Da die Vermarkter die größten Datennutzer innerhalb des Unternehmens sein werden, müssen die verschiedenen Verbraucherdaten, die das Unternehmen sammelt, sinnvoll genutzt werden. Umfragen, Transaktionsprotokolle und Rechnungsdaten können Aufschluss über das zukünftige Verhalten der Verbraucher geben, vorausgesetzt, sie werden richtig interpretiert. In Einführung in die Marketinganalyse stellen wir Ihnen die Tools vor, die Sie benötigen, um Rohdaten in Marketinginformationen umzuwandeln. Die enthaltenen Übungen werden mit Microsoft Excel durchgeführt, um sicherzustellen, dass die Lernenden über die Werkzeuge verfügen, die sie benötigen, um Informationen aus den ihnen zur Verfügung stehenden Daten zu extrahieren. Der Kurs macht die Teilnehmer mit grundlegenden Werkzeugen vertraut, darunter die explorative Datenanalyse sowie Regressionsmethoden, mit denen die Auswirkungen von Marketingaktivitäten auf aggregierte Daten (z.B. Umsatz) und auf individuelle Entscheidungsdaten (z.B. Markenauswahl) untersucht werden können.
Aussagekräftige Marketing-Insights
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Grundlagen der Marketinganalyse
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozent: David Schweidel
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(278 Bewertungen)
91%
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Grundlegende deskriptive Statistik
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Microsoft Excel
- Kategorie: Marketing
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- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
In diesem Modul lernen Sie den Dozenten, Dr. David Schweidel, kennen und erhalten einen Überblick über den Kurs.
Das ist alles enthalten
1 Video2 Lektüren1 Diskussionsthema
Die Module 2 und 3 konzentrieren sich auf die Ermittlung geeigneter deskriptiver Statistiken (Maße der zentralen Tendenz und der Streuung) für verschiedene Datentypen sowie auf die Umkodierung von Daten mithilfe von Referenzbefehlen, um sie für die Analyse vorzubereiten. Darüber hinaus werden Sie Daten mithilfe von Pivot-Tabellen in Excel bearbeiten und zusammenfassen, Visualisierungen erstellen, die für die Art der analysierten Daten geeignet sind, und Statistiken und Visualisierungen interpretieren, um Schlussfolgerungen für relevante Marketingfragen zu ziehen.
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4 Videos3 Lektüren1 Quiz1 Diskussionsthema
Die Module 2 und 3 konzentrieren sich auf die Ermittlung geeigneter deskriptiver Statistiken (Maße der zentralen Tendenz und der Streuung) für verschiedene Datentypen sowie auf die Umkodierung von Daten mithilfe von Referenzbefehlen, um sie für die Analyse vorzubereiten. Darüber hinaus werden Sie Daten mithilfe von Pivot-Tabellen in Excel bearbeiten und zusammenfassen, Visualisierungen erstellen, die für die Art der analysierten Daten geeignet sind, und Statistiken und Visualisierungen interpretieren, um Schlussfolgerungen für relevante Marketingfragen zu ziehen.
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5 Videos3 Lektüren1 Quiz1 Diskussionsthema
In diesem Modul werden Sie aufgefordert, den geeigneten Regressionstyp für verschiedene Arten von Marketingdaten zu bestimmen und eine Regressionsanalyse durchzuführen, um die Auswirkungen von Marketingmaßnahmen auf die gewünschten Ergebnisse, wie z.B. Umsatz, Besucherzahlen und Markenwahl, zu bewerten. Sie werden auch aufgefordert, die Regressionsergebnisse zu interpretieren, um die Gesamtleistung des Modells und die Bedeutung der verschiedenen Prädiktoren zu verstehen, sowie Vorhersagen unter Verwendung des geeigneten Regressionsmodells zu treffen.
Das ist alles enthalten
4 Videos2 Lektüren1 Quiz1 Diskussionsthema
In diesem letzten Modul werden die Ergebnisse der Regressionsanalyse mit Marketingentscheidungen in Verbindung gebracht. Sie werden lernen, Tools zu entwickeln, mit denen Benutzer die Ergebnisse verschiedener Marketingentscheidungen bewerten und das Ausmaß der Unsicherheit bei den Ergebnissen auf der Grundlage der ausgewählten Marketingentscheidungen charakterisieren können.
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2 Videos3 Lektüren1 Quiz1 peer review1 Diskussionsthema
Dozent
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Geprüft am 8. Mai 2017
Geprüft am 16. Nov. 2023
Geprüft am 26. Mai 2023
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