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Data Science für Marketing: Kundenanalyse, Segmentierung, Kampagnenoptimierung

Webinar - GFU Cyrus AG

Die Teilnehmenden erlernen die Anwendung moderner Data-Science-Verfahren im Marketing-Kontext. Ziel ist es, Kundengruppen präzise zu segmentieren, Abwanderungswahrscheinlichkeiten vorherzusagen und den Erfolg von Kampagnen durch Multi-Touch-Attribution und A/B-Testing messbar zu machen, um Marketingbudgets effizienter einzusetzen.
Termin Ort Preis*
02.11.2026- 03.11.2026 Köln 1.713,60 €
02.11.2026- 03.11.2026 online 1.713,60 €
02.12.2027- 03.12.2027 Köln 1.713,60 €
02.12.2027- 03.12.2027 online 1.713,60 €

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*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • 1. Customer Segmentation: Kunden verstehen
    • RFM-Analyse: Bewertung nach Recency, Frequency und Monetary Value.
    • Unsupervised Learning: Kundengruppen identifizieren mit K-Means und DBSCAN.
    • Persona-Profilierung: Statistische Merkmale in Marketing-Segmente übersetzen.

  • 2. Churn Prediction: Abwanderung verhindern
    • Klassifikationsmodelle: Identifikation von Kündigungssignalen mittels Machine Learning.
    • Survival Analysis: Schätzung der verbleibenden Kundendauer (Time-to-Event).
    • Präventionsstrategien: Automatisierte Trigger für Rückgewinnungskampagnen.

  • 3. Customer Lifetime Value (CLV): Langfristigen Wert berechnen
    • Probabilistische Modelle: Berechnung des zukünftigen Werts pro Kunde.
    • Predictive CLV: Integration von Transaktionshistorie und Verhaltensdaten.
    • Budgetallokation: Steuerung der Akquisekosten basierend auf dem CLV.

  • 4. Attribution Modeling: Kanaleffektivität messen
    • Heuristische Modelle: Vergleich von First-Touch vs. Last-Touch Logiken.
    • Data-Driven Attribution: Einsatz von Markov-Ketten zur Pfadanalyse.
    • Shapley Value: Faire Budgetverteilung basierend auf dem Beitrag jedes Touchpoints.

  • 5. Recommendation Engines: Personalisierung auf Knopfdruck
    • Collaborative Filtering: Algorithmen für kundenbasierte Empfehlungen.
    • Content-based Filtering: Empfehlungen basierend auf Produktähnlichkeiten.
    • Hybrid-Ansätze: Steigerung des Cross-Selling-Potenzials im E-Commerce.

  • 6. Marketing Mix Modeling (MMM)
    • Ökonometrische Modelle: Den Einfluss von TV, Social Media und Offline-Kanälen isolieren.
    • Saisonalität und externe Faktoren: Berücksichtigung von Feiertagen und Wettbewerb.
    • Optimierung: Szenarienplanung für die ideale Budgetverteilung.

  • 7. Demand Forecasting: Bedarf präzise vorhersagen
    • Zeitreihenanalyse: Prognose von Absatzzahlen für die Ressourcenplanung.
    • Trend- und Zyklenerkennung: Identifikation von saisonalen Wachstumsmustern.
    • Event-Impact: Analyse von Rabattaktionen auf die zukünftige Nachfrage.

  • 8. Experimentation: Professionelles A/B-Testing
    • Test-Design: Hypothesenbildung, Power-Analyse und Stichprobenberechnung.
    • Statistische Validierung: Signifikanzprüfung von Conversion-Lift-Effekten.
    • Multivariates Testen: Gleichzeitige Optimierung mehrerer Kampagnenvariablen.

  • 9. Praxis-Workshop: The Data-Driven Campaign
    • Workshop: Entwicklung eines Segmentierungs-Plans für ein Neuprodukt.
    • Modeling-Task: Aufbau eines Churn-Modells und Ableitung von Maßnahmen.
    • Optimization-Task: Vergleich verschiedener Attributionslogiken für ein Mediabudget.
    • Final Roadmap: Schritte zur Integration von Data Science in Marketing-Teams.




Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Zielgruppe:
  • Marketing Manager & Analysten: Zur Professionalisierung ihrer Kampagnenplanung.
  • CRM-Manager: Zur Optimierung der Kundenbindung und Personalisierung.
  • Data Scientists: Zur Spezialisierung auf domänenspezifische Marketing-Usecases.
  • E-Commerce Leiter: Zur Steigerung der Conversion-Rate und des Warenkorbwerts.



Seminarkennung:
R103555
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