AUSGANGSLAGE

Der Umgang mit und die Analyse von Daten ist ein zentrales Element im Marketing. Die steigende Verfügbarkeit von Daten führt auf der einen Seite zu neuen Erkenntnissen über Kunden, Konkurrenten und den Erfolg der eigenen Aktivitäten, andererseits erhöht sich durch die Nutzung neuer Technologien jedoch auch die Komplexität. Der Wert von Daten im Marketing ist mittlerweile unbestritten. Bei  Marketingverantwortlichen ohne technisches Basiswissen bestehen allerdings oft Berührungsängste. Zudem hat sich eine breite Landschaft von Tools und Servicedienstleistern entwickelt, die es zu bewerten gilt und deren Einsatz zu optimieren ist. Hier setzt der CAS Marketing Analytics an.

LERNZIELE UND NUTZEN

Der CAS Marketing Analytics vermittelt eine holistische Perspektive auf Marketing Analytics, indem die verschiedenen Aspekte von «Data-Driven Marketing» vernetzt betrachtet werden. Teilnehmende werden befähigt, Einsatz und Umsetzung von Marketing Analytics in ihren Unternehmen zu analysieren, zu beurteilen, zu implementieren sowie zu koordinieren. Dabei gibt es keinen Branchenfokus.

Dieser CAS ist Bestandteil des MAS Digitale Transformation.

Interesse?

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• Verantwortliche sowie Spezialistinnen und Spezialisten im Bereich des Marketingmanagements, des Produktmanagements oder des Kundenbeziehungsmanagements, die Use Cases für ihre Unternehmen kennenlernen und implementieren möchten.
• Verantwortliche sowie Spezialistinnen und Spezialisten im Bereich der Marktforschung, die neue Möglichkeiten der Marktforschung kennenlernen möchten.
• Personen, die eine entsprechende Schnittstellenfunktion haben und ihr Wissen in Bezug auf die aktuellen Entwicklungen im Bereich Marketing Analytics vertiefen möchten und den Erfahrungsaustausch suchen.

Modul 1

• Ein detailliertes Verständnis für die Voraussetzungen und Erfolgsfaktoren von Marketing Analytics in einem KMU.
• Anwendung von Wissen bei der Planung und Umsetzung von Marketing Analytics Initiativen und Mehrwerten im Unternehmen.
• Detailliertes Verständnis über die strategischen und taktischen Implikationen auf die Organisation beim Einsatz von Marketing Analytics.
• Identifizierung, Beurteilung und Abwägen von Einsatzmöglichkeiten von Marketing Analytics in KMUs auf organisatorischer und strategischer Ebene.
• Im Rahmen der Weiterbildungsveranstaltung haben die Studierenden die Möglichkeit kommunikative Fähigkeiten zu lernen (empfängergerecht Kommunizieren ist Bestandteil des Curriculums) und einzusetzen (Leistungsnachweise / Gruppendiskussionen).
• Die Studierenden haben verschiedentlich Gelegenheit, ihre Selbstlernfähigkeit zu verbessern, indem sie durch Lernen am Modell oder beim Behandeln von Fallstudien diese Fähigkeit erwerben können.

Modul 2

• Die Teilnehmende wissen, welche Aspekte und Hürden beim operativen Einsatz von Marketing Analytics in einem KMU eine wichtige Rolle spielen.
• Studierenden sind in der Lage einem KMU Mehrwerte mit Marketing Analytics durch Anwendung von gelerntem Wissen zu identifizieren und zu implementieren.
• Studierende können Daten analysieren, interpretieren und Vorschläge zur operativen Umsetzung von Marketing Analytics abzuwägen.
• Studierende sind in der Lage optimale Varianten von operativen Vorschlägen zu identifizieren.

• Marketing-Analytics-Strategie
• Datenarten und Datenquellen
• Marketing-Analytics-Organisation und –Prozesse
• Tools und Trends
• Datenteilbereitschaft von Konsumenten
• Rechtliche Aspekte
• Exkursion mit Unternehmensbesuchen

• Framework: Use Cases von Marketing Analytics
• Methodische Grundlagen
• Kundenbewertung (CLV) und Markenbewertung
• Digital Analytics und A/B Testing
• Onlinereviews
• AI und Machine Learning
• Churn Prevention
• Netnografie
• Recommender Systems
• Storytelling mit Daten
• Veränderungen bewirken mit Daten

• Vorlesungen
• Übungen
• Diskussionen
• Präsentationen
• Gruppenarbeiten
• Fallstudien
• Literaturstudium

Vorlesungen / Präsenzlektionen jeweils Freitag 08:15 - 17:45 Uhr und Samstag 08:15 - 12:30 Uhr (Ausnahmen möglich)

Institut für Marketing Management

Anmeldungen werden in der Reihenfolge des Eingangs berücksichtigt.