Erfolgreiches Markenmarketing erfordert heute eine ausgewogene Mischung aus Kunst, Wissenschaft und Technologie. Dieser Kurs führt die Teilnehmer in die Systeme und Infrastrukturen ein, die dem modernen digitalen Marketing zugrunde liegen, von Empfehlungsmaschinen und visueller Analytik bis hin zu Blockchain-gestützter Transparenz und fortschrittlichen Datenmessungs-Frameworks. Ziel ist es, die Teilnehmer mit den Werkzeugen und Argumenten auszustatten, die sie benötigen, um Marketingtechnologien zu entwerfen, zu bewerten und zu steuern, die Personalisierung, Vertrauen und Leistung auf Skala vorantreiben. Digitales Marketing/Plattformen, Daten und Technologien ist der zweite Teil einer zweiteiligen Reihe von sich ergänzenden Kursen. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Vermarkter Datenarchitekturen, Algorithmen und Integritätssysteme nutzen, um Verbraucher zu verstehen, Verhalten vorherzusagen und Fairness und Verantwortlichkeit in einem sich schnell entwickelnden digitalen Ökosystem zu gewährleisten. Zusammen bilden diese Erkenntnisse das technologische Rückgrat der modernen Marketingstrategie. Dieser Kurs ist Teil der Online-Programme des Gies College of Business, einschließlich iMBA und iMSM. Erfahren Sie mehr über die Zulassung zu diesen Programmen und erkunden Sie, wie Ihre Coursera-Arbeit genutzt werden kann, wenn Sie in einen Studiengang auf https://degrees.giesbusiness.illinois.edu/idegrees/ aufgenommen werden.

Digitales Marketing: Plattformen, Daten und Technologien
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Digitales Marketing: Plattformen, Daten und Technologien
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Digitales Marketing“

Dozent: Nathan Yang
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Bei enthalten
3,361 Bewertungen
Was Sie lernen werden
Verstehen, wie moderne Empfehlungssysteme Inhalte personalisieren und ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit, Fairness und Benutzervertrauen herstellen
Lernen Sie, visuelle und multimodale Daten zu analysieren, um kulturelle, verhaltensbezogene und Design-Trends zu erkennen
Erfahren Sie, wie Blockchain-Technologien Transparenz, Authentifizierung und einen sicheren Austausch von Werten in Marketing-Ökosystemen ermöglichen
Bewertung von Datenintegrität, Datenverwaltung und Messrahmen, die die Reliabilität in komplexen digitalen Umgebungen gewährleisten
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datengestützte Entscheidungsfindung
- Kategorie: AI-Personalisierung
- Kategorie: Marketing-Strategien
- Kategorie: Datenarchitektur
- Kategorie: Verbraucherverhalten
- Kategorie: Marketing-Analytik
- Kategorie: Datengesteuertes Marketing
- Kategorie: Integrität der Daten
- Kategorie: Digitale Analyse
- Kategorie: Daten-Ethik
- Kategorie: Bildanalyse
- Kategorie: Analytik
- Kategorie: Blockchain
- Kategorie: Leistungsmessung
- Kategorie: MarTech
- Kategorie: Digitales Marketing
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: Werkzeuge für digitales Marketing
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
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Auf einen Abschluss hinarbeiten
Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Illinois Urbana-Champaignangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
Dozent

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

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Bewertungen von Lernenden
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- 1 star
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Geprüft am 31. Aug. 2020
thoroughly enjoyed the course. A big thanks to Instructor Kevin hartman for this perfectly organized course. Materials were on point and easy to understand. Got entirely new observations on analytics.
Geprüft am 7. Aug. 2020
Thoroughly enjoyable "journey" for this course. The syllabus was great, very well structured, thus easy to follow. Each module, including honors, can easily be completed in a day if you have the time.
Geprüft am 2. Mai 2020
The Course gave me useful insights into data analysis, but there was missing information in the lectures about the 5 main data analyzing techniques. Overall I had great experience
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,
¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.





