Customer Behavior Analysis richtet sich gezielt an Fachkräfte, die vertiefte Kenntnisse in AI-gestützter Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz (KI) im modernen Digital Marketing entwickeln möchten. Dieser Kurs legt den Fokus auf die datengetriebene Untersuchung des Kundenverhaltens mithilfe von AI-Technologien und innovativen Marketing Tools. Anders als klassische Marketingkurse befasst sich dieser Kurs umfassend mit Personalisierung, Conversion-Optimierung und der gezielten Anwendung von AI-Marketing, um relevante Insights für Performance Marketing, Content Marketing sowie Paid Advertising zu generieren. Sie analysieren Rohdaten, leiten nutzbare Erkenntnisse für Online Marketing-Strategien ab und entwickeln automatisierte Marketing Automation-Ansätze für Social Media Marketing, Email Marketing und Video Marketing. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Verbindung von KI-Modellen und Digital Marketing zur Verbesserung der Customer Journey, sodass Sie den Spagat zwischen technischer Innovation und Kundenfokus verstehen.

Grundlagen von AI
Technologien und Implementierungsstrategien
Praktische Anwendung und Best Practices
Monitoring, Optimierung und Governance
Grundlagen von AI
  • AI und Künstliche Intelligenz: Definitionen, Anwendungen im Marketing
  • Bedeutung von AI-Marketing und KIMarketing für Marketing-Strategie
  • Digital Marketing-relevante Compliance-Anforderungen und Standards
  • Organisationale Integration von AI-Lösungen im Marketing
  • Branchenübliche Frameworks, Richtlinien und Analytics-Konzepte
  • Entwicklung und Trends bei Marketing-Lernen, Personalisierung und Automatisierung
  • Analyse von Lessons Learned aus Digital Marketing-Projekten mit Artificial Intelligence
  • Einführung in Conversion sowie Datenanalyse im Marketing-Kontext

Technologien und Implementierungsstrategien
  • Moderne AI-Technologien für Datenanalyse und Online Marketing
  • Integrationsmethoden von Marketing Tools für SEO, SEA und Inbound Marketing
  • Automatisierungstechniken zur Steigerung von Performance Marketing-Effizienz
  • Schnittstellen für Content Marketing, Social Media Marketing, Video Marketing
  • Nutzung sicherer APIs und Personalisierungslösungen für Outbound Marketing
  • Optimierung von Datenflüssen und Schutz sensibler Kundendaten im AI-getriebenen Marketing
  • Konzeption von kanalübergreifenden Analytics-Strukturen für Email Marketing
  • Modellierung von AI-Prozessen zur Conversion-Steigerung

Praktische Anwendung und Best Practices
  • Anwendung von Machine Learning zur Identifikation relevanter Kundenmuster
  • Projektbasierte Szenarien zu Social Media Marketing und Paid Advertising
  • Umsetzung automatisierter Kampagnen für Digital Marketing-Kanäle
  • Konfiguration von SEO-/SEA- und Analytics-Reportingstrukturen
  • Testing digitaler Kampagnen mit KI-gestützten Verfahren
  • Dokumentation von Marketing Automation-Prozessen
  • Change Management im Kontext neuer Marketing-Trends
  • Validierung und Qualitätskontrolle von Conversion-Anpassungen

Monitoring, Optimierung und Governance