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Virtuelles Programm von:Coursera |
Dieser Kurs wurde in unsere Auswahl der besten Kurse für digitales Marketing aufgenommen, die auf den wichtigsten E-Learning-Plattformen weltweit verfügbar sind.
Jeder, der gefragte technische Fähigkeiten erlernen möchte, um eine Karriere als Marketinganalyst zu beginnen oder seine Geschäftsanalyse zu verbessern, sollte sich für dieses sechsgängige Meta-Marketinganalyse-Zertifikatsprogramm anmelden. Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich.
Das branchenrelevante Programm wurde von den Marketinganalysespezialisten und Meta-Vermarktern von Aptly entwickelt, um Sie für Karrieren als Marketinganalyst, Marketingforscher und andere Positionen auszubilden.
Lernen Sie die Grundlagen des Marketings, wie Daten Marketingentscheidungen beeinflussen und wie Sie das Datenanalyse-Framework von OSEMN verwenden, um allgemeine Analysefragen zu beantworten.
Sie lernen, wichtige Tools wie Python und SQL zu verwenden, um relevante Daten zu sammeln, zu verbinden und zu analysieren. Darüber hinaus werden gängige statistische Techniken verwendet, um Zielgruppen in Gruppen einzuteilen, Kampagnenergebnisse zu bewerten, den Marketing-Mix zu verbessern und den Verkaufsdruck zu messen.
Studenten, die alle 200 Kurse erfolgreich abgeschlossen haben, erhalten ein Einzelticket für die Prüfung 101-5: Meta Certified Marketing Science Professional. Um das Zertifizierungsprogramm für Meta-Marketing-Analysten abzuschließen und Ihr Coursera-Zertifikat zu erhalten, müssen Sie diesen Test bestehen.
Unterwegs erfahren Sie, wie Sie mit Tableau Daten anzeigen und mit Meta Ads Manager Kampagnen entwickeln, deren Wirksamkeit bewerten und Tests durchführen. Darüber hinaus können Sie Ihre neuen Fähigkeiten bei praktischen, geschäftsbezogenen Aufgaben anwenden.
Im letzten Kurs bereiten Sie sich auf die Meta Marketing Science-Zertifizierungsprüfung vor. Nach erfolgreichem Abschluss des Programms erhalten Sie die Zertifizierungen Coursera und Meta Marketing Science. Darüber hinaus erhalten Sie exklusiven Zugang zur Jobbörse Meta Career Programs, einer Jobsuchplattform mit über 200 führenden Organisationen, die nach qualifizierten und zertifizierten Mitarbeitern suchen.
Ihre Ergebnisse können in ein Portfolio aufgenommen werden, das Sie einem potenziellen Arbeitgeber zeigen oder auf Ihr eigenes Unternehmen anwenden.
Grundlagen der Marketinganalyse
Dieser Kurs legt die Grundlagen der Marketinganalyse. Sie lernen die Grundprinzipien des Marketings kennen. Sie erfahren, welche Rolle Analytics im digitalen Marketing spielt und wie Daten für das Marketing gesammelt und verwaltet werden. Sie lernen außerdem die grundlegenden Datenschutzregeln kennen, die im Online-Marketingbereich gelten, sowie häufige Herausforderungen bei der Arbeit mit Marketingdaten.
Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:
• Beschreiben Sie, wie Daten und Messungen eine Marketingaktion beeinflussen.
• Beschreiben Sie die Grundprinzipien des Marketings.
• Identifizieren Sie, warum Messungen und Analysen im digitalen Marketing wichtig sind
• Beschreiben Sie, wie Daten gesammelt werden und welchen Zusammenhang sie mit digitalem Marketing haben
• Erklären Sie die Bedeutung der Datenschutzbestimmungen für den Online-Marketing-Bereich.
• Beschreiben Sie das Meta-Pixel und wie es auf der Meta-Plattform erstellt wird.
• Beschreiben Sie, wie Informationen auf mobilen Geräten aufgezeichnet werden
• Erklären Sie, wie eine API offline erfasste Daten mit einer Online-Plattform verbindet.
• Beschreiben Sie gängige Plattformen für die Online-Datenverwaltung und -auswertung.
• Durchsuchen Sie die Berichte von Google Analytics und Meta Ads Manager
Unabhängig von Ihrem aktuellen Marketing- und Analysehintergrund hilft Ihnen dieser Kurs dabei, eine solide Grundlage für die Einbindung von Daten in Ihre Marketingbemühungen zu schaffen.
Die Studierenden benötigen keine Erfahrung im Marketing oder in der Datenanalyse, aber sie müssen über grundlegende Fähigkeiten im Internetsurfen verfügen und bereit sein, mitzumachen.
Einführung in die Datenanalyse
Dieser Kurs vermittelt Ihnen ein praktisches Verständnis und einen Rahmen, um die Ausführung grundlegender Analyseaufgaben wie das Extrahieren, Bereinigen, Bearbeiten und Analysieren von Daten zu steuern, indem er Sie in den OSEMN-Zyklus für Analyseprojekte einführt. Sie lernen, Datenanalyseaufgaben mithilfe von Tabellenkalkulationen und SQL-Abfragen durchzuführen. Sie erhalten außerdem eine Einführung in die Verwendung der Programmiersprache Python zur Bearbeitung von Datensätzen als Alternative zu Tabellenkalkulationen. Sie lernen grundlegende Programmierkonzepte und deren Anwendung im Marketing kennen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie mit Tableau Dashboards und Datenvisualisierungen erstellen.
Am Ende dieses Kurses können Sie:
• Legen Sie Geschäftsziele, KPIs und zugehörige Kennzahlen fest
• Wenden Sie einen Datenanalyseprozess an: OSEMN
• Identifizieren und definieren Sie relevante Daten, die für das Marketing gesammelt werden sollen
• Vergleichen und gegenüberstellen Sie die verschiedenen Formate und Anwendungsfälle verschiedener Datentypen.
• Identifizieren Sie Lücken in den gesammelten Daten und beschreiben Sie die Stärken und Schwächen
• Demonstrieren Sie Python-Kenntnisse mit Variablen, Kontrollfluss, Schleifen und grundlegenden Datenstrukturen.
• Sortieren, Abfragen und Strukturieren von Daten in Tabellenkalkulationen und mit Python-Bibliotheken
• Schreiben Sie grundlegende SQL-Anweisungen, um Daten auszuwählen, zu gruppieren und zu filtern.
• Visualisieren Sie Datenmuster und Trends mit Tabellenkalkulationen
• Verwenden Sie Tableau, um Datentrends und -muster zu visualisieren
Dieser Kurs richtet sich an Personen, die die Grundlagen der Datenanalyse erlernen möchten, einschließlich der Verwendung von Tabellenkalkulationen und Python zum Sortieren und Strukturieren von Daten sowie der Verwendung von Tableau zur Visualisierung von Datenmustern.
Die Studierenden benötigen keine Erfahrung im Marketing oder in der Datenanalyse, aber sie müssen über grundlegende Fähigkeiten im Internetsurfen verfügen und bereit sein, mitzumachen. Die Studierenden benötigen außerdem Zugang zu einem Computer mit einer guten Internetverbindung. Idealerweise haben die Studierenden in diesem Programm bereits Kurs 1 (Marketing Analytics Foundation) abgeschlossen.
Dieser Kurs befasst sich mit den statistischen Grundlagen, auf denen Marketing Analytics aufbaut. Im ersten Teil dieses Kurses geht es darum, ein tiefes Verständnis eines Datensatzes zu erlangen und einen Einblick in die tatsächliche Bedeutung der Daten zu gewinnen. Im zweiten Teil dieses Kurses geht es um die Stichprobenziehung und darum, wie Sie spezifische Fragen zu Ihren Daten stellen können. Im dritten Teil geht es schließlich um die Beantwortung dieser Fragen durch Analyse.
Viele der Fehler, die Marketinganalysten heute machen, sind darauf zurückzuführen, dass sie die Konzepte hinter den von ihnen durchgeführten Analysen nicht verstehen, was dazu führt, dass sie den falschen Test durchführen oder die Ergebnisse falsch interpretieren. Dieser Kurs soll Ihnen den Hintergrund vermitteln, den Sie benötigen, um zu verstehen, was Sie tun und warum Sie es auf praktischer Ebene tun.
Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:
• Das Konzept der abhängigen und unabhängigen Variablen verstehen
• Identifizieren Sie die zu testenden Variablen
• Verstehen Sie die Nullhypothese, P-Werte und ihre Rolle beim Testen von Hypothesen
• Formulieren Sie eine Hypothese und richten Sie die Hypothesen an den Geschäftszielen aus
• Identifizieren Sie Maßnahmen, die auf der Validierung/Invalidierung von Hypothesen basieren
• Erklären Sie deskriptive Statistiken (Mittelwert, Median, Standardabweichung, Verteilung) und ihre Anwendungsfälle.
• Grundlegende Konzepte der Inferenzstatistik verstehen
• Erklären Sie die verschiedenen Analyseebenen (deskriptiv, prädiktiv, präskriptiv) im Kontext des Marketings.
• Erstellen Sie grundlegende statistische Modelle für die Regression mithilfe von Daten
• Erstellen Sie Zeitreihenprognosen mithilfe historischer Daten und grundlegender statistischer Modelle.
• Verstehen Sie die Grundannahmen, Anwendungsfälle und Einschränkungen der linearen Regression
• Passen Sie ein lineares Regressionsmodell an einen Datensatz an und interpretieren Sie das Ergebnis mit Tableau und Statistikmodellen.
• Erklären Sie den Unterschied zwischen linearer und multivariater Regression.
• Führen Sie eine Segmentierungsanalyse (Clusteranalyse) durch.
• Beschreiben Sie den Unterschied zwischen Beobachtungsmethoden und Experimenten.
Datenanalysemethoden für das Marketing
In diesem Kurs werden gängige Analysemethoden untersucht, die von Vermarktern verwendet werden. Sie erfahren, wie Sie mithilfe der Segmentierung mit K-Means-Clustering eine Zielgruppe definieren. Außerdem erfahren Sie, wie lineare Regression Vermarktern bei der Planung und Prognose helfen kann.
Sie lernen, die Wirksamkeit von Werbung durch Experimente und Beobachtungsmethoden zu bewerten und Methoden zur Optimierung Ihres Marketing-Mix zu erkunden; Modellierung und Attribution des Marketing-Mix. Abschließend erfahren Sie, wie Sie Verkaufstrichterformen bewerten, visualisieren und optimieren.
Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:
• Beschreiben Sie, wann Analysen im Marketing am häufigsten eingesetzt werden
• Verstehen Sie Ihre Zielgruppe mithilfe von Analysen und Beschreibungen von Variablen
• Segmentieren Sie eine Bevölkerung mithilfe der Clusteranalyse in verschiedene Zielgruppen.
• Nutzen Sie historische Daten, um Ihr Marketing über verschiedene Kanäle zu planen
• Verwenden Sie die lineare Regression, um Marketingergebnisse vorherzusagen
• Beschreiben Sie das Marketing-Mix-Modell
• Beschreiben Sie das Attributionsmodell
• Wenden Sie verschiedene Attributionsmodelle an
• Bewerten Sie die Wirksamkeit der Werbung und beschreiben Sie die Mängel
• Beschreiben Sie den Einsatz von Experimenten zur Beurteilung der Wirksamkeit von Werbung.
• Erklären Sie, wie A/B-Tests funktionieren und wie Sie damit Ihre Anzeigen optimieren können.
• Bewerten Sie die Ergebnisse eines Experiments und beurteilen Sie die Stärke des Experiments.
• Bewerten und optimieren Sie Ihren Verkaufstrichter
In diesem Kurs werden Meta-Marketing-Analysetools untersucht. Sie erfahren, wie die Werbeplattform funktioniert und wie Sie mit dem Meta Ads Manager Anzeigen erstellen. Anschließend erfahren Sie, wie Metaberichte abgeleitet werden und wie Sie die Berichte an Ihre Geschäftsziele anpassen können.
Außerdem erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Meta-Experimenten die Wirksamkeit Ihrer Werbekampagne bewerten können. Sie erfahren, wie Sie Anzeigen mit A/B-Tests optimieren und erfahren, wie Sie Daten aus Zielkampagnen in Marketing-Mix-Modelle integrieren können. In diesem Kurs finden Sie auch einen Überblick über den von Meta empfohlenen Ansatz zur Datenanalyse.
Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:
• Beschreiben Sie, wie eine Anzeige im Meta Ads Manager erstellt und bereitgestellt wird.
• Bewerten Sie die Ergebnisse der Kampagne
• Führen Sie einen A/B-Test durch
• Bewerten Sie die Werbewirksamkeit mit Conversion-Lift-Tests
• Bewerten Sie die Wirksamkeit von Werbung mit Brand Lift-Tests.
• Wählen Sie den besten Ansatz zur Beurteilung der Wirksamkeit von Werbung in einem Szenario
• Erklären Sie, wie und wann das Marketing-Mix-Modell anzuwenden ist.
• Wählen Sie den besten Ansatz zur Optimierung Ihres Marketing-Mix in einem bestimmten Szenario
• Implementieren Sie einen vollständigen Analyseprozess von der Formulierung einer Hypothese über die Empfehlung von Messlösungen, die Durchführung einer Analyse, die Generierung von Erkenntnissen bis hin zur Präsentation von Ergebnissen und Empfehlungen.
Zertifizierungsprüfung in Meta-Marketing-Wissenschaften
Dieser Kurs hilft Ihnen, sich auf die Meta Marketing Science-Zertifizierungsprüfung vorzubereiten. Sie werden durch den Meta Blueprint durch die Planung und Durchführung der Prüfung geführt. Sie erhalten Zugriff auf den Studienführer und andere Ressourcen, die Sie bei der Vorbereitung auf die Prüfung unterstützen.
Dieser Kurs ist nur für Studierende zugänglich, die Kurs 1 (Grundlagen der Marketinganalyse), Kurs 2 (Einführung in die Datenanalyse), Kurs 3 (Marketingstatistik), Kurs 4 (Marketinganalyse), Daten für das Marketing) und Kurs 5 ( Marketinganalyse). mit Facebook) in diesem Programm.
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CEO & Mitbegründer Aptly, Adj. Professor, UCLA Anderson School of Management
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