Marketing & Sales Analytics: Tracking-Strategien und Datenaufbereitung

Kurs

Buchungs-Nr.:

42171

Marketing & Sales Analytics: Tracking-Strategien und Datenaufbereitung

Mit diesem Kurs optimierst du deine Datenpipelines und schaffst die Voraussetzung für erfolgreiche Marketing und Sales Analytics: Du lernst, wie du eine solide Datengrundlage bildest, die es ermöglicht, Kund:innen zu verstehen, Marketingaktivitäten präzise auszusteuern und damit fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.

4 Wochen

ca. 20 Stunden Zeitaufwand

Online

Deutsch

Junior, Professional und Master Class

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Starttermin

Letztes Modul

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Ort

11.2.2026

5.3.2026

Plätze frei

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6.5.2026

27.5.2026

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26.8.2026

14.9.2026

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Modulübersicht

Die folgende Modulübersicht zeigt Termine für den Kursstart am

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Modul

Kick-off thematischer Einstieg

- Einstieg in den Kurs.
- Organisatorisches.
- Kursablauf und Erwartungen klären.

- Einstieg in das Kursthema.

Webinar

120 Minuten

Mittwoch, 11.02.2026
13:00 Uhr - 15:00 Uhr

61440492

Modul

Kick-off thematischer Einstieg

- Einstieg in den Kurs.
- Organisatorisches.
- Kursablauf und Erwartungen klären.

- Einstieg in das Kursthema.

Webinar

120 Minuten

Mittwoch, 06.05.2026
13:00 Uhr - 15:00 Uhr

61440493

Modul

Kick-off thematischer Einstieg

- Einstieg in den Kurs.
- Organisatorisches.
- Kursablauf und Erwartungen klären.

- Einstieg in das Kursthema.

Webinar

120 Minuten

Mittwoch, 26.08.2026
13:00 Uhr - 15:00 Uhr

61440494

Modul

Die Datenbasis für Marketing & Sales

Datenquellen im Bereich Marketing & Sales identifizieren und bewerten entlang der Customer Journey (ACCRA-Modell).
Die Bedeutung verschiedener Kanäle und Touchpoints für die Datengewinnung.
Datenspezifika von Online- und Offline-Kanälen.
Ansätze zur Bewältigung kanalübergreifender Datenerfassungsherausforderungen.
Praxisübung zur Anwendung.

Selbstlernphase

240 Minuten

61440492

Modul

Die Datenbasis für Marketing & Sales

Datenquellen im Bereich Marketing & Sales identifizieren und bewerten entlang der Customer Journey (ACCRA-Modell).
Die Bedeutung verschiedener Kanäle und Touchpoints für die Datengewinnung.
Datenspezifika von Online- und Offline-Kanälen.
Ansätze zur Bewältigung kanalübergreifender Datenerfassungsherausforderungen.
Praxisübung zur Anwendung.

Selbstlernphase

240 Minuten

61440493

Modul

Die Datenbasis für Marketing & Sales

Datenquellen im Bereich Marketing & Sales identifizieren und bewerten entlang der Customer Journey (ACCRA-Modell).
Die Bedeutung verschiedener Kanäle und Touchpoints für die Datengewinnung.
Datenspezifika von Online- und Offline-Kanälen.
Ansätze zur Bewältigung kanalübergreifender Datenerfassungsherausforderungen.
Praxisübung zur Anwendung.

Selbstlernphase

240 Minuten

61440494

Modul

Interaktiver Austausch

Datenquellen und Datengewinnung praxisnah.
Besprechung der Praxisübungen.
Offene Fragen und Fallbeispiele.

Webinar

180 Minuten

Donnerstag, 19.02.2026
13:00 Uhr - 16:00 Uhr

61440492

Modul

Interaktiver Austausch

Datenquellen und Datengewinnung praxisnah.
Besprechung der Praxisübungen.
Offene Fragen und Fallbeispiele.

Webinar

180 Minuten

Mittwoch, 13.05.2026
13:00 Uhr - 16:00 Uhr

61440493

Modul

Interaktiver Austausch

Datenquellen und Datengewinnung praxisnah.
Besprechung der Praxisübungen.
Offene Fragen und Fallbeispiele.

Webinar

180 Minuten

Mittwoch, 02.09.2026
13:00 Uhr - 16:00 Uhr

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Modul

Datenerhebung, ETLV, Datenqualität und Tools

Methoden der Datenerhebung im Überblick: Automatisierte Datenerfassung (Web-Tracking und Datenquellen aus anderen Funnel-Stufen), manuelle Datenerfassung (Umfragen, Feedback).
Entwicklung einer zielgerichteten Tracking-Konzeption inkl. Auswahl passender Tracking-Tools und -Technologien.
Implementierung und Validierung des Trackings inkl. Best Practices und Methoden zum Testen der korrekten Datenerfassung.
Extract – Datenextraktion aus vielfältigen Quellen (Datenbanken, APIs, Flat Files).
Transform – Datenbereinigung, -anreicherung und -integration.
Load – Laden der aufbereiteten Daten in Zielsysteme: Verständnis von Staging Areas, Data Marts und direkter Anbindung an Analyse-Tools.
Visualize (Vorbereitung) – Daten für Analyse und Visualisierung optimal vorbereiten.
Kontinuierliche Datenqualitätssicherung (Data Quality Management).
Datenaktualität sicherstellen und strategisch managen.
Tool-Landschaft und praktische Anwendung im ETLV-Kontext
Einblick in relevante Tool-Kategorien für den ETLV-Prozess.
Überblick über Tools zur Datenextraktion, -integration, -bereinigung und -transformation.
Rolle von Tag-Management-Systemen und Customer Data Platforms (CDPs) im Datenprozess.
Praxisübung zur Anwendung.

Selbstlernphase

480 Minuten

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Modul

Datenerhebung, ETLV, Datenqualität und Tools

Methoden der Datenerhebung im Überblick: Automatisierte Datenerfassung (Web-Tracking und Datenquellen aus anderen Funnel-Stufen), manuelle Datenerfassung (Umfragen, Feedback).
Entwicklung einer zielgerichteten Tracking-Konzeption inkl. Auswahl passender Tracking-Tools und -Technologien.
Implementierung und Validierung des Trackings inkl. Best Practices und Methoden zum Testen der korrekten Datenerfassung.
Extract – Datenextraktion aus vielfältigen Quellen (Datenbanken, APIs, Flat Files).
Transform – Datenbereinigung, -anreicherung und -integration.
Load – Laden der aufbereiteten Daten in Zielsysteme: Verständnis von Staging Areas, Data Marts und direkter Anbindung an Analyse-Tools.
Visualize (Vorbereitung) – Daten für Analyse und Visualisierung optimal vorbereiten.
Kontinuierliche Datenqualitätssicherung (Data Quality Management).
Datenaktualität sicherstellen und strategisch managen.
Tool-Landschaft und praktische Anwendung im ETLV-Kontext
Einblick in relevante Tool-Kategorien für den ETLV-Prozess.
Überblick über Tools zur Datenextraktion, -integration, -bereinigung und -transformation.
Rolle von Tag-Management-Systemen und Customer Data Platforms (CDPs) im Datenprozess.
Praxisübung zur Anwendung.

Selbstlernphase

480 Minuten

61440493

Modul

Datenerhebung, ETLV, Datenqualität und Tools

Methoden der Datenerhebung im Überblick: Automatisierte Datenerfassung (Web-Tracking und Datenquellen aus anderen Funnel-Stufen), manuelle Datenerfassung (Umfragen, Feedback).
Entwicklung einer zielgerichteten Tracking-Konzeption inkl. Auswahl passender Tracking-Tools und -Technologien.
Implementierung und Validierung des Trackings inkl. Best Practices und Methoden zum Testen der korrekten Datenerfassung.
Extract – Datenextraktion aus vielfältigen Quellen (Datenbanken, APIs, Flat Files).
Transform – Datenbereinigung, -anreicherung und -integration.
Load – Laden der aufbereiteten Daten in Zielsysteme: Verständnis von Staging Areas, Data Marts und direkter Anbindung an Analyse-Tools.
Visualize (Vorbereitung) – Daten für Analyse und Visualisierung optimal vorbereiten.
Kontinuierliche Datenqualitätssicherung (Data Quality Management).
Datenaktualität sicherstellen und strategisch managen.
Tool-Landschaft und praktische Anwendung im ETLV-Kontext
Einblick in relevante Tool-Kategorien für den ETLV-Prozess.
Überblick über Tools zur Datenextraktion, -integration, -bereinigung und -transformation.
Rolle von Tag-Management-Systemen und Customer Data Platforms (CDPs) im Datenprozess.
Praxisübung zur Anwendung.

Selbstlernphase

480 Minuten

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Modul

Abschluss und Praxistransfer

ETLV Kenntnisse verfestigen.
Transfer in den Arbeitsalltag.
Praxisanwendungen durchsprechen.

Webinar

180 Minuten

Donnerstag, 05.03.2026
13:00 Uhr - 16:00 Uhr

61440492

Modul

Abschluss und Praxistransfer

ETLV Kenntnisse verfestigen.
Transfer in den Arbeitsalltag.
Praxisanwendungen durchsprechen.

Webinar

180 Minuten

Mittwoch, 27.05.2026
13:00 Uhr - 16:00 Uhr

61440493

Modul

Abschluss und Praxistransfer

ETLV Kenntnisse verfestigen.
Transfer in den Arbeitsalltag.
Praxisanwendungen durchsprechen.

Webinar

180 Minuten

Montag, 14.09.2026
13:00 Uhr - 16:00 Uhr

61440494

Kursübersicht

Inhalte

Die Datenbasis für Marketing & Sales

Datenquellen im Marketing & Sales identifizieren und bewerten entlang der Customer Journey (ACCRA-Modell).
Die Bedeutung verschiedener Kanäle und Touchpoints für die Datengewinnung.
Praxisübung zur Anwendung.

Datenerhebung und Tracking-Strategien

Methoden der Datenerhebung im Überblick: automatisierte Datenerfassung (Web-Tracking und Datenquellen aus anderen Funnelstufen), manuelle Datenerfassung (Umfragen, Feedback).
Entwicklung einer zielgerichteten Tracking-Konzeption inkl. Auswahl passender Tracking Tools und -Technologien.
Implementierung und Validierung des Trackings inkl. Best Practices und Methoden zum Testen der korrekten Datenerfassung.
Praxisübung zur Anwendung.

Der ETLV-Prozess: Daten systematisch nutzbar machen

Extract – Datenextraktion aus vielfältigen Quellen (Datenbanken, APIs, Flat Files).
Transform – Datenbereinigung, -anreicherung und -integration.
Load – Laden der aufbereiteten Daten in Zielsysteme: Verständnis von Staging Areas, Data Marts und direkter Anbindung an Analyse-Tools.
Visualize (Vorbereitung) – Daten für Analyse und Visualisierung optimal vorbereiten.

Exzellenz in Daten: Qualität und Aktualität als entscheidende Erfolgsfaktoren

Kontinuierliche Datenqualitätssicherung (Data Quality Management): Datenqualitätsmetriken, Verbesserung der Datenqualität, Bedeutung von Rollen und Data Dictionaries, automatisierter Validierungsregeln und Alerts.
Datenaktualität sicherstellen und strategisch managen.

Tool-Landschaft und praktische Anwendung im ETLV-Kontext

Einblick in relevante Tool-Kategorien für den ETLV-Prozess.
Überblick über Tools zur Datenextraktion, -integration, -bereinigung und -transformation.
Rolle von Tag-Management-Systemen und Customer Data Platforms (CDPs) im Datenprozess.

So lernst du in diesem Kurs

Dieser Online-Kurs bietet dir ein digitales Blended-Konzept, das extra für berufsbegleitendes Lernen entwickelt wurde. Mit einem Zeitbudget von mindestens 4-5 Stunden pro Woche kommst du sicher ans Ziel. Alternativ kannst du dir die Lerneinheiten flexibel einteilen. So lernst du in dem Kurs:

Selbstlernphasen: Lerne selbstbestimmt, in deinem eigenen Tempo und wann immer du möchtest. Unsere Kurse bieten dir dafür didaktisch hochwertiges Lernmaterial mit Videos, Artikeln, interaktiven Übungen, Quizzes und Lernkontrollen.

Live-Webinare: In regelmäßigen Online-Seminaren triffst du die Referent:innen persönlich. Du erhältst Antworten auf deine Fragen, konkrete Hilfestellungen und Anleitungen, um dein Wissen zu vertiefen und die erworbenen Fähigkeiten in praktischen Übungen anzuwenden.

Lern-Community: Während des gesamten Kurses steht dir eine digitale Lern-Community zur Verfügung. Tausche dich mit anderen Teilnehmenden und den Referent:innen aus und kläre deine Fragen.

Teilnahmebescheinigung und Open Badge: Als Absolvent:in des Kurses erhältst du ein Zertifikat und ein Open Badge, das du ganz einfach in beruflichen Netzwerken (u.a. LinkedIn) teilen kannst. 

Future Jobs Club: Erhalte exklusiven Zugang zu einem Business-Netzwerk, Micro-Learnings (sparks), News und Future Work Hacks.