Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in E-Commerce, Online Marketing und Data Science. Der Lehrgang befasst sich mit der Planung und Umsetzung von Onlinehandelsstrategien, dem Einsatz von Marketinginstrumenten sowie der Datenanalyse zur Geschäftsmodellentwicklung.

E-Commerce Grundlagen und Management

  • Grundlagen für die Planung und Umsetzung eines E-Commerce-Unternehmens
  • Relevante Gesetze und Informationspflichten für den Onlinehandel
  • Basiswissen zu IT- Infrastruktur und Shop-Architektur Ansätzen
  • Die Grundlagen und Prinzipien der Shop-Gestaltung
  • Die Bedeutung der Nutzererfahrung für das E-Business
  • Marketing im E-Commerce
  • Die Grundlagen des Controllings im E-Commerce


Online Marketing Strategien
Suchmaschinenmarketing

  • Keywords im Zusammenhang mit der Customer Journey
  • Grundlagen und Durchführung der Keyword-Analyse
  • Onpage- und Offpage-Optimierung
  • SEO-Analyse und Optimierung
  • Erstellung von Suchnetzwerk Kampagnen und Anzeigen
  • Erstellung von Display-Ads Kampagnen und Anzeigen
  • Google-Ads-Analyse
  • SEA-Optimierung

Social Media Management

  • Berufsbild des Social Media Managers
  • Social Networks und Communities
  • Social Media Strategie
  • Ziele und Zielgruppen von Social Media Marketing
  • Content Strategie
  • Community Management und Krisenmanagement
  • Monitoring und Analytics
  • Social Media Ads


Datenmanagement und Analyse
Datenbanken

  • Datentypen
  • Erstellung von Tabellen und erste SQL-Abfragen
  • Schlüssel
  • Arbeiten mit Datenbanken
  • Umgang mit JOIN-Befehlen
  • Speicher- und Leistungsoptimierung
  • Datenbanksicherheit
  • Datenbankmanagementsysteme

Datenanalyse mit Microsoft Excel

  • Grundlegende Excel-Techniken kennenlernen
  • Zellbezüge verwenden
  • Mit einfachen Funktionen arbeiten
  • Spezielle Funktionen einsetzen
  • Zeitberechnungen durchführen
  • Druckvorbereitung und individuelle Einstellungen
  • Excel-Datenbanken und Analyse
  • Pivot-Tabellen erstellen
  • Zielwertsuche und Datentabellen
  • Diagramme erstellen
  • Tabellen mit Illustrationen gestalten
  • Daten austauschen


Data Science und Digitale Geschäftsmodelle
Data Science Grundlagen

  • Statistik
  • Integration von Data Science im Unternehmen
  • CRISP-DM Vorgehensmodell
  • Bias und vertrauenswürdige KI
  • Ethik und Fairness in KI-systemen
  • Instrumentarien zur Risiko(Folge)abschätzung

Digitale Geschäftsmodelle

  • Bedeutung digitaler Kompetenzen für den Arbeitsmarkt
  • Das DVC Framework
  • Ziele digitaler Geschäftsmodelle
  • Entwicklungsstufen von Geschäftsmodellen
  • Core Values
  • Value Proposition Design


Agile Methoden im Projektmanagement

  • Die vier Werte des Agile Manifesto und ihre Hintergründe
  • Das Scrum Framework
  • Das Scrum Team
  • Teilnehmer, Ablauf und Ergebnis des Daily Scrums
  • Bestandteile und Zweck eines Sprints
  • Definition of Done