Für wen ist dieser Kurs gedacht?

Dieser Kurs richtet sich an Studenten, Wirtschaftsanalytiker und Datenwissenschaftler, die statistische Kenntnisse und Techniken in geschäftlichen Kontexten anwenden möchten. Er eignet sich z.B. für erfahrene Statistiker, Analysten und Ingenieure, die mehr in die Wirtschaft, insbesondere ins Marketing, einsteigen wollen. Sie werden diesen Kurs spannend und lohnend finden, wenn Sie bereits einen Hintergrund in Statistik haben, R oder eine andere Programmiersprache verwenden können und mit Datenbanken und Datenanalysetechniken wie Regression, Klassifizierung und Clustering vertraut sind. Es enthält jedoch eine Reihe von Erwägungsgründen und R Studio-Tutorials, die Ihre Kompetenzen festigen, Sie in die Lage versetzen, freier mit Daten zu spielen und neue Features und statistische Funktionen in R zu erkunden. Business Analytics, Big Data und Data Science sind heute sehr aktuelle Themen, und das aus guten Gründen. Unternehmen sitzen auf einem Schatz von Daten, aber in der Regel fehlen ihnen die Fähigkeiten und Mitarbeiter, um diese Daten effizient zu analysieren und zu nutzen. Diejenigen Unternehmen, die die Fähigkeiten entwickeln und die richtigen Mitarbeiter einstellen, um diese Daten zu analysieren und zu nutzen, werden einen klaren Wettbewerbsvorteil haben. Das gilt besonders für einen Bereich: das Marketing. Etwa 90% der Daten, die Unternehmen heute sammeln, stehen im Zusammenhang mit Kundenaktionen und Marketingaktivitäten. Der Bereich Marketing Analytics ist absolut riesig und kann so ausgefallene Themen wie Text Mining, Analyse sozialer Netzwerke, Sentimentanalyse, Echtzeitgebote, Optimierung von Online-Kampagnen usw. umfassen. Aber im Herzen des Marketings liegen einige grundlegende Fragen, die oft unbeantwortet bleiben: (1) Wer sind meine Kunden, (2) auf welche Kunden sollte ich abzielen und den größten Teil meines Marketingbudgets dafür ausgeben und (3) wie hoch ist der zukünftige Wert meiner Kunden, damit ich mich auf diejenigen konzentrieren kann, die in Zukunft für das Unternehmen am wertvollsten sein werden. Genau darum geht es in diesem Kurs: Bei der Segmentierung geht es darum, Ihre Kunden zu verstehen, bei den Bewertungsmodellen geht es darum, die richtigen Kunden anzusprechen und beim Customer Lifetime Value geht es darum, ihren zukünftigen Wert vorauszusehen. Dies sind die Grundlagen von Marketing Analytics. Und genau das werden Sie in diesem Kurs lernen.

Für wen ist dieser Kurs gedacht? Dieser Kurs ist auf Lerner beschränkt, die in der Specialization Strategic Business Analytics eingeschrieben sind, und dient der Vorbereitung auf das Abschlussprojekt. In den ersten beiden MOOCs haben wir uns auf bestimmte Techniken für bestimmte Anwendungen konzentriert. In diesem dritten MOOC stellen wir Ihnen stattdessen verschiedene Beispiele vor, um Sie für unterschiedliche Anwendungen aus verschiedenen Branchen und Sektoren zu sensibilisieren. Das Ziel ist es, Ihnen einen Überblick über die aktuellen Entwicklungen in diesem Bereich zu geben. Sie werden sehen, wie die in den beiden vorangegangenen Kursen der Specialization vorgestellten Tools in realen Projekten eingesetzt werden.

Wir möchten Ihren Reflexionsprozess anregen. Daher nutzen Sie die Accenture-Fälle am besten, indem Sie sich zunächst den MOOC ansehen und dann selbst zu den verschiedenen Konzepten, Branchen oder Herausforderungen recherchieren, die in den Videos vorgestellt werden. Am Ende dieses Kurses werden die Lernenden in der Lage sein: - die möglichen Anwendungen von Business Analytics zu identifizieren, - daher über mögliche Lösungen und Anwendungen mit Mehrwert nachzudenken, die für ihr Abschlussprojekt vorgeschlagen werden könnten. Die Fälle werden von erfahrenen Praktikern von Accenture mit unterschiedlichem Hintergrund in Bezug auf Branche, Funktion und Land präsentiert. Besonderes Augenmerk wird auf den "Value Case" des angesprochenen Themas gelegt, um Sie auf das Capstone-Projekt der Spezialisierung vorzubereiten. Über Accenture Accenture ist ein weltweit führendes Dienstleistungsunternehmen, das eine breite Palette von Dienstleistungen und Lösungen in den Bereichen Strategie, Beratung, Digitalisierung, Technologie und Betrieb anbietet. Accenture kombiniert unübertroffene Erfahrung und spezialisierte Fähigkeiten in mehr als 40 Branchen und allen Geschäftsfunktionen - gestützt auf das weltweit größte Liefernetzwerk - und arbeitet an der Schnittstelle von Wirtschaft und Technologie, um Kunden dabei zu helfen, ihre Leistung zu verbessern und nachhaltige Werte für ihre Stakeholder zu schaffen. Mit mehr als 358.000 Mitarbeitern, die für Kunden in mehr als 120 Ländern tätig sind, treibt Accenture Innovationen voran, um die Art und Weise, wie die Welt arbeitet und lebt, zu verbessern. Besuchen Sie uns unter www.accenture.com.

Das Capstone-Projekt ist eine individuelle Aufgabe. Die Teilnehmer bestimmen das Thema, das sie erforschen möchten, und definieren das Problem, das sie lösen wollen. Ihr "Spielfeld" sollte Daten aus verschiedenen Sektoren enthalten (z.B. Landwirtschaft und Ernährung, Kultur, Wirtschaft und Beschäftigung, Bildung & Forschung, International & Europa, Wohnen, Nachhaltigkeit, Entwicklung & Energie, Gesundheit & Soziales, Gesellschaft, Territorien & Verkehr). Die Teilnehmer werden ermutigt, die verschiedenen Bereiche zu mischen und die vorhandenen Informationen mit anderen (ordnungsgemäß beschafften) offenen Datensätzen zu kombinieren. Aufgabe 1 ist der Schritt der Vorbereitung und Problemqualifizierung. Das Ziel ist es, das Was, Warum und Wie zu definieren. Welches Problem wollen wir lösen? Warum verspricht es einen Nutzen für Behörden, Unternehmen und Bürger? Wie wollen wir die bereitgestellten Daten untersuchen?

Für Aufgabe 2 muss der Teilnehmer die Zwischenergebnisse und Anpassungen des Analyserahmens präsentieren. Das Ziel ist es, das Wie und die Relevanz der ersten Ergebnisse zu bestätigen. In Deliverable 3 schließlich muss der Teilnehmer die endgültigen Ergebnisse und den Value Case präsentieren. Das Ziel ist es, das Warum zu bestätigen. Warum wird ein Mehrwert für Behörden, Unternehmen und Bürger geschaffen? Bewertung und Benotung: Die Teilnehmer werden ihre Ergebnisse regelmäßig ihren Kollegen präsentieren. Den Teilnehmern wird ein Bewertungsrahmen zur Verfügung gestellt, mit dem sie die Qualität der Ergebnisse der anderen Teilnehmer beurteilen können.