Dedika är en plattform där du lär dig genom att göra: till exempel skapa ett affärsförslag, bli nagelteknolog eller lära dig ett nytt verktyg. Oavsett mål finns det redan bra innehåll om ämnet. Men ofta är det på ett annat språk, dyrt, utspritt, saknar övningar eller är för långt för dig som har en hektisk vardag. Därför har Dedika en egen metod: vi letar upp materialet där det finns, organiserar det utifrån dina mål, granskar det tillsammans med experter som kan svara på frågor och skapar praktiska övningar så att du lär dig genom att göra. Du är den viktigaste personen i din läranderesa och ingen känner dig bättre: välj innehåll och kurslängd, om du vill studera online eller offline och i vilket format. Det kan vara video, text, ljud eller sammanfattning. På ditt sätt, bara med det som passar dig. Här är varje stund av engagemang värdefull och du når snabbare det som är viktigt för dig.

Ja, alla våra kurser har en gratisversion. De gratis kurserna har samma högkvalitativa innehåll som Pro-versionen, men inkluderar inte handledare eller AI-betygsättning (det skulle vara för dyrt att erbjuda gratis), har ingen offlineåtkomst eller möjlighet att skriva ut sammanfattningar, har en gräns på en timmes studier per dag och tillgång i 90 dagar (tillräckligt med tid för att slutföra kursen). Om du är fokuserad på att lära dig kommer vår gratiskurs att räcka för att du ska få all kunskap du behöver. Men om du vill ha fler fördelar är det bättre att välja Pro. Pengarna vi får in från Pro-kurser är avgörande för att vi ska kunna fortsätta erbjuda gratis kurser. På detta sätt försöker vi balansera vårt uppdrag med projektets hållbarhet.

Kurserna består av det bästa innehållet i världen inom ämnet: videor, ljud, artiklar och böcker. Allt detta innehåll kommer med sammanfattningar, poddar (för böcker och artiklar) och transkriptioner (för videor och ljud). Du väljer själv hur du vill ta del av innehållet. Varje material har specifika frågor för att förstärka kunskapen. Dessutom består kursen av de kapitel du själv väljer, vilket gör att du kan studera bara det som är relevant för dig. I slutet av varje kapitel finns ett praktiskt projekt kopplat till ditt yrke för att öva på det du lärt dig.

Dedika-kurser finns i två format: gratis och Pro. Pro-kurser innehåller högkvalitativt innehåll, en handledare, AI-bedömning, intyg, offlineåtkomst, tillgång till sammanfattningar, inga dagliga gränser för innehållskonsumtion och livstidsåtkomst. Intäkterna från dessa kurser är avgörande för att vi ska kunna fortsätta erbjuda gratiskurser. Och även för dem som tycker att det kan vara högt erbjuder vi rabatter under kursens gång. Gratiskurser har samma högkvalitativa innehåll men inkluderar inte handledare eller AI-bedömning (det skulle vara för dyrt att erbjuda gratis), har inte offlineåtkomst eller möjlighet att skriva ut sammanfattningar, har en gräns på en timmes studier per dag och åtkomst i 90 dagar (tillräckligt med tid för att slutföra kursen).

Våra kurser innehåller en sammanfattning i slutet av varje kapitel, från vilken du kan ladda ner en PDF och skriva ut den.

Över 2 miljoner studenter världen över

Kursen finns i över 180 länder

Officiellt giltigt intyg som är erkänt i ditt land

Startsida

...

Data Marketing Kurs

Alla kurser

Konst, design och kommunikation

Marknadsföring

Data Marketing Kurs

För alla nivåer

Data Marketing Kurs

Behärska hela spektrumet av datadriven marknadsföring – från målgruppssegmentering och prediktiv analys till optimering av betalda medier och personaliseringsstrategi. Den här kursen ger dig de tekniska färdigheterna och strategiska ramverken för att omvandla rådata till mätbara affärsresultat. Om du är redo att fatta smartare marknadsföringsbeslut som bygger på verklig evidens, är det här du börjar.

Dedika för företag

Vad du kommer att lära dig:

Du lär dig att samla in, rensa och hantera förstaparts marknadsföringsdata med hjälp av CDP:er, CRM-system och tagghanteringssystem. Du bygger målgruppssegment, kör A/B-tester och utformar attributionsmodeller som kopplar kampanjer till intäkter. Kursen täcker prediktiv analys, modellering av kundens livstidsvärde och tillämpningar av maskininlärning inom marknadsföring. Du utvecklar också färdigheter i SQL, datavisualisering och arbetsflöden för marknadsföringsautomation. När du är klar kan du granska din organisations datamognad och ta fram en prioriterad färdplan som är i linje med affärsmålen.

Hur du studerar praktiskt Data Marketing Kurs

Hur du övar Data Marketing Kurs

För dig som är företag och vill utbilda ditt team

På Dedika för företag anpassas kursen med övningar och exempel från just din verksamhet, på det sätt som ditt företag behöver.

Klicka här

Kursinnehåll

8 Kapitlen • 41 LektionerVaraktighet mellan 4 och 360 timmar (du bestämmer)

Kapitel 1Se detaljer

Grunderna i datadriven marknadsföring

Lektion 1 • Grunderna i datakvalitet och datahantering
Introducerar noggrannhet, fullständighet och konsekvens som kvalitetsdimensioner. Kopplar dålig datakvalitet till bortkastade utgifter och missad målgruppsanpassning.
Lektion 2 • Vad datadriven marknadsföring faktiskt är
Definierar datadriven marknadsföring genom att kontrastera den med intuitionsbaserade tillvägagångssätt och kartlägger dess kärnkomponenter. Etablerar en gemensam vokabulär som används genom hela kursen.
Lektion 3 • Etiska och regulatoriska grunder
Behandlar konsumenters integritetsrättigheter, samtyckesramverk och principer för dataminimering. Förankrar etisk praxis i affärsrisk och konsumentförtroende.
Lektion 4 • Ekosystemet för datadriven marknadsföring
Kartlägger de verktyg, team och datakällor som utgör en modern marknadsföringsstack. Visar hur varje element kopplas till kampanjgenomförande.
Lektion 5 • Typer av marknadsföringsdata
Kategoriserar beteendedata, demografiska data, transaktionsdata och kontextuella data. Förklarar när varje typ driver de mest användbara insikterna.

Kapitel 2Se detaljer

Insamling och hantering av marknadsföringsdata

Lektion 1 • Tagghantering och pixelimplementering
Förklarar hur taggar och pixlar skickar data till analys- och annonsplattformar. Undervisar implementeringslogik utan att kräva djupa kodningsfärdigheter.
Lektion 2 • Kunddataplattformar och CRM-system
Skiljer på CDP:er och CRM-system och förklarar när respektive är lämplig. Visar hur enhetliga profiler byggs från flera datakällor.
Lektion 3 • Arkitektur för datalagring och dataåtkomst
Introducerar datalager, datasjöar och datamarts som lagringsalternativ för marknadsföringsdata. Kopplar lagringsval till frågehastighet och teamtillgänglighet.
Lektion 4 • Datarengöring och datapreparering
Lär ut deduplicering, normalisering och hantering av saknade värden i marknadsföringsdataset. Förbereder deltagarna att leverera analysredo data.
Lektion 5 • Insamlingsmetoder för förstapartsdata
Behandlar webbplatsspårning, CRM-indata, enkäter och lojalitetsprogram som primära insamlingskanaler. Betonar ägd data som den mest tillförlitliga marknadsföringstillgången.

Kapitel 3Se detaljer

Målgruppssegmentering och målgruppsanpassning

Lektion 1 • Målgruppsaktivering över kanaler
Behandlar hur segment skickas till annonsplattformar, e-postverktyg och personaliseringsmotorer. Adresserar matchningsgrad och identitetsmatchning vid aktivering.
Lektion 2 • Lookalike- och prediktiva målgrupper
Förklarar hur frö-målgrupper används för att modellera och utöka räckvidden till liknande potentiella kunder. Introducerar prediktiv poängsättning som en förbättring av målgruppsanpassningen.
Lektion 3 • Grunderna i segmenteringsstrategi
Definierar segmenteringskriterier och förklarar varför granularitet måste matcha kampanjmål. Introducerar avvägningen mellan segmentstorlek och specificitet.
Lektion 4 • Mätning av segmentprestanda
Definierar KPI:er för att utvärdera segmentkvalitet och kampanjanpassning. Lär ut iterativ förfining baserad på prestationsåterkoppling.
Lektion 5 • Beteendemässig och psykografisk segmentering
Använder köphistorik, surfmönster och attityddata för att forma djupare målgruppsprofiler. Kopplar beteendesignaler till budskapsstrategi.

Kapitel 4Se detaljer

Marknadsföringsanalys och mätning

Lektion 1 • Dashboarddesign och rapportering
Undervisar principer för effektiva marknadsförings-dashboards för olika intressentmålgrupper. Behandlar layout, val av diagramtyper och automatiserade rapporteringsflöden.
Lektion 2 • Experimentering och A/B-testning
Introducerar hypotesdriven testning, beräkning av urvalsstorlek och statistisk signifikans för marknadsföringsexperiment. Kopplar testresultat till iterativ kampanjförbättring.
Lektion 3 • Webb- och kampanjanalys
Behandlar trafikanalys, sessionsbeteende och kampanjprestandarapportering med hjälp av analysplattformar. Undervisar UTM-parameterstrategi för korrekt källattribuering.
Lektion 4 • Ramverk för centrala marknadsföringsmetriker
Etablerar en hierarki av mätetal från kännedom till intäkt och mappar varje till trattstadier. Förhindrar fåfänga mätetal genom att koppla mätetal till affärsresultat.
Lektion 5 • Attributionsmodellering
Jämför sista-klick-, linjär-, tidsförfalls- och datadrivna attributionsmodeller. Vägleder modellval baserat på kanalmix och datatillgänglighet.

Kapitel 5Se detaljer

Personalisering och kundupplevelse

Lektion 1 • E-post- och CRM-personalisering
Behandlar dynamiskt innehåll, beteendeutlösare och livscykelbaserad kommunikation i e-post- och CRM-system. Kopplar personaliseringsdjup till öppnings-, klick- och konverteringsgrader.
Lektion 2 • Personaliseringsstrategi och mognad
Kartlägger personalisering från regelbaserad till AI-driven och hjälper deltagarna att bedöma sin organisations nuvarande mognad. Ramar in personalisering som en affärsförmåga, inte bara en taktik.
Lektion 3 • Orkestrering av omnikanalspersonalisering
Förklarar hur man samordnar personaliserade budskap över e-post, betalda kanaler, webb och i butik. Adresserar datasynkronisering och budskapssekvensering.
Lektion 4 • Integritetssäkra personaliseringstekniker
Behandlar kontextuell målgruppsanpassning, kohortbaserad personalisering och enhetsbaserad bearbetning som integritetsbevarande alternativ. Balanserar relevans med konsumentförtroende.
Lektion 5 • Webbplats- och app-personalisering
Undervisar om anpassning av innehåll i realtid baserat på användarsegment, beteende och kontext. Behandlar rekommendationsmotorer och testning på webbplatsen.

Kapitel 6Se detaljer

Betalda medier och datadriven annonsering

Lektion 1 • Målgruppsanpassning för sök- och sociala kampanjer
Behandlar sökordsintentdata, målgruppsskiktning och uppladdning av anpassade målgrupper för sök- och sociala plattformar. Undervisar målgruppsanpassningsförfining med hjälp av prestationsdata.
Lektion 2 • Datagrunder för betalda medier
Introducerar de datasignaler som driver målgruppsanpassning och budgivningsbeslut för betalda medier. Kopplar kvaliteten på förstapartsdata till annonsplattformens prestanda.
Lektion 3 • Budgetallokering och budoptimering
Undervisar om datadriven budgetallokering över kanaler med hjälp av prestationssignaler och marginalavkastningsanalys. Behandlar val av automatiserad budstrategi.
Lektion 4 • Programmatisk annonsering och DSP:er
Förklarar realtidsbudgivning, avtalstyper och datahantering vid programmatiska köp. Behandlar varumärkessäkerhet och kontroller av inventariekvalitet.
Lektion 5 • Kreativ data och annonstestning
Använder prestationsdata för att vägleda kreativa beslut, val av annonsformat och iterativ testning. Introducerar principer för dynamisk kreativ optimering.

Kapitel 7Se detaljer

Prediktiv analys och maskininlärning inom marknadsföring

Lektion 1 • Modellering av kundens livstidsvärde
Undervisar CLV-beräkningsmetoder och deras användning för att sätta förvärvsbudget och prioritera retention. Kopplar CLV till långsiktig intäktsstrategi.
Lektion 2 • Modelldriftsättning och modellövervakning
Behandlar stegen från modellutbildning till produktionsdriftsättning och löpande prestandaövervakning. Adresserar modellförfall och återutbildningstriggers.
Lektion 3 • Rekommendationssystem inom marknadsföring
Förklarar kollaborativ filtrering, innehållsbaserade och hybrida rekommendationsmetoder. Behandlar implementeringsöverväganden för e-handel och innehållsplattformar.
Lektion 4 • Grunderna i prediktiv analys
Introducerar regression, klassificering och klustring som de centrala modelltyper som används inom marknadsföring. Ramar in varje modelltyp utifrån den marknadsföringsfråga den besvarar.
Lektion 5 • Churn-prediktion och retentionsmodeller
Bygger churn-prediktionsmodeller med hjälp av beteende- och transaktionsegenskaper. Översätter modellutdata till riktade retentionsåtgärder.

Kapitel 8Se detaljer

Strategi och färdplan för datadriven marknadsföring

Lektion 1 • Anpassa datastrategin till affärsmålen
Översätter affärsmål till datadrivna marknadsföringsprioriteringar och mätbara framgångskriterier. Förhindrar felanpassning mellan strategi och genomförande.
Lektion 2 • Mäta och utveckla strategin
Etablerar granskningskadenser, prestandariktmärken och återkopplingsloopar för att hålla strategin aktuell. Kopplar löpande mätning till strategisk iteration.
Lektion 3 • Teknik- och leverantörsval
Undervisar en strukturerad utvärderingsprocess för att välja marknadsföringsteknik baserat på databehov och integrationskrav. Behandlar beslut om att bygga vs. köpa.
Lektion 4 • Bygga ett datadrivet marknadsföringsteam
Definierar de roller, färdigheter och arbetsmodeller som behövs för att genomföra en datadriven marknadsföringsstrategi. Behandlar hybrida teamstrukturer och kompetensutveckling.
Lektion 5 • Granska nuvarande mognad inom datadriven marknadsföring
Tillhandahåller ett strukturerat ramverk för att bedöma mognad inom data, teknik, talang och process. Identifierar gap mellan nuvarande tillstånd och strategiska mål.
Lektion 6 • Färdplanutveckling och prioritering
Vägleder deltagarna genom att bygga en fasad färdplan för datadriven marknadsföring med tydliga milstolpar och resursbehov. Behandlar prioriteringsramverk för konkurrerande initiativ.

Certifiering

Ditt giltiga slutförandecertifikat

Den här kursen är för dig:

Marknadschef: vill sluta gissa och börja fatta beslut med data.
Digital annonsspecialist: behöver skarpare målgruppsinriktning för att förbättra kampanjresultaten.
Karriärbytare: går från en icke-marknadsroll till en datainriktad marknadsföringstjänst.
Småföretagare: redo att använda kunddata för att öka intäkterna mer effektivt.
Marknadsanalytiker: vill utvidga sitt arbete från rapportering till strategi och prediktiv modellering.
Produktmarknadsförare: vill koppla användarbeteendedata till budskaps- och positioneringsbeslut.

Vad våra elever säger

Era lektioner är perfekta. Jag köpte årspaketet och har äntligen möjlighet att följa olika ämnen som intresserar mig utan att behöva byta plattform... tack för allt ni gör, jag har redan rekommenderat er till andra...