- 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)
LernzieleNach 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.
ZielgruppenDieses Seminar richtet sich an Marketing-Analyst:innen, CRM-Manager:innen, Data Analysts sowie (Junior-) Consultants im Bereich Digital Marketing und Marketing Automation. Es eignet sich für alle, die ihre Marketingarbeit systematisch durch Data Science optimieren möchten.
Teilnahmevoraussetzungen:Sie benötigen Grundlagenkenntnisse in Excel oder erste Erfahrungen mit Datenanalyse (z. B. in Python, R, SAS oder Statistik-Tools in Excel)
Kenntnisse in Python oder R sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich
Grundverständnis von Marketing-KPIs ist von Vorteil
