Basiscursus Marketing Analytics

Les 1 • Kernmetrieken en KPI's

Introduceert de meest cruciale prestatie-indicatoren voor marketing en legt uit hoe je KPI's selecteert die zijn afgestemd op bedrijfsdoelstellingen.

Les 2 • Databronnen in Marketing

Onderzoekt databronnen van eerste, tweede en derde partij die in marketing worden gebruikt. Studenten leren de kwaliteit en relevantie van bronnen te beoordelen voordat ze gaan analyseren.

Les 3 • De Marketingtrechter en Data

Koppelt standaard trechterfasen aan meetbare datasignalen. Verbindt trechterdenken met de metrieken die studenten gedurende de cursus zullen bijhouden.

Les 4 • De Rol en Werkstroom van de Analist

Schetst de end-to-end analytics-werkstroom van vraagstelling tot inzichten leveren. Positioneert de analist als een strategische partner, niet alleen als een rapportgenerator.

Les 1 • Webanalytics Instellen

Bespreekt het configureren van een webanalyseplatform om betekenisvolle sitegegevens vast te leggen. Studenten leren doelen, filters en weergaven te definiëren die schone, bruikbare datasets opleveren.

Les 2 • Basisprincipes van Tracking en Tagging

Legt uit hoe pixels, tags en trackingcodes gebruikersgedrag vastleggen via digitale kanalen. Biedt de technische basis voor al het daaropvolgende werk aan dataverzameling.

Les 3 • Een Marketingdatastapel Bouwen

Onderzoekt de tools en integraties die een moderne marketingdatainfrastructuur vormen. Studenten beoordelen stapelcomponenten op basis van bedrijfsgrootte en analytics-volwassenheid.

Les 4 • CRM-data en Klantrecords

Behandelt hoe CRM-systemen klantgegevens opslaan en structureren voor marketinggebruik. Verbindt CRM-records met campagnerichting en levenscyclusanalyse.

Les 1 • Ontwerpprincipes voor Dashboards

Leert lay-out, hiërarchie en diagramselectie voor effectieve marketingdashboards. Studenten ontwerpen dashboards die in één oogopslag inzichten communiceren.

Les 2 • Benchmarking en Trendanalyse

Introduceert periode-op-periode-vergelijkingen, sectornormen en trendidentificatie. Studenten plaatsen prestatiegegevens in de context van betekenisvolle referentiepunten.

Les 3 • Verkennende Data-analyse voor Marketeers

Past EDA-technieken toe op marketingdatasets om patronen en afwijkingen aan het licht te brengen. Bouwt de gewoonte op om data te begrijpen voordat er conclusies worden getrokken.

Les 4 • Rapportagecadans en Behoeften van Belanghebbenden

Stemt de frequentie en het formaat van rapportages af op verschillende doelgroepen van belanghebbenden. Studenten leren de diepgang en details af te stemmen op uitvoerende, tactische en operationele gebruikers.

Les 1 • Segmentactivatie en Targeting

Behandelt het pushen van gedefinieerde segmenten naar advertentieplatforms, e-mailtools en CRM-workflows. Studenten verbinden segmentatie-uitkomsten aan live campagne-uitvoering.

Les 2 • RFM-analyse

Leert recentie-, frequentie- en monetaire waardescores om klanten te rangschikken en prioriteren. RFM-resultaten voeden direct retentie- en reactiveringscampagnes.

Les 3 • Clusteren en Gedragssegmentatie

Introduceert k-means clusteren en gedragsmatige groepering om natuurlijke doelgroepsegmenten te ontdekken. Studenten interpreteren clusteruitkomsten en vertalen deze naar marketingacties.

Les 4 • Segmentatiestrategie en -logica

Bepaalt de strategische basis voor segmentatie en de criteria die worden gebruikt om betekenisvolle groepen te definiëren. Verbindt segmentatiebeslissingen met campagne- en budgettoewijzing.

Les 1 • Geïntegreerde Campagnerapportage

Combineert cross-kanaal data in een uniform campagne-prestatie-overzicht. Studenten bouwen rapporten die de totale campagne-impact tonen in plaats van geïsoleerde kanaalresultaten.

Les 2 • Content- en SEO-prestaties

Meet organische zoekzichtbaarheid, contentbetrokkenheid en on-page prestaties. Studenten verbinden contentmetrieken met pijplijn- en omzetresultaten.

Les 3 • E-mailmarketing Analytics

Analyseert openratio's, doorklikratio's, leverbaarheid en lijstgezondheidsmetrieken. Studenten diagnosticeren e-mailprestatieproblemen en passen datagestuurde oplossingen toe.

Les 4 • Social Media Analytics

Evalueert bereik, betrokkenheid en doelgroepgroei via sociale kanalen. Studenten onderscheiden ijdelheidsmetrieken van metrieken die zijn gekoppeld aan bedrijfsresultaten.

Les 1 • Incrementaliteit en Lift Testen

Behandelt holdout-tests en geo-gebaseerde experimenten om de werkelijke incrementele lift te meten. Studenten ontwerpen tests die de causale bijdrage van marketing aan resultaten isoleren.

Les 2 • Budgetoptimalisatie met Attributiedata

Vertaalt attributie- en MMM-uitkomsten in bruikbare aanbevelingen voor budgetherverdeling. Studenten bouwen een datagestuurde onderbouwing voor het verschuiven van uitgaven over kanalen.

Les 3 • Marketingmixmodellering Concepten

Introduceert MMM als een statistische benadering om de totale impact van marketinguitgaven te meten. Studenten leren wanneer MMM de voorkeur heeft boven MTA en welke inputs het vereist.

Les 4 • Multi-Touch Attributie in de Praktijk

Past multi-touch attributie toe op echte campagnedata om kanaalbijdrage te onthullen. Studenten interpreteren MTA-uitkomsten en passen budgetaanbevelingen dienovereenkomstig aan.

Les 1 • Vraagprognose voor Campagnes

Past tijdreeksvoorspelling toe om toekomstige vraag, verkeer en omzet te voorspellen. Studenten gebruiken voorspellingen om realistische campagnedoelen en budgetplannen te stellen.

Les 2 • Modelevaluatie en Iteratie

Leert precisie, recall, AUC en RMSE om de modelkwaliteit te beoordelen. Studenten leren modelzwaktes diagnosticeren en de prestaties verbeteren door iteratie.

Les 3 • Leadscoring en Propensity Modellen

Ontwikkelt propensity-to-convert modellen die leads rangschikken op aankoopwaarschijnlijkheid. Studenten integreren scores in CRM- en verkoopworkflows om outreach te prioriteren.

Les 4 • Grondslagen van Voorspellende Analytics

Introduceert de voorspellende modelleringsworkflow en de soorten problemen die het oplost in marketing. Studenten onderscheiden gebruiksscenario's voor regressie, classificatie en voorspelling.

Les 1 • Een Experimentatiecultuur Opbouwen

Behandelt de organisatorische en procesveranderingen die nodig zijn om continu testen te ondersteunen. Studenten ontwerpen kaders die experimentatie tot een teamgewoonte maken.

Les 2 • Analytics-gestuurde Marketingstrategie

Verbindt analytics-uitkomsten met strategische planningscycli, OKR's en middelenallocatie. Studenten vertalen datainzichten naar strategische aanbevelingen voor het management.

Les 3 • Multivariaat Testen en Personalisatie

Breidt A/B-testen uit naar multivariate en personalisatie-experimenten via kanalen. Studenten ontwerpen tests die meerdere elementen tegelijk optimaliseren.

Les 4 • A/B-test Ontwerp en Uitvoering

Behandelt hypothesevorming, steekproefgrootteberekening en testuitvoering voor marketingexperimenten. Studenten voeren geldige tests uit die betrouwbare, bruikbare resultaten opleveren.