Web Analistencursus

Les 1 • Belangrijke prestatie-indicatoren

Leert hoe je KPI's selecteert en definieert die zijn afgestemd op bedrijfsdoelstellingen. Studenten oefenen met het vertalen van doelen naar meetbare metrics.

Les 2 • Het Webanalyse-ecosysteem

Brengt de tools, stakeholders en datapijplijnen in kaart die een typische analytics-stack vormen. Koppelt analistenverantwoordelijkheden aan bedrijfsbesluitvorming.

Les 3 • Gegevensprivacy en ethisch meten

Behandelt toestemmingskaders, privacyrechten van gebruikers en ethische datacollectiepraktijken. Plaatst al het volgende trackingwerk in een verantwoordelijke standaard.

Les 1 • E-commerce- en conversietracking

Behandelt transactiedatalagen en doelconfiguratie voor het meten van omzet. Maakt nauwkeurige attributie van verkoop- en leadgebeurtenissen mogelijk.

Les 2 • Grondbeginselen van tagmanagement

Legt uit hoe tagmanagers de implementatie van scripts beheersen zonder codereleases. Studenten configureren containers, triggers en variabelen vanaf de basis.

Les 3 • Trackingkwaliteitsborging

Biedt systematische methoden om te valideren dat tags correct vuren en data schoon is. Voorkomt stroomafwaartse rapportagefouten door een foutieve implementatie.

Les 4 • Een analyticsplatform implementeren

Doorloopt het aanmaken van properties, het instellen van datastromen en de basisimplementatie van tags. Koppelt de output van de tagmanager aan een analyticsrapportage-interface.

Les 1 • Aangepaste dimensies en metrics

Breidt standaard datamodellen uit met door de gebruiker gedefinieerde attributen die zijn gekoppeld aan hits, sessies of gebruikers. Maakt segmentatie mogelijk die verder gaat dan standaarddimensies.

Les 2 • Hoe analyticsplatforms data verwerken

Beschrijft de verwerkingspijplijn van hit naar sessie en hoe platforms ruwe data aggregeren. Bouwt het begrip dat nodig is om rapporten correct te interpreteren.

Les 3 • Datasampling en ongesampelde data

Legt uit wanneer sampling optreedt en hoe het analyses vertekent. Studenten passen technieken toe om ongesampelde datasets op te halen voor nauwkeurige rapportage.

Les 1 • Publieks- en acquisitierapporten

Behandelt demografische, geografische en kanaalrapporten die beschrijven wie er bezoekt en hoe ze binnenkomen. Koppelt verkeersbronnen aan stroomafwaarts gedrag.

Les 2 • Segmentatietechnieken

Past segmenten toe om specifieke gebruikersgroepen te isoleren en gedrag tussen cohorten te vergelijken. Transformeert geaggregeerde data in gerichte inzichten.

Les 3 • Conversie- en doelrapportage

Meet doelvoltooiingen, trechteruitval en omzetprestaties. Kwantificeert de bedrijfsimpact van gebruikersgedrag.

Les 4 • Geplande rapporten en dashboards

Bouwt geautomatiseerde rapportageworkflows en dashboards voor stakeholders voor doorlopende monitoring. Vermindert handmatige inspanning terwijl datavisibiliteit behouden blijft.

Les 1 • Attributiemodellen uitgelegd

Vergelijkt last-click, first-click, lineaire, time-decay en data-gedreven attributiemodellen. Studenten selecteren modellen die passen bij bedrijfsdoelen en verkoopcycli.

Les 2 • Multi-kanaal trechteranalyse

Onderzoekt het volledige conversietraject over meerdere touchpoints voordat een doel wordt voltooid. Onthult de ondersteunende rol van kanalen in de bovenste trechter.

Les 3 • Vergelijking van attributiemodellen

Gebruikt modelvergelijkingshulpmiddelen om te kwantificeren hoe credits verschuiven tussen kanalen onder verschillende modellen. Informeert kanaalinvesteringen en herallocatie van budget.

Les 4 • Kanaalgroepering en bronanalyse

Legt uit hoe platforms verkeer in kanalen classificeren en hoe groeperingen aan te passen. Maakt nauwkeurige vergelijking mogelijk van organisch, betaald en verwijzingsverkeer.

Les 1 • Optimalisatiemogelijkheden identificeren

Gebruikt trechteranalyse, heatmaps en sessiedata om impactvolle wrijvingspunten te lokaliseren. Prioriteert pagina's en stromen met het grootste omzetpotentieel.

Les 2 • A/B- en multivariabel testen

Behandelt testontwerp, verkeerssplitsing en statistische validiteit voor gecontroleerde experimenten. Studenten configureren en starten tests met experimentatieplatforms.

Les 3 • Testresultaten interpreteren

Leert statistische significantie, betrouwbaarheidsintervallen en praktische significantie voor testevaluatie. Voorkomt voorbarige of onjuiste conclusies uit experimentdata.

Les 4 • Hypotheseontwikkeling

Structureert observaties in testbare hypothesen met behulp van op bewijs gebaseerde kaders. Zorgt dat tests zijn gebaseerd op data in plaats van mening.

Les 1 • Gedragscohortanalyse

Groepeert gebruikers op acquisitiedatum of eerste actie om retentie en lifetime value in de tijd te volgen. Onthult hoe verschillende cohorten reageren op product- en marketingwijzigingen.

Les 2 • Voorspellende publieksmodellering

Introduceert door het platform gegenereerde voorspellende metrics zoals aankoopwaarschijnlijkheid en kans op churn. Studenten activeren voorspellende doelgroepen voor use cases in marketing.

Les 3 • RFM- en waardegestuurde segmentatie

Segmenteert gebruikers op recency, frequentie en monetaire waarde om klanten met een hoge waarde en risicoklanten te identificeren. Maakt gerichte retentie- en upsellcampagnes mogelijk.

Les 1 • Analytics governance en documentatie

Stelt naamgevingsconventies, wijzigingslogboeken en eigenaarsbeleid vast voor een schaalbare analyticspraktijk. Voorkomt datainconsistentie naarmate teams en tools evolueren.

Les 2 • Een analyticsrapport structureren

Definieert de componenten van een impactvol analyticsrapport: managementsamenvatting, bevindingen en aanbevelingen. Leert een logische stroom van data naar beslissing.

Les 3 • Inzichten communiceren naar stakeholders

Past analytische communicatiestijl aan op technische en niet-technische doelgroepen. Bouwt geloofwaardigheid en stimuleert actie door duidelijke, zelfverzekerde levering.

Les 4 • Meetplanning en -strategie

Bouwt een meetplan dat bedrijfsdoelstellingen verbindt met KPI's, segmenten en doelen. Richt analyticswerk vanaf het begin op de organisatiestrategie.