Data Science & KI im Marketing: Intensiv-Schulung für datengetriebenen Marketingerfolg - Online Schulung

Erleben Sie in dieser 3-tägigen Data Science Schulung für Marketingmitarbeitende einen praxisnahen Einstieg in datengetriebenes Marketing.
Sie lernen, wie Sie Datenquellen wie Web Analytics, CRM und Social Media erschließen und mit Tools wie Python, JupyterLab und Pandas effizient auswerten.

Schritt für Schritt führen wir Sie von der Datenaufbereitung über Visualisierung bis hin zu Machine Learning-Methoden, um Zielgruppen besser zu verstehen, Kampagnen gezielt zu optimieren und treffsichere Prognosen zu erstellen.
Sie erarbeiten Use Cases wie Kundensegmentierung, Churn Prediction und Lookalike Modeling und setzen das Gelernte direkt in eigenen Projekten und Dashboards um.

Nach der Schulung sind Sie in der Lage, datengetriebene Marketingprojekte zu starten, Kampagnen erfolgreich zu steuern und relevante Insights zu präsentieren. Datenschutz und ethische Aspekte werden praxisnah integriert.

Profitieren Sie von interaktiven Workshops, Übungen und dem Austausch mit unseren praxiserfahrenen Dozierenden – und heben Sie Ihr Marketing mit Data Science und KI auf ein neues Level!



Einführung in Data Science im Marketing

• Was ist Data Science? Relevanz und Potenziale im Marketing
• Typische Datenquellen: Web Analytics, CRM, Social Media, Kampagnendaten, Transaktionsdaten
• Praxisbeispiele: Data Science Use Cases im Marketing

Data Science: Grundlagen & Tools

• Überblick: Python & JupyterLab für Marketing-Analysen
• Einführung in Datenaufbereitung mit Pandas
• Visualisierung von Zielgruppen & Kampagnenerfolgen (Matplotlib, Seaborn)
• Einstieg in A/B-Test-Auswertung

Datenaufbereitung & Datenqualität

• Import & Bereinigung von Marketingdaten (z.B. Kundenlisten, Webseiten-Traffic)
• Umgang mit fehlenden Werten, Dubletten, Outlier-Erkennung
• Feature Engineering für Marketing (Segmentierung, Recency/Frequency/Monetary)

Analytische Methoden & Metriken

• Zielgruppenanalyse und Kundensegmentierung (Clustering, RFM-Analyse)
• Churn Prediction – wer springt ab? (Klassifikation mit ML-Modellen)
• Customer Lifetime Value: Prognosemethoden
• Erfolgsmetriken im Marketing (Conversion Rate, ROI, Customer Journey KPIs)

Machine Learning im Marketing

• Von der Hypothese zum Modell: Projektschritte im datengetriebenen Marketing
• Klassifikationsverfahren praktisch anwenden (Scikit-learn: Logistic Regression, Entscheidungsbäume)
• Vorhersage von Kampagnenerfolg
• Einfache Regression für Budgetplanung und Absatzprognose

Kampagnenoptimierung & Personalisierung

• Lookalike Modeling – neue Kunden finden
• Marketing Attribution (Kanalbewertung)
• Personalisierte Ansprache: Produktempfehlungen & Next Best Offer

Reporting & Datengetriebenes Storytelling

• Aufbau effektiver Dashboards (Jupyter, Excel, ggf. PowerBI/Tableau Demo)
• Präsentation bedeutungsvoller Insights für Stakeholder
• Projekt-Workshop: Gruppenarbeit an einem realen Marketing-Data-Science-Case

Abschluss & Ausblick

• Zusammenfassung und Transfer in die eigene Marketingpraxis
• Datenschutz & Ethik im datengetriebenen Marketing (inkl. DSGVO-Hinweise)
• Tipps und Tricks aus der Praxis

Unsere Webinare sind moderne, digitale Liveschulungen – die fast so ablaufen, als ob Sie vor Ort wären.