Zielsetzung des Kurses
Der Kurs KI-gestützte Conversion Rate Optimierung und Web-Analytics adressiert Methoden zur datenbasierten Gestaltung und Bewertung digitaler Touchpoints. Im Fokus stehen Verfahren der Webanalyse und die Anwendung von KI-Tools zur Generierung, Anreicherung und Auswertung von Nutzungsdaten. Behandelt wird die Verbindung von Messkonzepten, Experimentdesigns und Automatisierung zur Ableitung umsetzbarer Maßnahmen. Die Inhalte sind im Fachgebiet Digital Analytics, Performance Marketing und UX-Messung verortet.
Inhalte
Einführung in Metriken, Dimensionen und Messkonzepte der Web-Analytics mit Schwerpunkt auf Traffic-Quellen, Nutzerpfaden, Ereignissen, Funnels und Attributionslogiken; Ableitung eines Tracking-Setups auf Basis von Geschäfts- und Interaktionszielen
Konzeption und Durchführung von A/B- und Multivariate-Tests einschließlich Hypothesenformulierung, Segmentbildung, Signifikanzprüfung und Dokumentation der Ergebnisse
Einsatz KI-gestützter Verfahren zur Datentransformation und -interpretation, darunter Anomalieerkennung, Clustering von Nutzergruppen, Textklassifikation für Onsite-Suche sowie Prognosen für Konversionswahrscheinlichkeiten
Entwicklung von Experiment-Backlogs und Ableitung konkreter Testideen aus Heuristiken, Scroll- und Klickdaten, Heatmaps sowie Session-Replays; Priorisierung mittels Score-Modellen
Umsetzung von Maßnahmen zur Conversion-Rate-Steigerung in Landingpages, Formularen und Checkout-Prozessen unter Berücksichtigung von Ladezeiten, Barrierefreiheit, Tracking-Integrität und Datenschutz
Visualisierung und Reporting mittels Dashboards, Kennzahlenhierarchien und Alerting; Qualitätssicherung von Daten, Versionsverwaltung von Tags und Dokumentation der Messinfrastruktur
Lernziele
- Analysieren von Nutzerpfaden, Ereignissen und Trichtern zur Identifikation kritischer Ausstiegspunkte
- Erstellen eines Mess- und Tracking-Konzepts inklusive Ereignisdefinitionen und Attributionsregeln
- Durchführen von A/B-Tests mit Hypothesen, Stichprobengrößenberechnung und Auswertung nach Signifikanzkriterien
- Entwickeln eines priorisierten Experiment-Backlogs auf Basis quantitativer und qualitativer Datenquellen
- Einsetzen von KI-Verfahren zur Segmentierung, Anomalieerkennung und Prognose von Konversionswahrscheinlichkeiten
- Implementieren von Dashboards und Alerts zur laufenden Überwachung definierter Leistungskennzahlen
Berufsperspektiven
Die Kursinhalte finden Anwendung in Berufsfeldern wie Digital-Analyst mit Schwerpunkt auf Web-Tracking, Reporting und Datenqualität.
Typische Tätigkeitsfelder umfassen Conversion-Manager in E-Commerce- und Leadgenerierungsumgebungen mit Fokus auf Testplanung und Maßnahmenumsetzung.
Der Kurs adressiert Inhalte für Tätigkeiten wie Performance-Marketing-Manager mit Verantwortung für Kampagnenauswertung, Attributionsfragen und Funnelsteuerung.
Weitere Einsatzmöglichkeiten ergeben sich im Bereich UX-Research/UX-Analytics mit Schwerpunkt auf Verhaltensdaten, Heuristiken und Experimenten.
Zusammenfassung
Der Kurs KI-gestützte Conversion Rate Optimierung und Web-Analytics behandelt Messkonzepte, Experimentmethoden und KI-gestützte Auswertungen zur datenbasierten Steuerung digitaler Angebote. Im Rahmen dieser Weiterbildung werden Verfahren für Tracking, Testdurchführung, Segmentierung und Reporting vermittelt. Die Inhalte stehen in direktem Bezug zu Tätigkeiten in Digital Analytics, Conversion-Management, Performance Marketing und UX-Analytics.