Cursus Data Analytics in Marketing

Les 1 • Key Metrics en KPI's in Marketing

Introduceert standaard marketingprestatie-indicatoren en legt uit hoe je meetgegevens kiest die zijn afgestemd op bedrijfsdoelstellingen. Voorkomt al vroeg in de cursus valkuilen van ijdelheidsmetrics.

Les 2 • De Marketing Analytics Workflow

Schetst het end-to-end-proces van zakelijke vraag tot bruikbaar inzicht. Biedt een herhaalbaar raamwerk dat studenten in de hele cursus toepassen.

Les 3 • Wat Marketing Analytics Echt Is

Definieert marketing analytics, onderscheidt het van algemene business intelligence en brengt de reikwijdte in kaart. Legt de conceptuele basis voor alle volgende hoofdstukken.

Les 1 • Digitaal Volgen en Tagmanagement

Legt uit hoe pixels, cookies en tags gebruikersgedrag vastleggen op digitale touchpoints. Grondvest studenten in de mechanica achter web- en app-analyticsdata.

Les 2 • Enquête- en Primair Onderzoeksdata

Behandelt enquêteontwerp, steekproefmethoden en primair onderzoek voor marketinginzichten. Vult digitaal volgen aan met directe consumenteninput.

Les 3 • Een Marketingdatastack Opbouwen

Introduceert het concept van een samenstelbare marketingdatastack en de rol van elke laag. Bereidt studenten voor op het evalueren en selecteren van tools die passen bij hun organisatie.

Les 4 • CRM- en Marketingautomatiseringsdata

Onderzoekt hoe CRM-platforms en automatiseringstools klantinteractiedata genereren en opslaan. Koppelt databeheer aan campagne-uitvoering en personalisatie.

Les 1 • Segmentatie Door Verkennende Analyse

Gebruikt kruistabellen en groepering om natuurlijke klantsegmenten in ruwe data te identificeren. Legt de basis voor formele segmentatiemodellen in latere hoofdstukken.

Les 2 • Anomaliedetectie en Data-auditing

Leert methoden om uitschieters, dataspikes en trackingfouten in marketingdatasets te ontdekken. Beschermt analytische conclusies tegen corrupte of misleidende data.

Les 3 • Beschrijvende Statistiek in Marketingcontext

Behandelt gemiddelde, mediaan, variantie en verdelingsvorm toegepast op marketingmetrics. Bouwt de numerieke geletterdheid die nodig is voor al het analytische werk dat volgt.

Les 4 • Correlatie en Relatie Detectie

Introduceert correlatiecoëfficiënten en spreidingsanalyse om relaties tussen marketingvariabelen te vinden. Legt het onderscheid vast tussen correlatie en causaliteit.

Les 1 • Persona-ontwikkeling uit Analytische Segmenten

Vertaalt kwantitatieve segmentprofielen naar narratieve marketingpersona's. Overbrugt de kloof tussen data-output en creatieve campagnestrategie.

Les 2 • RFM-analyse voor Klantscoring

Leert recentie-, frequentie- en monetaire scoring om klanten te rangschikken op waarde en betrokkenheid. Produceert direct inzetbare segmenten voor retentie- en upsellingcampagnes.

Les 3 • Lookalike- en Voorspellende Doelgroepmodellering

Behandelt lookalike-modelleringslogica en propensity scoring om hoogwaardige doelgroepen uit te breiden. Bereidt studenten voor op geavanceerde voorspellende toepassingen in latere hoofdstukken.

Les 4 • Clusteringstechnieken voor Doelgroepontdekking

Introduceert k-means en hiërarchische clustering om natuurlijke groeperingen in klantdata te vinden. Breidt segmentatie uit van vooraf gedefinieerde regels naar datagestuurde ontdekking.

Les 1 • Kanaalprestatieanalyse

Meet efficiëntie en ROI over betaalde, eigen en verdiende kanalen met gestandaardiseerde metrics. Maakt appels-met-appels-vergelijking van diverse marketinginvesteringen mogelijk.

Les 2 • Cross-Device en Cross-Channel Tracking

Behandelt uitdagingen op het gebied van identiteitsresolutie wanneer klanten van apparaat en kanaal wisselen. Zorgt dat attributiemodellen de werkelijke klantreizen weerspiegelen.

Les 3 • Multi-Touch Attributie in de Praktijk

Past multi-touch-attributie toe op echte campagnedata om fractioneel krediet over touchpoints toe te wijzen. Informeert direct investeringsbeslissingen in kanalen.

Les 4 • Attributierapportage en Begrotingsbeslissingen

Vertaalt attributie-uitkomsten naar aanbevelingen voor herverdeling van budget aan marketingleiderschap. Sluit de cirkel tussen analyse en strategische bestedingsbeslissingen.

Les 1 • Experimenteel Ontwerp voor Marketeers

Behandelt hypothesevorming, opzet van controle- en behandellingsgroepen en randomisatieprincipes. Voorkomt veelvoorkomende fouten in experimenteel ontwerp die testresultaten ongeldig maken.

Les 2 • Testroutekaart en Prioritering

Introduceert raamwerken voor het prioriteren en sequentieel plannen van een continu testprogramma. Schaalt individuele testvaardigheden op naar een organisatorische experimenteercultuur.

Les 3 • Statistische Significantie en Steekproefomvang

Legt p-waarden, betrouwbaarheidsintervallen en minimaal detecteerbaar effect voor marketingtests uit. Zorgt dat studenten tests lang genoeg uitvoeren om betrouwbare conclusies te produceren.

Les 4 • A/B- en Multivariaat Testmethoden

Onderscheidt A/B-testen van multivariaat testen en begeleidt elementselectie voor elke benadering. Breidt de testtoolkit uit tot eenvoudige tweevariant-experimenten.

Les 1 • Berekening van Klantlevensduurwaarde

Behandelt historische en voorspellende CLV-formules en hun inputs uit marketingdata. Verbindt CLV met acquisitiebudgeplafonds en segmentinvesteringsbeslissingen.

Les 2 • Voorspellende Modelleringsconcepten voor Marketeers

Introduceert de logica van supervised learning, feature selectie en modelevaluatie zonder diepe wiskunde. Ontmystificeert voorspellende modellering voor niet-datawetenschapper-marketeers.

Les 3 • Leadscoring en Conversievoorspelling

Past voorspellende scoring toe om leads op conversiekans te rangschikken met behulp van CRM- en gedragsdata. Verbetert de afstemming tussen verkoop en marketing via gedeelde scoringslogica.

Les 4 • Churnvoorspelling en Retentiemodellering

Bouwt churnvoorspellingsmodellen met behulp van gedragssignalen om klanten met risico op vertrek te identificeren. Maakt direct proactieve retentiecampagnes mogelijk voordat klanten afhaken.

Les 1 • Continue Optimalisatieraamwerken

Vestigt een gestructureerde beoordelings- en optimalisatiecyclus die analytics inbedt in de lopende marketingactiviteiten. Transformeert eenmalige analyse naar een duurzame prestatieverbetermachine.

Les 2 • Een Marketing Analytics-strategie Opbouwen

Definieert de componenten van een analyticsstrategie die is afgestemd op bedrijfsdoelstellingen en teamcapaciteiten. Brengt studenten van tactische analyse naar strategisch analyticsleiderschap.

Les 3 • Grondslagen van Marketingmixmodellering

Introduceert marketingmixmodellering als een strategisch hulpmiddel voor het meten van de geaggregeerde kanaalbijdrage. Vult attributiemodellen aan met een top-downmeetperspectief.

Les 4 • De Zakelijke Impact van Marketing Meten

Verbindt marketinganalyticsresultaten met omzet, winst en groeimetrics die door de directie worden gewaardeerd. Rust studenten uit om de financiële bijdrage van marketing aan te tonen en te verdedigen.