In dieser Weiterbildung vertiefen Sie Ihre Kenntnisse im E-Mail-Marketing und erlernen den Einsatz von Data-Science-Methoden zur Optimierung Ihrer Kampagnen. Sie werden befähigt, relevante Kundendaten zu sammeln und zu analysieren, um personalisierte E-Mail-Marketing-Strategien zu entwickeln. Zudem lernen Sie, wie Sie durch den Einsatz von Data Science die Segmentierung Ihrer Zielgruppen verfeinern und die Effektivität Ihrer E-Mail-Marketing-Maßnahmen steigern können. Ein Schwerpunkt liegt auf der Anwendung von Data-Science-Tools im E-Mail-Marketing. Sie setzen sich mit der Nutzung von No-Code- und Low-Code-Plattformen auseinander, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen und Ihre E-Mail-Marketing-Kampagnen datenbasiert zu optimieren. Durch praxisnahe Übungen und Fallstudien wenden Sie die erlernten Methoden direkt an und festigen Ihr Wissen im Bereich des E-Mail-Marketings. Nach Abschluss der Weiterbildung sind Sie in der Lage, Data-Science-Techniken gezielt im E-Mail-Marketing einzusetzen, um die Kundenansprache zu verbessern und die Performance Ihrer Kampagnen zu erhöhen.
- Kenntnisse im Bereich E-Mail-Marketing für die Analyse des Marktes und der Zielgruppen
- Keywords und Suchtrends
- Wettbewerbsanalyse
Content-Strategie und Distribution
- Content-Planung und Content-Formate mit Fokus auf E-Mail-Marketing
- Websiteoptimierung und Content-Distribution
- Einsatzmöglichkeiten von Content für die Kundenakquise und das Remarketing im Kontext von E-Mail-Marketing
- Format- und Kanalplanung
E-Mail-Marketing und Personalisierung
- Grundlagen und Anwendung von E-Mail-Marketing
- Inhaltsgestaltung und Storytelling
- Automatisierung und Segmentierung mit Bezug zu E-Mail-Marketing
Qualitätsmanagement im Marketing
- Qualitätsplanung unter Berücksichtigung von E-Mail-Marketing
- Qualitätsprüfung
- Qualitätslenkung unter Anwendung von Methoden aus dem E-Mail-Marketing
- Qualitätssicherung
- Qualitätsverbesserung durch Maßnahmen im Rahmen des E-Mail-Marketings
- Qualitätsmanagementsysteme
- Qualitätswerkzeuge
Data Science Grundlagen und Machine Learning
- Einführung in Pandas und Dataframes mit Anwendungsbeispielen für E-Mail-Marketing
- Datenreinigung
- Datenskalierung unter Einbezug von Strategien für das E-Mail-Marketing
- Datenvisualisierung
- Einführung in Machine Learning mit Praxisbezug E-Mail-Marketing
- Lineare Regression
- Multiple Regression
- Logistische Regression im Kontext von E-Mail-Marketing
Vertiefung Data Science - Unsupervised Learning und Neuronale Netze
- Decision Trees mit Beispielen aus dem E-Mail-Marketing
- Einführung in Unsupervised Machine Learning
- K-Means Clustering im Zusammenhang mit E-Mail-Marketing
- Einführung in Neuronale Netze
- Aktivierungsfunktionen mit Fokus auf Anwendungen im E-Mail-Marketing
- Automatische Bilderkennung
- Praxisarbeit: Optimierung Neuronales Netzwerk mit Bezug zu E-Mail-Marketing
Anwendungsentwicklung und Optimierung
- Einführung in PyTorch mit Anwendungsfällen im E-Mail-Marketing
- Hyperparameteroptimierung
- Google-Optimierung und Mobile Clients mit Einbindung von E-Mail-Marketing
- Dashboards
Projektmanagement und Rechtliche Grundlagen
- Agile Standards mit Bezug zu Prozessen im E-Mail-Marketing
- Vorteile der agilen Arbeitsweise
- Agiles Projektmanagement unter Einbezug von E-Mail-Marketing
- Kommunikationsmodelle
- Teamentwicklung mit Fokus auf Herausforderungen im E-Mail-Marketing
- Projektteams
- Aufgaben eines Projektleiters im Kontext E-Mail-Marketing
- Führungskompetenzen & Teambuilding
- Standards und Normen unter Berücksichtigung von Regularien im E-Mail-Marketing
- Anwendungsbereich der DSGVO und dessen Auswirkungen auf das E-Mail-Marketing
- Verarbeitungsgrundsätze im Rahmen des E-Mail-Marketings
- Rechtsgrundlagen für die Datenverarbeitung bei E-Mail-Marketing
- Datenübermittlung an Drittländer in Bezug auf E-Mail-Marketing
- Transparenz, Informationspflicht und Auskunftsrecht im Zusammenhang mit E-Mail-Marketing
- Zusammenarbeit mit den Aufsichtsbehörden im Kontext von E-Mail-Marketing
- Verarbeitungssituation und Umsetzung der DSGVO im E-Mail-Marketing