Verteilungen, Durchschnittswerte, Varianz und Korrelation, ohne fortgeschrittene Mathematik vorauszusetzen.

Lektion 3 • Datenquellen und Erhebungsmethoden

Kartiert die Landschaft der First-, Second- und Third-Party-Daten und erklärt, wie jede erhoben wird. Verbindet die Herkunft der Daten mit der Zuverlässigkeit und den analytischen Anwendungsfällen.

Lektion 1 • KPIs an Geschäftszielen ausrichten

Zeigt, wie Unternehmensziele mithilfe von Zielbäumen in KPIs auf Kanalebene heruntergebrochen werden. Verhindert eine Fehlausrichtung zwischen Marketingaktivitäten und Geschäftsergebnissen.

Lektion 2 • KPI-Frameworks nach Marketingfunktion

Wendet Prinzipien der KPI-Gestaltung auf Marken-, Nachfragegenerierungs-, Content- und Kundenbindungsfunktionen an. Studierende erstellen funktionsspezifische KPI-Sets, die auf der Geschäftslogik basieren.

Lektion 3 • KPI-Grundlagen und Taxonomie

Unterscheidet KPIs von Metriken, Vanity-Metriken und OKRs. Etabliert ein gemeinsames Vokabular für den gesamten Kurs.

Lektion 4 • KPI-Sets auditieren und weiterentwickeln

Bietet einen Prozess zur Überprüfung bestehender KPI-Sets auf Relevanz, Messbarkeit und strategische Passung. Lehrt, wann und wie Metriken ausgemustert oder ersetzt werden.

Lektion 1 • Komplexität von Multi-Channel-Funnels

Behandelt, wie sich Interessenten innerhalb einer einzigen Funnel-Reise über Kanäle bewegen. Führt die kanalübergreifende Pfadanalyse und ihre Messherausforderungen ein.

Lektion 2 • Funnel-Lecks und Drop-offs identifizieren

Lehrt diagnostische Techniken, um herauszufinden, wo Interessenten den Funnel vorzeitig verlassen. Priorisiert die Schwere von Lecks mithilfe einer Impact-Effort-Analyse.

Lektion 3 • Funnel-Volumen und -Geschwindigkeit messen

Führt Volumen, Conversion-Rate und Geschwindigkeit als die drei Kernmetriken des Funnels ein. Zeigt, wie diese im gesamten Funnel berechnet und interpretiert werden.

Lektion 4 • Funnel-Modelle und ihre Ursprünge

Zeichnet die Entwicklung von AIDA bis hin zu modernen, nicht-linearen Journey-Modellen nach. Erklärt, warum die Funnel-Form und Phasendefinitionen je nach Geschäftsmodell variieren.

Lektion 1 • Regelbasierte Attributionsmodelle

Behandelt First-Touch-, Last-Touch-, lineare, Time-Decay- und positionsbasierte Modelle mit Formeln. Bewertet die Stärken und blinden Flecken jedes regelbasierten Ansatzes.

Lektion 2 • Erstellung eines Attributionsberichts

Führt Schritt für Schritt durch die Erstellung eines Multi-Touch-Attributionsberichts – von den Rohdaten bis zur Präsentation für Stakeholder. Behandelt häufige Datenqualitätsprobleme, die Attributionsergebnisse verzerren.

Lektion 3 • Datengesteuerte Attributionsmodelle

Führt algorithmische Attribution mit Shapley-Werten und Markov-Ketten ein. Erklärt, wann datengesteuerte Modelle regelbasierten überlegen sind und welche Datenanforderungen sie haben.

Lektion 4 • Grundlagen der Attribution

Erklärt, warum Attribution notwendig ist und welches Problem sie im Multi-Touch-Marketing löst. Führt die Herausforderung der Wertzuweisung und ihre geschäftlichen Implikationen ein.

Lektion 1 • CRO-Prinzipien und der Optimierungskreislauf

Definiert Conversion-Rate-Optimierung als kontinuierlichen, datengesteuerten Prozess. Führt den Kreislauf Recherche-Hypothese-Test-Lernen ein, der die gesamte CRO-Arbeit strukturiert.

Lektion 2 • Statistische Signifikanz und Ergebnisinterpretation

Erklärt p-Werte, Konfidenzintervalle und praktische Signifikanz in einfacher Sprache. Verhindert voreilige Testschlussfolgerungen und Fehlinterpretationen von Ergebnissen.

Lektion 3 • Quantitative Forschungsmethoden für CRO

Behandelt Analysetechniken zur Identifizierung von Conversion-Barrieren vor dem Testen. Umfasst Funnel-Analyse, Heatmaps, Session-Aufzeichnungen und Formularanalysen.

Lektion 4 • A/B-Test-Design und Durchführung

Lehrt, wie man statistisch fundierte A/B-Tests entwirft, Stichprobengrößen berechnet und häufige Testfehler vermeidet. Verbindet das Testdesign mit den in den vorherigen Abschnitten gebildeten Hypothesen.

Lektion 1 • Das LTV-zu-CAC-Verhältnis

Erklärt das LTV:CAC-Verhältnis als primären Gesundheitsindikator der Einheitsökonomie. Behandelt Zielverhältnisse nach Geschäftsmodell und wie Verhältnisprobleme diagnostiziert werden.

Lektion 2 • Berechnung der Kundenakquisitionskosten

Definiert CAC präzise und führt durch gemischte vs. kanalspezifische CAC-Berechnungen. Identifiziert, welche Kosten einzubeziehen sind, und häufige Fehler, die die CAC erhöhen oder senken.

Lektion 3 • Modellierung des Customer Lifetime Value

Behandelt historische, prädiktive und kohortenbasierte LTV-Modelle mit durchgerechneten Beispielen. Erklärt, wie LTV-Annahmen Entscheidungen über das Akquisitionsbudget steuern.

Lektion 4 • Operative Verbesserung der Einheitsökonomie

Identifiziert Hebel zur Senkung der CAC und Verlängerung des LTV durch operative und produktbezogene Änderungen. Priorisiert Verbesserungen mithilfe einer Sensitivitätsanalyse des LTV:CAC-Verhältnisses.

Lektion 1 • Aktivierungs- und Bindungsanalyse

Konzentriert sich auf die Messung und Verbesserung der Aktivierungsrate und der Bindungskurven. Führt die Kohortenbindungsanalyse als primäres Werkzeug zur Diagnose des Product-Market-Fit ein.

Lektion 2 • Wachstums-Frameworks und das AARRR-Modell

Führt das AARRR-Pirate-Metrics-Framework ein und verknüpft es mit Funnel- und KPI-Konzepten aus früheren Kapiteln. Etabliert die Wachstumsanalyse als funktionsübergreifende Disziplin.

Lektion 3 • Umsatzanalyse und Expansionsmetriken

Behandelt MRR, ARR, Expansionsumsatz und Netto-Umsatzbindung für Abonnement- und Nicht-Abonnement-Modelle. Verbindet Umsatzmetriken mit LTV-Konzepten aus Kapitel 6.

Lektion 4 • Aufbau eines Growth-Experimentierungsprogramms

Bietet einen strukturierten Prozess zur Generierung, Priorisierung und Durchführung von Wachstumsexperimenten im großen Maßstab. Führt die ICE- und PIE-Scoring-Frameworks zur Priorisierung von Experimenten ein.

Lektion 1 • Gestaltung eines Marketing-Measurement-Frameworks

Synthetisiert KPIs, Funnels, Attribution und Einheitsökonomie in einer einzigen Messarchitektur. Stellt sicher, dass jede Metrik mit einer Geschäftsentscheidung verbunden ist.

Lektion 2 • Aufbau einer analysegetriebenen Marketingkultur

Behandelt die organisatorischen und verhaltensbezogenen Veränderungen, die erforderlich sind, um datengesteuertes Marketing aufrechtzuerhalten. Umfasst Analyse-Befähigung, Schulung und Anreizabstimmung.

Lektion 3 • Analyseergebnisse an Führungskräfte kommunizieren

Lehrt, wie komplexe Analyseergebnisse in für Führungskräfte geeignete Darstellungen übersetzt werden. Behandelt das „So what“-Framework, Data Storytelling und den Umgang mit Widerstand.

Lektion 4 • Durchführung von Marketing-Analyse-Reviews

Strukturiert ein wiederkehrendes Analyse-Review-Meeting, das Entscheidungen vorantreibt, anstatt nur Aktivitäten zu berichten. Definiert Rollen, Agenda und Follow-up-Protokolle.