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

Data Science & KI im Marketing – datengetriebene Entscheidungen treffen

In dieser 3-tägigen Intensiv-Schulung lernen Sie, wie Sie Data Science-Methoden und Künstliche Intelligenz gezielt für Ihre Marketingarbeit einsetzen. Von der Erschließung relevanter Datenquellen wie Web Analytics, CRM und Social Media über die Auswertung mit Python, JupyterLab und Pandas bis hin zu Machine Learning-Methoden – Sie erarbeiten praxisnahe Use Cases wie Kundensegmentierung, Churn Prediction und Lookalike Modeling und setzen das Gelernte direkt in eigenen Projekten und Dashboards um. Datenschutz und ethische Aspekte inklusive DSGVO-Hinweise werden dabei praxisnah integriert.

Die Schulung richtet sich an Marketing-Analyst:innen, CRM-Manager, Data Analysts sowie (Junior-)Consultants im Digital Marketing und Marketing Automation mit Interesse an datengetriebenen Lösungen. Vorausgesetzt werden Grundkenntnisse in Excel oder erste Erfahrungen mit Datenanalyse-Tools.

Schulungsinhalte

• 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.