Kursbeschreibung
Wenn Marketing-Analytics nur rückblickend erklärt, was passiert ist, bleibt Budgetsteuerung ein Ratespiel. In diesem Seminar drehst du das um: Du entwickelst ein Analytics-Setup, das Entscheidungen vorbereitet, Risiken begrenzt und Lernen beschleunigt. Du startest mit einem KPI-Framework aus North Star Metric, KPI-Baum und Guardrails. Darauf aufbauend erstellst du ein Experiment-Backlog, priorisierst Tests und definierst vorab Entscheidungsregeln, damit Ergebnisse nicht im Meeting versanden. Im nächsten Schritt prüfst du die Messbasis: Event-Design, Taxonomie, UTM-Disziplin, Datenqualitäts-Checks und Anomalie-Erkennung. Du lernst außerdem, welche Auswirkungen Consent und Cookie-Limits haben und wie du Privacy und Governance so organisierst, dass Teams handlungsfähig bleiben. Der KI-Teil konzentriert sich auf konkrete Marketing-Fragen: Welche Segmente verhalten sich wirklich unterschiedlich? Wie entwickelt sich CAC in den nächsten Wochen? Welche Kundengruppen sind churn-gefährdet und wo lohnt sich eine Intervention? Du arbeitest mit Clustering, RFM-Logik und Prognosen und lernst, Modellresultate kritisch zu lesen, inklusive typischer Bias- und Leakage-Fallen. Für Budgetentscheidungen behandelst du Incrementality und Testdesigns wie Holdouts oder Geo-Tests und ordnest MMM als Konzept ein, ohne es als Pflichtlösung zu verkaufen. Abschließend baust du ein Dashboard- und Alert-Set, das wenige, harte Signale liefert, und nutzt GenAI für Analysefragen, Query-Unterstützung und Dokumentation, inklusive Qualitätschecks und Audit-tauglicher Nachvollziehbarkeit.
Die wichtigsten Themen im Überblick
- Marketing-Analytics-Setup für messbare Actions aufbauen
- KPI-Baum und North Star Metric für Entscheidungen nutzen
- Tracking, Consent und Datenqualität sauber aufsetzen
- KI für Segmentierung, Forecasting und Churn-Analyse einsetzen
- Attribution und Incrementality passend auswählen
- Kampagnenbudgets mit ROI, LTV und Payback optimieren
- A/B-Tests, Geo-Tests und Holdouts korrekt planen
- Actionable Dashboards mit KPI-Alerts erstellen
Zielgruppe
- Marketing Managerinnen und Marketing Manager mit Budgetverantwortung
- Performance-Marketing- und Growth-Teams
- CRM-, Lifecycle- und Retention-Verantwortliche
- Data Analysts und BI-Verantwortliche im Marketingkontext
- Für alle, die Marketing-Entscheidungen mit KI-gestützter Analyse belastbar machen wollen
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von Marketing-KPIs (z.B. Leads, CAC, Conversion Rate).
- Hilfreich sind erste Berührungspunkte mit Analytics-Tools oder Dashboards, aber nicht zwingend.
Kursinhalte
- Messstrategie, die Entscheidungen erzwingt
- North Star Metric, KPI-Baum und Guardrails
- Hypothesen statt Reporting-Wunschlisten
- Attribution vs. Incrementality: wann was passt
- Experiment-Backlog und Priorisierung
- Tracking, Datenqualität und Privacy
- Event-Design, Naming-Konventionen, Taxonomie
- Consent, Cookie-Limits, Server-side Tracking (Überblick)
- UTM-Disziplin und Kampagnenhygiene
- Datenqualitäts-Checks und Anomalie-Erkennung
- KI-gestützte Analyse: von Segmenten bis Prognosen
- Segmentierung mit Clustering und RFM-Logik
- Forecasting für Leads, Umsatz und CAC
- Churn- und Propensity-Modelle (Interpretation, Grenzen)
- Uplift-Denken: wer reagiert wirklich auf Marketing
- Budgetsteuerung und Kampagnen-Optimierung
- MMM-Grundidee und praktikable Alternativen
- ROI, LTV, Payback: saubere Definitionen
- Testdesign: A/B, Geo-Tests, Holdouts
- Entscheidungsregeln für Skalierung und Stop
- Dashboards, Alerts und Storytelling für Entscheider
- Actionable Dashboards: wenige, harte Signale
- Automatisierte Alerts bei KPI-Drift
- Insight-to-Action-Templates für Teams
- Fehlerbilder: Vanity Metrics, Simpson’s Paradox
- GenAI im Analytics-Alltag: sicher und nützlich
- Prompting für Analysefragen, nicht für Ausreden
- SQL- und Query-Unterstützung mit GenAI (Qualitätschecks)
- Dokumentation: Tracking-Plan, KPI-Glossar, Data Dictionary
- Governance: Zugriff, PII, Audit-Trails
