Data, Analytics & Experimentation im Online Marketing mit KI

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
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   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
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   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

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   This Digital Marketing incl. AI bootcamp is also available in English.
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   Alle Inhalte der Weiterbildung Data, Analytics & Experimentation im Marketing im Überblick

   Marketing Analytics & datengetriebenes Marketing
   Einführung in datenbasiertes Marketing und die Rolle von Analytics für erfolgreiche Marketingentscheidungen
   Verständnis zentraler Kennzahlen entlang der Customer Journey und des Marketing-Funnels
   Aufbau eines analytischen Mindsets zur Bewertung von Kampagnen und Marketingmaßnahmen
   Einordnung moderner Analyseansätze im digitalen Marketing
   Tracking, Datenquellen & Marketing-Messung
   Grundlagen des Trackings sowie Erfassung und Strukturierung relevanter Marketingdaten
   Zusammenführung verschiedener Datenquellen für aussagekräftige Analysen
   Definition geeigneter KPIs zur Erfolgsmessung digitaler Marketingmaßnahmen
   Schaffung einer belastbaren Datengrundlage für fundierte Entscheidungen
   Experimentation, A/B-Testing & Conversion-Optimierung
   Planung, Durchführung und Auswertung von A/B-Tests und kontrollierten Experimenten
   Entwicklung testbarer Hypothesen zur Optimierung digitaler Produkte und Kampagnen
   Bewertung von Testergebnissen anhand statistischer Kennzahlen
   Kontinuierliche Verbesserung von Conversion, Nutzererlebnis und Marketing-Performance
   Statistik & Datenanalyse für Marketing
   Anwendung grundlegender statistischer Verfahren zur Interpretation von Marketingdaten
   Analyse von Zusammenhängen, Trends und Auffälligkeiten in Datensätzen
   Nutzung datenbasierter Erkenntnisse zur Optimierung von Kampagnen und Geschäftsentscheidungen
   Verständnis relevanter Kennzahlen für Performance- und Conversion-Analysen
   Dashboards, Reporting & Datenvisualisierung
   Erstellung aussagekräftiger Reports und interaktiver Dashboards
   Visualisierung komplexer Daten für Management und Fachbereiche
   Auswahl geeigneter Diagramme und Visualisierungsmethoden für unterschiedliche Fragestellungen
   Kommunikation analytischer Ergebnisse durch verständliches Data Storytelling
   Customer Insights & datenbasierte Entscheidungsfindung
   Analyse des Nutzerverhaltens entlang der gesamten Customer Journey
   Identifikation von Optimierungspotenzialen durch qualitative und quantitative Datenanalysen
   Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen aus Analyse- und Testergebnissen
   Verknüpfung von Analytics, Experimentation und Business-Zielen für nachhaltige Marketingerfolge
   Praxisprojekt Data, Analytics & Experimentation
   Bearbeitung praxisnaher Marketing- und Analyseaufgaben anhand realer Anwendungsfälle
   Kombination von Tracking, Datenanalyse und Experimentation innerhalb eines ganzheitlichen Projekts
   Entwicklung datenbasierter Optimierungsstrategien für digitale Marketingmaßnahmen
   Professionelle Aufbereitung und Präsentation der Projektergebnisse für Stakeholder und Entscheidungsträger

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   Köln

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Berlin

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

   Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

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   Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

   Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

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   Verantwortung schrittweise aufbauen

   Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen