Marketing Analytics & Lifecycle Marketing inkl. KI

Passt der Kurs zu dir?

1. 1
   Motivation und Lernbereitschaft
2. 2
   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
3. 3
   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

1. 1
   This Marketing Analytics & Lifecycle Marketing bootcamp with AI focus is available also in English.
2. 2

   Alle Inhalte der Marketing Analytics & Lifecycle Marketing Weiterbildung inkl. KI im Überblick

   Digital Marketing, Customer Journey & KI
   Einführung in die Grundlagen von Digital Marketing und Online Marketing entlang der Customer Journey
   Verständnis von Marketing-Funnel, Zero Moment of Truth (ZMOT) und datengetriebenen Marketingstrategien
   Entwicklung datenbasierter Personas sowie Analyse von Märkten und Zielgruppen
   Einordnung von KI und künstlicher Intelligenz für moderne Marketingprozesse sowie verantwortungsvollen KI-Einsatz
   CRM, Lifecycle Marketing & KI-Workflows
   Grundlagen des Customer Relationship Managements und des Customer Lifecycle Managements
   Planung automatisierter CRM- und Lifecycle-Marketing-Prozesse zur Leadgenerierung und Kundenbindung
   Segmentierung von Zielgruppen sowie Entwicklung personalisierter Kommunikationsstrategien
   Einsatz von KI zur Optimierung von CRM-Prozessen, Marketing Automation und E-Mail-Workflows
   Marketing Analytics, Datenanalyse & KPIs
   Einführung in Marketing Analytics zur Analyse und Bewertung digitaler Marketingmaßnahmen
   Definition, Interpretation und Auswertung relevanter Marketing-Kennzahlen und KPIs
   Aufbau datengetriebener Entscheidungsprozesse für erfolgreiches Digital Marketing
   Nutzung von KI zur Analyse großer Datenmengen und Identifikation von Optimierungspotenzialen
   Tracking, Datenqualität & Privacy
   Konzeption von Tracking-Strategien und Measurement-Plänen für Marketing Analytics
   Sicherstellung einer hohen Datenqualität als Grundlage fundierter Analysen
   Berücksichtigung von Datenschutz, Consent Management und Privacy-by-Design
   Auswahl geeigneter MarTech-Lösungen für datengetriebenes Marketing und Reporting
   Experimentation, A/B-Testing & Data Storytelling
   Planung und Durchführung von A/B-Tests sowie strukturierten Marketing-Experimenten
   Entwicklung und Validierung von Hypothesen auf Basis von Marketing Analytics
   Erstellung interaktiver Dashboards und verständlicher Reports für unterschiedliche Stakeholder
   Kommunikation datenbasierter Erkenntnisse durch professionelles Data Storytelling und KI-gestützte Auswertungen
   KI-gestützte Marketingstrategien
   Entwicklung moderner Marketingstrategien mit Unterstützung von KI und künstlicher Intelligenz
   Einordnung von KI-gestützten Analysen für Kampagnensteuerung und Lifecycle Marketing
   Verknüpfung von Marketing Analytics, CRM und KI zur kontinuierlichen Optimierung von Marketingmaßnahmen
   Bewertung aktueller KI-Anwendungen und deren Potenziale für datengetriebenes Marketing
   Praxisprojekt Marketing Analytics & Lifecycle Marketing
   Entwicklung einer datengetriebenen Marketingstrategie anhand eines praxisnahen Unternehmensprojekts
   Kombination von Marketing Analytics, CRM, Lifecycle Marketing, Tracking, Experimentation und KI innerhalb eines ganzheitlichen Konzepts
   Analyse, Optimierung und Präsentation realer Marketingmaßnahmen auf Basis fundierter Daten
   Transfer der erlernten Methoden in den beruflichen Alltag als Marketing Analytics & Lifecycle Marketing Manager

1. 1

   Köln

   Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

2. 2

   Berlin

   Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

3. 3

   Köln

   Blended Learning · Teilzeit · 6–12 Monate · 1.000–5.000 €

4. 4

   Berlin

   Blended Learning · Teilzeit · 6–12 Monate · 1.000–5.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

1. 1

   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.

2. 2

   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.

3. 3

   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