Lehrgangsziel:

In dieser Weiterbildung lernst du, Business-Entscheidungen mit Daten und Analytics vorzubereiten und zu unterstützen. Du lernst, aus allgemeinen Aussagen (z. B. "mehr Leads" oder "Prozess dauert zu lange") konkrete, messbare Fragestellungen zu machen. Du lernst, welche Daten dafür typischerweise nötig sind, wo sie im Unternehmen liegen und wie du sie so zusammenführst, dass Auswertungen nachvollziehbar und belastbar sind.

Du lernst, Reporting und Dashboards so aufzubauen, dass sie eine Entscheidung unterstützen (statt nur Kennzahlen zu sammeln). Du lernst, Ursachenanalysen durchzuführen (z. B. bei Funnel-Abbrüchen, Support-Tickets, Durchlaufzeiten oder Vertriebs-Pipeline) und Ergebnisse verständlich zu kommunizieren, damit daraus konkrete nächste Schritte entstehen. KI nutzt du dabei als Hilfsmittel, zum Beispiel um Textfeedback zu strukturieren oder Analysen vorzubereiten - inklusive Prüfschritten, damit Ergebnisse nicht ungeprüft übernommen werden.

Problem klar machen
  • Du lernst, aus "Mehr Leads" eine klare Frage zu machen, um das Problem zu lösen, dass am Ende die lauteste Meinung gewinnt.
  • Du lernst, eine Entscheidung zu formulieren, um das Problem zu lösen, dass Du Zahlen siehst, aber nicht weißt, was Du jetzt tun sollst.
  • Du lernst, exakt zu definieren, wann ein Lead zählt, um das Problem zu lösen, dass Marketing und Vertrieb mit verschiedenen Zahlen arbeiten.
  • Du lernst, ein Hauptziel und zwei Warnlampen zu setzen, um das Problem zu lösen, dass Ihr optimiert und dabei Qualität oder Marge kaputt macht.
  • Du lernst, Hypothesen aufzuschreiben, um das Problem zu lösen, dass Ihr Maßnahmen startet und später nicht wisst, was geholfen hat.
  • Du lernst, den Weg vom Kundenklick bis zum Abschluss zu skizzieren, um das Problem zu lösen, dass Ihr an der falschen Stelle verbessert.
  • Du lernst, einen Messplan zu bauen, um das Problem zu lösen, dass entscheidende Daten später fehlen.

Daten im Griff
  • Du lernst, Datenquellen wie Webtracking, CRM und Shop zu finden, um das Problem zu lösen, dass jede Abteilung eine andere Wahrheit zeigt.
  • Du lernst, Kunden und Bestellungen eindeutig zu verbinden, um das Problem zu lösen, dass Du Umsätze falsch zuordnest oder doppelt zählst.
  • Du lernst, Daten aus zwei Tabellen zusammenzubringen, um das Problem zu lösen, dass Du jeden Monat Dateien kopierst und trotzdem Lücken hast.
  • Du lernst, einfache Datenabfragen (SQL) zu schreiben, um das Problem zu lösen, dass Du für jede Frage auf die IT warten musst.
  • Du lernst, Daten zu säubern, um das Problem zu lösen, dass Tippfehler, Duplikate und fehlende Werte Deine Analyse kippen.
  • Du lernst, Datenqualität zu testen, um das Problem zu lösen, dass ein Dashboard sauber aussieht, aber falsche Entscheidungen auslöst.
  • Du lernst, Begriffe wie "Kunde" und "aktiv" festzulegen, um das Problem zu lösen, dass Reports nach einem Systemwechsel brechen.
  • Du lernst, Zugriffe und Datenschutz praktisch zu klären, um das Problem zu lösen, dass Analytics blockiert wird oder Regeln verletzt.
  • Du lernst, Datenupdates zu automatisieren, um das Problem zu lösen, dass Reporting an einer Person und einem Excel hängt

Reporting das wirkt
  • Du lernst, ein Dashboard für eine Entscheidung zu bauen, um das Problem zu lösen, dass Ihr 50 KPIs habt und trotzdem nicht handelt.
  • Du lernst, Charts richtig zu wählen, um das Problem zu lösen, dass Zahlen falsch gelesen werden und Stress erzeugen.
  • Du lernst, einen Funnel von Besuch bis Anfrage zu messen, um das Problem zu lösen, dass Du nicht weißt, wo Nutzer abspringen.
  • Du lernst, Trends und Saisons zu erkennen, um das Problem zu lösen, dass Du normale Schwankungen für Krisen hältst.
  • Du lernst, Kundengruppen zu vergleichen, um das Problem zu lösen, dass der Durchschnitt gut aussieht, obwohl wichtige Gruppen scheitern.
  • Du lernst, vom Gesamtwert bis zur Ursache runterzugehen, um das Problem zu lösen, dass Du im Meeting keine konkreten Antworten hast.
  • Du lernst, Warnmeldungen zu definieren, um das Problem zu lösen, dass Du Probleme erst merkst, wenn Kunden schreien.
  • Du lernst, Ergebnisse als kurze Story zu erklären, um das Problem zu lösen, dass Reporting nur hübsch ist, aber niemand etwas ändert.
  • Du lernst, Self-Service-Reports aufzusetzen, um das Problem zu lösen, dass jede kleine Frage als Ticket bei Dir landet.

Ursachen finden in Business Analytics
  • Du lernst, Ursachen für sinkende Conversion zu suchen, um das Problem zu lösen, dass Ihr am Button schraubt, obwohl das Formular kaputt ist.
  • Du lernst, Zusammenhang nicht mit Ursache zu verwechseln, um das Problem zu lösen, dass Ihr falsche Schlüsse aus zwei Kurven zieht.
  • Du lernst, Zufall von echten Effekten zu trennen, um das Problem zu lösen, dass Ihr wegen einer Woche Daten zu früh jubelt oder panisch werdet.
  • Du lernst, einfache A/B-Tests zu planen, um das Problem zu lösen, dass Ihr Änderungen ausrollt und nicht wisst, ob sie helfen.
  • Du lernst, Kundengruppen sinnvoll zu schneiden, um das Problem zu lösen, dass Ihr falsche Zielgruppen optimiert.
  • Du lernst, Support-Tickets und Feedback auszuwerten, um das Problem zu lösen, dass Ihr nur Einzelmeinungen hört statt wiederkehrende Muster.
  • Du lernst, Prozessdaten zu lesen, um das Problem zu lösen, dass Durchlaufzeiten lang sind und keiner weiß, wo es hängt.
  • Du lernst, Erkenntnisse ohne Schuldzuweisung zu formulieren, um das Problem zu lösen, dass Teams Analytics als Angriff verstehen.
  • Du lernst, Maßnahmen als kleine Experimente zu schneiden, um das Problem zu lösen, dass große Projekte starten und dann versanden.

Prognosen bauen in Business Analytics
  • Du lernst, Nachfrage und Ticketvolumen vorherzusagen, um das Problem zu lösen, dass Teams ständig überlastet sind oder Leerlauf haben.
  • Du lernst, Einflussfaktoren zu messen, um das Problem zu lösen, dass Du nicht weißt, ob Preis, Werbung oder Produktänderung wirkt.
  • Du lernst, Kunden nach Kündigungsrisiko zu sortieren, um das Problem zu lösen, dass Du erst reagierst, wenn der Kunde weg ist.
  • Du lernst, Leads zu bewerten, um das Problem zu lösen, dass Vertrieb Zeit auf Anfragen verschwendet, die nie kaufen.
  • Du lernst, Modellqualität zu prüfen, um das Problem zu lösen, dass ein Modell im Training gut aussieht, aber im Alltag versagt.
  • Du lernst, Fehlerkosten zu berücksichtigen, um das Problem zu lösen, dass "genau" nicht automatisch "nützlich" heißt.
  • Du lernst, nicht aus Versehen Zukunftsdaten zu nutzen, um das Problem zu lösen, dass ein Modell schönrechnet und später abstürzt.
  • Du lernst, Vorhersagen in Prozesse einzubauen, um das Problem zu lösen, dass ein Score im Report steht, aber niemand danach handelt.
  • Du lernst, Modelle zu überwachen, um das Problem zu lösen, dass Ergebnisse nach einigen Monaten schlechter werden und keiner es merkt.
  • Du lernst, einfache Regeln gegen KI zu testen, um das Problem zu lösen, dass Ihr Komplexität baut, obwohl ein Cutoff gereicht hätte.

Optionen rechnen in Business Analytics
  • Du lernst, Was-wäre-wenn-Szenarien zu rechnen, um das Problem zu lösen, dass Ihr über Varianten streitet, ohne Zahlen zu sehen.
  • Du lernst, einen einfachen Business Case aufzubauen, um das Problem zu lösen, dass Ihr Nutzen versprecht, aber Annahmen nicht sichtbar sind.
  • Du lernst, Dienstpläne oder Budgets zu optimieren, um das Problem zu lösen, dass Ressourcen nie dort sind, wo sie gebraucht werden.
  • Du lernst, Nebenbedingungen zu formulieren, um das Problem zu lösen, dass ein Plan auf Papier gut ist, aber an Regeln und Kapazitäten scheitert.
  • Du lernst, Risiken zu simulieren, um das Problem zu lösen, dass ein Plan nur eine Zahl hat und Überraschungen ignoriert.
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