Datenanalyse im Marketing: Kunden verstehen – Weiterbildung

Dieser Kurs verbindet Datenanalyse gezielt mit dem Marketingkontext: Statt allgemeiner Datenauswertung geht es durchgehend um Kunden- und Marktdaten, um Zielgruppen zu identifizieren, Kaufverhaltenstrends zu erkennen und Branchenmetriken einzuordnen. Die technische Basis bilden SQL zur Datenaufbereitung sowie Python mit der Bibliothek pandas zur detaillierten Analyse von Kundensegmenten, während Power BI die Ergebnisse in verständliche Berichte für marketingrelevante Entscheidungen überführt.

Der Kurs gliedert sich in vier Module, die den Weg von der Rohdatenquelle bis zur marketingrelevanten Erkenntnis nachzeichnen. Modul 1: Grundlagen der Datenanalyse im Marketingkontext Der erste Block führt in die Erhebung und Analyse von Kundendaten speziell für Marketingfragestellungen ein.

• Erhebung von Kundendaten aus unterschiedlichen Quellen
• Identifikation von Zielgruppen anhand vorliegender Kundendaten
• Erkennung von Kaufverhaltenstrends in historischen Daten
• Einsatz gängiger Analysetools zur ersten Einordnung von Marktdaten
• Auswertung grundlegender Branchenmetriken

Modul 2: SQL zur Aufbereitung von Marketingdaten Aufbauend auf den Grundlagen behandelt dieser Block, wie SQL umfangreiche Marketingdatenbestände zugänglich macht.

• Extraktion relevanter Kunden- und Marktdaten aus umfangreichen Datenbanken
• Verwaltung und Strukturierung großer Marketingdatensätze
• Optimierung von Abfragen zur effektiven Filterung und Sortierung
• Vorbereitung der SQL-Ergebnisse für die Weiterverarbeitung mit Python
• Erste Qualitätsprüfung der extrahierten Marketingdaten

Modul 3: Python und pandas für Kundensegmentierung Der dritte Block vertieft die Analyse mit Python und der Bibliothek pandas, um Kundensegmente sichtbar zu machen.

• Manipulation von Marketingdaten mit Python-Bibliotheken
• Aufbau von DataFrames zur strukturierten Segmentanalyse
• Ermittlung wertvoller Erkenntnisse aus Kundendaten mittels pandas
• Detaillierte Analyse aktueller Markttrends anhand aufbereiteter Datensätze
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen innerhalb eines DataFrames

Modul 4: Berichterstellung, Visualisierung und Best Practices Der letzte Block überführt die Analyseergebnisse in verständliche Berichte und behandelt den verantwortungsvollen Umgang mit Marketingdaten.

• Entwicklung von Berichten zur Unterstützung datengetriebener Marketingstrategien
• Einsatz von Power BI zur übersichtlichen Darstellung von Analyseergebnissen
• Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien bei Kunden- und Marktdaten
• Anwendung moderner Analysemethoden und statistischer Techniken
• Kontinuierliche Verbesserung der Marketingergebnisse durch datenbasierte Anpassungen

Praxisteil: Von Kundendaten zur Marketingempfehlung Im praktischen Teil bearbeiten die Teilnehmenden einen durchgehenden Fall aus dem Marketingumfeld, von der Rohdatenquelle bis zur konkreten Handlungsempfehlung.

• Sichtung eines beispielhaften Kunden- und Marktdatensatzes
• Formulierung von SQL-Abfragen zur Extraktion relevanter Marketingdaten
• Aufbau eines DataFrames mit pandas zur Segmentierung der Kundschaft
• Identifikation von Zielgruppen anhand der aufbereiteten Daten
• Analyse von Kaufverhaltenstrends innerhalb der Kundensegmente
• Einordnung der Ergebnisse in relevante Branchenmetriken
• Erstellung eines Power-BI-Berichts zu den gewonnenen Erkenntnissen
• Visualisierung von Zielgruppen- und Trendanalysen für Marketingentscheidungen
• Ableitung konkreter Empfehlungen für eine Marketingstrategie
• Prüfung der Einhaltung von Datenschutzvorgaben im gesamten Prozess
• Diskussion der Ergebnisse im Hinblick auf mögliche Kampagnenanpassungen
• Präsentation der Kundensegment- und Marktanalyse im Kursverlauf

Der Kurs unterscheidet sich von allgemeinen Datenanalyse-Angeboten dadurch, dass jede Methode – ob SQL-Abfrage, pandas-DataFrame oder Power-BI-Bericht – konsequent auf die Fragestellung bezogen wird, was sie für Marketingentscheidungen bedeutet. Diese durchgängige Marketingperspektive zieht sich von der ersten Dateneinordnung bis zur abschließenden Handlungsempfehlung.

Der Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus allen Bereichen, die zukünftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen, insbesondere im Marketingumfeld.

• Personen mit Interesse an einer Tätigkeit als Marketing Data Analyst
• Angehende Business-Intelligence-Analysten mit Marketingfokus
• Mitarbeitende aus Marketingabteilungen, die datengetriebener arbeiten möchten
• Quereinsteiger/innen mit Interesse an Kunden- und Marktdatenanalyse

Der Kurs verbindet theoretische Einführungen zu Marketinganalyse, SQL und Python mit praktischer Arbeit an Kunden- und Marktdatensätzen. Im Hybrid-Learning-Format wechseln sich Erklärphasen und eigenständiges Üben ab, sodass jede Methode unmittelbar an einem marketingnahen Beispiel angewendet wird. Je nach Termin findet der Kurs in Vollzeit oder in Teilzeit statt, wodurch sich unterschiedliche Zeitmodelle für die Teilnahme anbieten.

Die Kursdauer richtet sich nach dem gewählten Termin, wobei überwiegend eine Vollzeitform angeboten wird und in einzelnen Fällen auch Teilzeitvarianten zur Verfügung stehen. Diese Flexibilität ermöglicht es, den Kurs sowohl im Rahmen einer intensiven Vollzeitphase als auch berufsbegleitend in Teilzeit zu absolvieren.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in der marketingbezogenen Datenanalyse bestätigt. Je nach Anbieter ist dieses Zertifikat mit einer Abschlussprüfung verbunden. Es handelt sich um eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung ohne staatliche Anerkennung.

Marketingentscheidungen, die auf Bauchgefühl statt auf Daten beruhen, verschenken häufig Potenzial – sei es bei der Zielgruppenansprache, der Budgetverteilung oder der Bewertung von Kampagnenerfolgen. Dieser Kurs vermittelt das Handwerkszeug, um genau diese Lücke zu schließen: von der SQL-Abfrage über die pandas-basierte Segmentierung bis zum Power-BI-Bericht, der Entscheidungsträgern im Marketing eine klare Grundlage liefert. Der durchgehende Marketingbezug sorgt dafür, dass die erlernten Methoden nicht abstrakt bleiben, sondern direkt auf reale Fragestellungen wie Zielgruppendefinition, Kaufverhaltensanalyse oder Kampagnenbewertung anwendbar sind. Wer nach dem Kurs Kundendaten betrachtet, erkennt darin nicht nur Zahlen, sondern die Grundlage für konkrete, datengestützte Marketingentscheidungen. Zugleich schärft der Kurs das Bewusstsein für den verantwortungsvollen Umgang mit personenbezogenen Kundendaten. Wer Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien von Anfang an in die eigene Analysearbeit integriert, schafft Vertrauen – sowohl gegenüber Kundinnen und Kunden als auch innerhalb des eigenen Unternehmens.