Data Science im Marketing - Datenanalyse, Prognosen und Kampagnenoptimierung
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Data Science im Marketing - Datenanalyse, Prognosen und Kampagnenoptimierung
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Starting dates and places
placeKöln 3 Aug 2026 until 5 Aug 2026 |
computer Online: Zoom 3 Aug 2026 until 5 Aug 2026 |
placeKöln 7 Dec 2026 until 9 Dec 2026 |
computer Online: Zoom 7 Dec 2026 until 9 Dec 2026 |
placeKöln 22 Mar 2027 until 24 Mar 2027 |
computer Online: Zoom 22 Mar 2027 until 24 Mar 2027 |
placeKöln 28 Jun 2027 until 30 Jun 2027 |
computer Online: Zoom 28 Jun 2027 until 30 Jun 2027 |
placeKöln 27 Sep 2027 until 29 Sep 2027 |
computer Online: Zoom 27 Sep 2027 until 29 Sep 2027 |
placeKöln 13 Dec 2027 until 15 Dec 2027 |
computer Online: Zoom 13 Dec 2027 until 15 Dec 2027 |
Description
Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen
Seminarziel
Nach diesem Seminar können Sie Data-Science-Methoden im Marketingkontext anwenden, Marketingdaten professionell aufbereiten und daraus fundierte Analysen und Prognosen ableiten. Sie lernen, Machine-Learning-Modelle auf Marketingprobleme zu übertragen, Kampagnen zu optimieren und datenbasierte Empfehlungen für Ihre Organisation zu entwickeln.Inhalt
-
Einführung in Data Science im Marketing
- Relevanz und Potenziale im Marketing
- Typische Datenquellen: CRM, Web Analytics, Social Media, Kampagnendaten
- Use Cases aus der Marketingpraxis
-
Data Science: Grundlagen & Tools
- Python & JupyterLab für Marketing-Analysen
- Datenaufbereitung mit Pandas
- Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn
- …
Frequently asked questions
There are no frequently asked questions yet. If you have any more questions or need help, contact our customer service.
Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen
Seminarziel
Nach diesem Seminar können Sie Data-Science-Methoden im Marketingkontext anwenden, Marketingdaten professionell aufbereiten und daraus fundierte Analysen und Prognosen ableiten. Sie lernen, Machine-Learning-Modelle auf Marketingprobleme zu übertragen, Kampagnen zu optimieren und datenbasierte Empfehlungen für Ihre Organisation zu entwickeln.Inhalt
- Einführung in Data Science im Marketing
- Relevanz und Potenziale im Marketing
- Typische Datenquellen: CRM, Web Analytics, Social Media, Kampagnendaten
- Use Cases aus der Marketingpraxis
- Data Science: Grundlagen & Tools
- Python & JupyterLab für Marketing-Analysen
- Datenaufbereitung mit Pandas
- Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn
- A/B-Test-Auswertungen verstehen
- Datenaufbereitung & Datenqualität
- Import und Bereinigung von Marketingdaten
- Umgang mit fehlenden Werten, Dubletten, Outlier-Erkennung
- Feature Engineering für Marketing (z. B. RFM-Merkmale)
- Analytische Methoden & Metriken
- Kundensegmentierung und Zielgruppenanalysen (Clustering, RFM)
- Churn Prediction mit ML-Methoden
- Customer Lifetime Value Prognosen
- Marketing-Kennzahlen: Conversion Rate, ROI, Customer Journey KPIs
- Machine Learning im Marketing
- Klassifikationsverfahren (Logistic Regression, Entscheidungsbäume)
- Vorhersage von Kampagnenerfolg
- Regression für Budgetplanung und Absatzprognosen
- Ablauf datengetriebener Projekte im Marketing
- Kampagnenoptimierung & Personalisierung
- Lookalike Modeling zur Neukundengewinnung
- Einfache Modelle für Marketing Attribution
- Produktempfehlungen und Next Best Offer
- Reporting & Storytelling
- Dashboards erstellen (Jupyter, Excel, optional PowerBI/Tableau Demo)
- Datengetriebenes Storytelling für Stakeholder
- Workshop: Gruppenprojekt zu einem Marketing-Case
- Abschluss & Ausblick
- Zusammenfassung der Methoden
- Transfer in die eigene Marketingpraxis
- Datenschutz und Ethik im datengetriebenen Marketing (inkl. DSGVO-Hinweisen)
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