Unternehmen haben heute Zugang zu einer immer größeren Menge an detaillierten Kundendaten, und dieser Zustrom von "Big Data" wird sich nur noch verstärken. Kombiniert mit einer detaillierten Historie von Marketingaktionen ergibt sich ein neuartiges Potenzial für die Ableitung von umsetzbaren Erkenntnissen, aber Sie brauchen die Werkzeuge dafür. Anhand von realen Anwendungen aus verschiedenen Branchen lernen Sie in diesem Kurs die Instrumente und Strategien kennen, mit denen Sie datengesteuerte Entscheidungsfindungen treffen können, die Sie auch in Ihrem eigenen Unternehmen nutzen können. Zu diesen wertvollen Daten gehören unter anderem Kundentransaktionen im Geschäft und online, Kundenbefragungen, Web-Analysen sowie Preise und Werbung. Sie werden auch lernen, kritische Managementprobleme zu bewerten, relevante Hypothesen zu entwickeln, Daten zu analysieren und vor allem Schlussfolgerungen zu ziehen, um überzeugende Darstellungen zu erstellen, die umsetzbare Ergebnisse liefern. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden als Werkzeuge zur Vertiefung der analytischen Fähigkeiten und des Scharfsinns sowie zur Verbesserung der Entscheidungsfindung erforscht. Diese umfassende Erkundung der Tools und Techniken der digitalen Marketing-Analyse ist ein entscheidendes Wissen für Marketing-Beeinflusser, digitale Marketing-Analysten und Produkt- und Markenentscheider in kleinen und mittleren Unternehmen sowie in größeren Organisationen mit internationaler Reichweite. Was Sie in diesem Kurs lernen werden: Lernen Sie, wie Sie führende Tools und Ansätze zur digitalen Marketing-Datenanalyse nutzen können. Tauchen Sie ein in Suchmaschinenmarketing und Website-Analytik, Online-Tests, maschinelles Lernen und KI/Big Data-Anwendungen, um Ihre digitalen Marketingbemühungen zu stärken und Ihre Ressourcen so effektiv wie möglich zu nutzen. Kursziele: Dieser Kurs behandelt die Grundlagen des digitalen Marketings. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: 1- Die Leistung von bezahlten Suchkampagnen zu analysieren und zu bewerten, potenzielle Probleme zu diagnostizieren und Anpassungen der digitalen Marketingkampagne zu empfehlen.
2- Beschreiben Sie die Bedeutung von Suchmaschinenoptimierung und Empfehlungssystemen in digitalen Umgebungen. 3- Bewerten Sie Kampagnenanalysen und nutzen Sie Online-Tests, um festzustellen, wie sich das Design auf die Leistung einer digitalen Marketingkampagne auswirkt. 4- Beschreiben Sie den Paradigmenwechsel bei den Methoden des maschinellen Lernens. 5- Identifizieren Sie den Prozess der Bewertung der Leistung von Algorithmen des maschinellen Lernens. 6- Beschreiben Sie die wachsende Anwendung von Big Data, wie sie für neuronale Netzwerke gilt.
Willkommen zu Woche 1 Ihres Kurses. Jede Woche hat ein ähnliches Format. Die Wochenseite bietet zunächst einen Überblick über die Inhalte, die wir behandeln werden. Beim Durcharbeiten der Seite werden Sie feststellen, dass der Inhalt in Abschnitte unterteilt ist. Navigieren Sie durch jede Lektion auf der Seite, um die zugewiesenen Aufgaben zu erledigen. Arbeiten Sie sich durch die einzelnen Lektionen, um Videos anzusehen, zugewiesene Artikel zu lesen, an Diskussionen teilzunehmen und Aufgaben zu erledigen. Insgesamt sollten Sie sich mindestens 30 Minuten Zeit nehmen, um sich sieben kurze Videos anzusehen. Zusätzlich zu den Videos und der Lektüre erhalten Sie Übungsfragen, einige Aktivitäten und ein Szenario am Ende der Woche. Diese Aktivitäten und Szenarien sind wichtig, um die Fähigkeiten zu erlernen und anzuwenden, die Sie benötigen, um Digital Marketing Analytics zu demonstrieren und zu beherrschen.
Das ist alles enthalten
7 Videos12 Lektüren2 Aufgaben2 Diskussionsthemen
Infos zu Modulinhalt anzeigen
7 Videos•Insgesamt 30 Minuten
Suchmaschinen-Optimierung (SEO) und bezahlte Suche•4 Minuten
Analytik von On-Page SEO•5 Minuten
Analytik der SEO: Off-Page und technisch•4 Minuten
Analytik der bezahlten Suche•4 Minuten
Analytik der bezahlten Suche: PPC-Bericht•5 Minuten
Webanalyse - eine Einführung•4 Minuten
Webanalyse mit Google•4 Minuten
12 Lektüren•Insgesamt 42 Minuten
Kurs-Lehrplan•10 Minuten
Woche 1: Einführung•2 Minuten
Suchmaschinen-Optimierung (SEO) und bezahlte Suche•1 Minute
Analytik von On-Page SEO•1 Minute
Analytik von SEO: Off-Page und technisch•1 Minute
Analytik der bezahlten Suche•2 Minuten
Analytik der bezahlten Suche: PPC-Bericht•10 Minuten
Webanalyse - eine Einführung•1 Minute
Webanalyse mit Google•1 Minute
College Park Luftfahrtmuseum•1 Minute
Erkundung•2 Minuten
PPC-Suche und Bericht•10 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 192 Minuten
Quiz zu Leistungsproblemen•180 Minuten
Quiz am Ende von Woche 1•12 Minuten
2 Diskussionsthemen•Insgesamt 20 Minuten
Woche 1: College Park Luftfahrtmuseum•10 Minuten
Woche 1: Bewerten Sie eine Anzeige•10 Minuten
Online-Tests und Empfehlungssysteme
Modul 2•1 Stunde abzuschließen
Moduldetails
Willkommen zu Woche 2! Viele Managemententscheidungen werden auf der Basis von Fachwissen und Intuition getroffen, aber oft reicht dieses Wissen nicht aus, um die optimale Entscheidung zu treffen. An dieser Stelle kommt das Testen ins Spiel. Als nächstes werden wir über Empfehlungssysteme sprechen. Sie sind sich dessen vielleicht nicht bewusst, aber Ihr Interneterlebnis wird von Empfehlungssystemen bestimmt. Von Musik, Spielen, Videos, Filmen bis hin zu Kaufempfehlungen - Empfehlungssysteme sagen Ihre Vorlieben voraus und schlagen Ihnen Produkte oder Dienstleistungen vor, die Sie wahrscheinlich interessieren werden.
College Park Aviation Museum Anzeige für eine Kistenausstellung•5 Minuten
Online-Tests für EVO•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 15 Minuten
Quiz zum Ende von Woche 2•15 Minuten
2 Diskussionsthemen•Insgesamt 20 Minuten
College Park Luftfahrtmuseum•10 Minuten
Woche 2: Diskussion über das Szenario•10 Minuten
Maschinelles Lernen
Modul 3•4 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Willkommen zu Woche 3! In dieser Woche stellen wir Ihnen das Maschinelle Lernen und den Paradigmenwechsel vor, der durch das digitale, soziale und mobile Marketing vorangetrieben wird. Außerdem werden wir uns ansehen, wie Vermarkter reichhaltige Daten und verbesserte Analysekapazitäten nutzen, um von qualitativen zu quantitativen analytischen Daten zu gelangen, um die Verbraucher besser zu verstehen und zu vermarkten. Sie sollten insgesamt mindestens 30 Minuten damit verbringen, sich fünf kurze Videos anzusehen. Zusätzlich zu den Videos und der Lektüre erhalten Sie am Ende des Moduls Übungsfragen, einige Aktivitäten und ein Szenario. Diese Aktivitäten und Szenarien sind wichtig, um Ihnen zu helfen, die Fähigkeiten zu erlernen und anzuwenden, die Sie benötigen, um Digital Marketing Analytics zu demonstrieren und zu beherrschen
Das ist alles enthalten
5 Videos10 Lektüren1 Aufgabe2 Diskussionsthemen
Infos zu Modulinhalt anzeigen
5 Videos•Insgesamt 30 Minuten
Methoden des Maschinellen Lernens•6 Minuten
Methoden des Maschinellen Lernens 1•8 Minuten
Methoden des Maschinellen Lernens 2•7 Minuten
Leistungsbewertung•6 Minuten
Methode Konfiguration•5 Minuten
10 Lektüren•Insgesamt 35 Minuten
Methoden des Maschinellen Lernens•2 Minuten
Methoden des Maschinellen Lernens 1•2 Minuten
Methoden des Maschinellen Lernens 2•1 Minute
Der Naive Bayes Algorithmus•10 Minuten
Algorithmen des Maschinellen Lernens Feedback•10 Minuten
Leistungsbewertung•2 Minuten
Methode Konfiguration•2 Minuten
Üben und Anwenden•2 Minuten
Szenario•2 Minuten
Algorithmen des Maschinellen Lernens: Feedback•2 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 180 Minuten
Quiz zum Ende von Woche 3•180 Minuten
2 Diskussionsthemen•Insgesamt 20 Minuten
Maschinelles Lernen•10 Minuten
Algorithmen für maschinelles Lernen•10 Minuten
Big Data und künstliche Intelligenz
Modul 4•7 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Willkommen zu Woche 4! In dieser Woche werden wir Big Data und Künstliche Intelligenz vorstellen. Wir werden uns auch ansehen, wie Vermarkter reichhaltige Daten und verbesserte analytische Fähigkeiten nutzen, um von qualitativen zu quantitativen analytischen Daten, von Daten zu Big Data und von Maschinellem Lernen zu Deep Learning KI überzugehen, um die Verbraucher besser zu verstehen und zu vermarkten. Sie sollten mindestens 30 Minuten damit verbringen, sich insgesamt fünf kurze Videos anzusehen. Zusätzlich zu den Videos und der Lektüre erhalten Sie am Ende des Moduls Übungsfragen, einige Aktivitäten und ein Szenario. Diese Aktivitäten und Szenarien sind unerlässlich, um die Fähigkeiten zu erlernen und anzuwenden, die Sie nachweisen müssen, um Digital Marketing Analytics zu beherrschen.
Das ist alles enthalten
5 Videos9 Lektüren3 Aufgaben2 Diskussionsthemen
Infos zu Modulinhalt anzeigen
5 Videos•Insgesamt 26 Minuten
Big Data und KI in der Marketing-Analyse•7 Minuten
HADOOP•6 Minuten
Tiefes Lernen•4 Minuten
Varianten Neuronaler Netzwerke•5 Minuten
Rekurrente neuronale Netze•4 Minuten
9 Lektüren•Insgesamt 18 Minuten
Big Data und KI in der Marketing-Analyse•2 Minuten
HADOOP•2 Minuten
Tiefes Lernen•2 Minuten
Faltungsneuronale Netze•2 Minuten
Convolutional Neural Networks: Feedback•1 Minute
Rekurrente neuronale Netze•2 Minuten
Big Data & KI Praxis & Anwendung•2 Minuten
Woche 4 Zusammenfassung•2 Minuten
E-Commerce-Analytik: Übung•3 Minuten
3 Aufgaben•Insgesamt 370 Minuten
E-Commerce-Analytik-Praxis-Zuweisung•180 Minuten
Quiz zum Ende von Woche 4•10 Minuten
Fragen zur abschließenden Reflexion der Aufgabenstellung•180 Minuten
Die University of Maryland, College Park, ist das Aushängeschild des Bundesstaates und eine der bedeutendsten öffentlichen Forschungsuniversitäten des Landes. Die Universität ist weltweit führend in den Bereichen Forschung, Unternehmertum und Innovation und beherbergt mehr als 40.700 Studenten, 14.000 Dozenten und Mitarbeiter sowie fast 400.000 Alumni. Zum Lehrkörper der Universität gehören zwei Nobelpreisträger, 10 Pulitzer-Preisträger, 69 Mitglieder der nationalen Akademien und zahlreiche Fulbright-Stipendiaten. Die vor den Toren Washingtons gelegene University of Maryland engagiert sich als erster "Do Good"-Campus der Nation für soziales Unternehmertum und entdeckt und teilt täglich neues Wissen durch Forschung und Programme in den Bereichen Wissenschaft, Kunst und Leichtathletik.
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was erhalte ich, wenn ich das Zertifikat kaufe?
Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursmaterialien, einschließlich der benoteten Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Erfolgsseite hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
Ist finanzielle Hilfe verfügbar?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.