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

...

Dataanalyskurs i Marketing Analytics

Alla kurser

Konst, design och kommunikation

Marknadsföring

Dataanalyskurs i Marketing Analytics

För alla nivåer

Dataanalyskurs i Marketing Analytics

Name: Dataanalyskurs i Marketing Analytics
Price: 2340 SEK

Omsätt rå marknadsföringsdata i beslut som ökar intäkterna. Den här kursen tar dig från analysens grunder via prediktiv modellering, attribuering, A/B-testning och dashboardberättande – och ger dig den fullständiga verktygslåda som moderna marknadsföringsteam kräver. Oavsett om du optimerar budgetar eller presenterar för ledningsgruppen arbetar du med verkliga ramverk som ger mätbara resultat.

Dedika för företag

Vad du kommer att lära dig:

Tillämpa attributionsmodeller och modellering av marknadsföringsmix för att optimera kanalbudgetallokering.
Bygg prediktiva modeller för churn och kundens livstidsvärde med hjälp av regression och beslutsträd.
Utforma statistiskt rigorösa A/B-tester och tolka resultaten med konfidensintervall.
Konstruera RFM-baserade poängsystem och klusterbaserade segment för precisionsinriktad kampanjmålgruppsurval.
Utveckla interaktiva BI-dashboards som är anpassade efter lednings- och operativa målgruppers behov.
Översätt komplexa analytiska resultat till tydliga databerättelser för icke-tekniska intressenter.

Hur du studerar praktiskt Dataanalyskurs i Marketing Analytics

Hur du övar Dataanalyskurs i Marketing Analytics

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 • 38 LektionerVaraktighet mellan 4 och 360 timmar (du bestämmer)

Kapitel 1Se detaljer

Grunderna i marknadsanalys

Lektion 1 • Arbetsflödet för analys
Beskriver hela processen från affärsfråga till handlingsinriktad rekommendation. Etablerar en repeterbar metodik som tillämpas i varje efterföljande kapitel.
Lektion 2 • Vad marknadsanalys innebär
Definierar marknadsanalys, skiljer det från generell business intelligence och kartlägger dess roll i marknadsfunktionen. Fastställer den vokabulär som används genom hela kursen.
Lektion 3 • Datakällor inom marknadsföring
Katalogiserar första-, andra- och tredjepartsdatakällor och förklarar deras styrkor och begränsningar. Förbereder studenterna att utvärdera datakvalitet före analys.
Lektion 4 • Nyckeltal och KPI:er för marknadsföring
Introducerar de mest kritiska resultatindikatorerna för marknadsföring och förklarar hur var och en kopplas till affärsresultat. Tillhandahåller ett referensramverk för allt senare mätarbete.

Kapitel 2Se detaljer

Datainsamling och förberedelse

Lektion 1 • Grunderna i datastyrning och integritet
Introducerar samtyckeshantering, dataminimering och bevarandepolicyer relevanta för marknadsdata. Säkerställer att studenterna hanterar kunddata ansvarsfullt under hela kursen.
Lektion 2 • Dataintegration och lagring
Förklarar hur man konsoliderar data från flera plattformar till en enhetlig struktur för analys. Introducerar datalager och flat-file-metoder lämpliga för marknadsförare.
Lektion 3 • Feature engineering för marknadsföring
Omvandlar råa fält till analytiskt användbara variabler såsom aktualitetspoäng, engagemangsnivåer och härledda kvoter. Möjliggör direkt det segmenterings- och modelleringsarbete som ligger framför.
Lektion 4 • Spårning och inställning av datainsamling
Täcker pixelspårning, UTM-parametrar och händelsebaserad datafångst över digitala kanaler. Kopplar korrekt inställning till nedströms datatillförlitlighet.
Lektion 5 • Tekniker för datarengöring
Lär ut identifiering och korrigering av dubbletter, nullvärden, avvikelser och formateringsfel. Rena data är förutsättningen för varje analysteknik i senare kapitel.

Kapitel 3Se detaljer

Explorativ dataanalys för marknadsförare

Lektion 1 • Visualisera marknadsdata
Väljer och konstruerar lämpliga diagramtyper för tidsserier, kategoriska och relationella marknadsdata. Visualiseringsval som görs här återkommer i kapitlet om dashboards.
Lektion 2 • Kohort- och trattanalys
Spårar kundgrupper över tid och mäter bortfall i varje trattsteg. Avslöjar behållnings- och konverteringsdynamik som är osynlig i aggregerade mått.
Lektion 3 • Deskriptiv statistik i marknadsföringssammanhang
Tillämpar medelvärde, median, varians och fördelningskoncept på marknadsföringsmått som ordervärde och sessionslängd. Förankrar statistiskt tänkande i välbekanta marknadsföringsscenarier.
Lektion 4 • Utforskning av korrelation och samband
Kvantifierar samband mellan marknadsföringsvariabler och skiljer korrelation från kausalitet. Förbereder studenterna för de prediktiva modelleringskapitel som följer.

Kapitel 4Se detaljer

Kundsegmentering och målgruppsinriktning

Lektion 1 • RFM-analys
Bygger poängmodeller för aktualitet, frekvens och monetärt värde för att rangordna och gruppera kunder efter köpbeteende. RFM-utdata matas direkt in i målgruppsinriktnings- och behållningsstrategier.
Lektion 2 • Klustringstekniker för målgrupper
Introducerar k-means och hierarkisk klustring för att upptäcka naturliga grupperingar i kunddata. Studenterna tolkar klusterutdata och översätter dem till marknadsföringspersonas.
Lektion 3 • Segmenteringsstrategi och kriterier
Definierar segmenteringsdimensioner – demografiska, beteendemässiga, psykografiska och värdebaserade – och kriterier för att välja bland dem. Ramar in segmentering som ett strategiskt, inte bara tekniskt, beslut.
Lektion 4 • Segmentvalidering och storleksbestämning
Testar om segment är statistiskt åtskilda, stabila över tid och tillräckligt stora för att motivera riktade utgifter. Förhindrar översegmentering som späder ut marknadsföringsresurserna.
Lektion 5 • Personaliserings- och målgruppsinriktningslogik
Kartlägger validerade segment till kanalspecifika meddelanden, erbjudanden och tidsregler. Överbryggar analytisk segmentering till exekverbar kampanjmålgruppsinriktning.

Kapitel 5Se detaljer

Marknadsattribuering och mixmodellering

Lektion 1 • Datadriven attribuering
Förklarar algoritmisk attribuering som använder konverteringsvägsdata för att tilldela bråkdelar av kredit. Kontrasterar datadrivna resultat med regelbaserade modeller från föregående avsnitt.
Lektion 2 • Budgetallokering från attribueringsinsikter
Översätter attribuerings- och MMM-utdata till rekommendationer för kanalbudget med hjälp av optimeringslogik. Kopplar analytiska resultat till ekonomiska planeringsbeslut.
Lektion 3 • Grunderna i marknadsmixmodellering
Introducerar regressionsbaserad marknadsmixmodellering (MMM) för att mäta effekter av offline- och onlinekanaler. Ger ett komplement på makronivå till digitala attribueringsmetoder.
Lektion 4 • Grunderna i attribueringsmodeller
Jämför första träff, sista träff, linjär, tidsförfall och positionsbaserade attribueringsmodeller. Studenterna förstår de antaganden och partiskheter som är inbäddade i varje tillvägagångssätt.
Lektion 5 • Inkrementalitet och lyfttestning
Designar kontrollgruppsexperiment för att mäta den verkliga inkrementella lyften av en marknadsföringskanal eller taktik. Ger kausala bevis som enbart attribueringsmodeller inte kan tillhandahålla.

Kapitel 6Se detaljer

Prediktiv analys och efterfrågeprognostisering

Lektion 1 • Koncept för prediktiv modellering
Introducerar övervakad inlärning, modellträning, validering och överanpassning i ett marknadsföringssammanhang. Etablerar den konceptuella grunden för alla modelleringsavsnitt som följer.
Lektion 2 • Prediktion av kundens livstidsvärde
Modellerar förväntade framtida intäkter per kund med hjälp av probabilistiska och regressionsbaserade metoder. CLV-prediktioner möjliggör värdebaserad segmentering och optimering av anskaffningsbud.
Lektion 3 • Efterfråge- och intäktsprognostisering
Tillämpar tidsseriemetoder inklusive glidande medelvärden, exponentiell utjämning och trenddekomponering för att prognostisera marknadsdriven efterfrågan. Stöder budgetplanering och lageranpassning.
Lektion 4 • Modeller för att förutsäga kundbortfall
Bygger logistiska regressions- och beslutsträdsmodeller för att identifiera kunder med risk för bortfall. Utdata matas direkt in i målgruppsinriktning för behållningskampanjer som täcks i segmenteringskapitlet.
Lektion 5 • Modelldriftsättning och övervakning
Täcker operationalisering av en prediktiv modell i marknadsföringsarbetsflöden och uppföljning av dess prestanda över tid. Förhindrar modellförsämring som i tysthet försämrar kampanjeffektiviteten.

Kapitel 7Se detaljer

A/B-testning och experimentering

Lektion 1 • Principer för experimentdesign
Täcker hypotesformulering, design av kontroll- och behandlingsgrupp samt randomiseringsmetoder. Korrekt design förhindrar de confoundingsfel som ogiltigförklarar testresultat.
Lektion 2 • Analysera och tolka resultat
Tillämpar t-test, chi-två-test och konfidensintervall för att fastställa statistisk signifikans. Översätter p-värden och effektstorlekar till tydliga affärsrekommendationer.
Lektion 3 • Avancerade experimenteringsmetoder
Introducerar multivariat testning, sekventiell testning och bayesianska tillvägagångssätt för komplexa marknadsföringsscenarier. Utvidgar det grundläggande A/B-ramverket till optimeringsprogram med högre hastighet.
Lektion 4 • Köra och övervaka live-tester
Hanterar testgenomförande, övervakar datakvalitetsproblem och undviker misstag med tidigt stopp. Operativ disciplin under ett live-test är lika viktigt som design.
Lektion 5 • Urvalsstorlek och statistisk styrka
Beräknar erforderliga urvalsstorlekar med hjälp av effektstorlek, signifikansnivå och styrkeparametrar. Understyrkta tester slösar budget; detta avsnitt förhindrar det vanliga misstaget.

Kapitel 8Se detaljer

Marknadsdashboards och databerättande

Lektion 1 • Presentera insikter för intressenter
Förbereder studenterna att presentera analytiska resultat i möten, hantera frågor och försvara rekommendationer under granskning. Sluter cirkeln mellan analys och organisatorisk åtgärd.
Lektion 2 • Bygga dashboards i BI-verktyg
Går igenom att ansluta datakällor, skapa beräknade fält och publicera interaktiva dashboards i moderna BI-plattformar. Praktisk konstruktion förstärker designprinciperna från föregående avsnitt.
Lektion 3 • Dashboardstrategi och målgruppsdesign
Definierar dashboardens syfte, målgrupp och uppdateringsfrekvens innan någon visualisering byggs. Strategisk anpassning förhindrar det vanliga misslyckandet med dashboards som ingen använder.
Lektion 4 • Tekniker för databerättande
Strukturerar analytiska resultat till en narrativ båge med kontext, konflikt och rekommendation. Berättande omvandlar korrekt analys till övertygande, handlingsdrivande kommunikation.
Lektion 5 • Visuella designprinciper för analys
Tillämpar bästa praxis för datavisualisering – hierarki, färg, luftighet och diagramval – på marknadsdashboards. God design minskar kognitiv belastning och påskyndar extraktion av konsumentinsikter.

Certifiering

Ditt giltiga slutförandecertifikat

Den här kursen är för dig:

Digital marknadsförare: vill stödja kampanjbeslut med statistiska belägg.
Marknadschef: behöver ansvara för mätning och rapportering över flera kanaler.
Karriärbytare: går från en affärsroll till en datainriktad marknadsföringstjänst.
Tillväxtanalytiker: vill formalisera intuitiva färdigheter med rigorösa analytiska ramverk.
Varumärkesstrateg: redo att koppla kreativa beslut till kvantifierbart målgruppsbeteende.
Småföretagare: fast besluten att göra smartare utgiftsval med hjälp av kunddata.

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...