HBO Praktijkcursus – Big data marketing

Je past Big Data toe in marketing, verzamelt en analyseert data en zet inzichten om in effectieve marketingacties.

1. 1 Big Data concepten en technologie Je onderzoekt technologieën, architecturen en toepassingen van Big Data binnen marketing.
   10 lessen

   1. Definitie en kenmerken van Big DataJe beschrijft wat Big Data is en welke eigenschappen het onderscheidt van andere data.
   2. De 3 V’s: volume, velocity, varietyJe herkent de begrippen volume, snelheid en variatie in datasets.
   3. Architecturen voor Big Data (Hadoop, Spark)Je vergelijkt systemen als Hadoop en Spark voor het verwerken van grote datasets.
   4. Dataopslag en databasesystemenJe benoemt verschillende manieren van dataopslag en databasestructuren.
   5. Data-integratie en ETL-processenJe legt uit hoe data wordt geïntegreerd en verwerkt met ETL-processen.
   6. Cloud computing in Big Data marketingJe analyseert de rol van cloudoplossingen bij Big Data marketing.
   7. Data governance en kwaliteitJe beoordeelt methoden voor datakwaliteit en governance.
   8. Overzicht van relevante Big Data toolsJe maakt kennis met tools die veel worden gebruikt voor Big Data analyse.
   9. Trends en ontwikkelingen in Big Data technologieJe signaleert recente ontwikkelingen en trends in Big Data technologie.
   10. Toepassingen van Big Data in marketingJe geeft voorbeelden van Big Data toepassingen in marketingpraktijk.
2. 2 Data verzamelen en bronnen Je verzamelt data uit diverse bronnen en beoordeelt de kwaliteit en ethiek van data-inwinning.
   10 lessen

   1. Interne en externe databronnenJe onderscheidt interne en externe databronnen voor marketingtoepassingen.
   2. Web analytics en clickstream dataJe verzamelt en analyseert webstatistieken en clickstream data.
   3. Social media data verzamelenJe haalt relevante data uit social media voor marketinganalyses.
   4. Mobiele data en app-analyticsJe onderzoekt hoe mobiele data en app-analytics worden ingezet.
   5. CRM-gegevens gebruiken in marketingJe gebruikt CRM-gegevens als bron voor marketingbeslissingen.
   6. Sensor- en IoT-data in marketingcontextJe verwerkt sensor- en IoT-data in een marketingcontext.
   7. Data privacy en wettelijke beperkingenJe herkent privacyregels en wettelijke grenzen bij dataverzameling.
   8. Data-kwaliteit en validatieJe controleert en valideert de kwaliteit van verzamelde data.
   9. Realtime versus batch data verzamelingJe vergelijkt realtime en batchmethoden voor dataverzameling.
   10. Data-ethiek in marketingJe bespreekt ethische aspecten van data-inwinning in marketing.
3. 3 Data-analyse en interpretatie Je analyseert marketingdata, past statistische methoden toe en communiceert inzichten.
   10 lessen

   1. Statistische basisprincipes voor marketingdataJe past statistische basisprincipes toe op marketingdata.
   2. Exploratieve data-analyse (EDA)Je voert exploratieve analyses uit om patronen in data te ontdekken.
   3. Segmentatie met clusteringstechniekenJe segmenteert doelgroepen met clusteringstechnieken.
   4. Predictieve modellen en machine learningJe bouwt voorspellende modellen met machine learning.
   5. Tekstanalyse en sentimentanalyseJe analyseert tekstdata en sentimenten in klantreacties.
   6. Visualisatietechnieken voor data-inzichtenJe visualiseert data-inzichten met geschikte technieken.
   7. Gebruik van Python en R in marketinganalyseJe past Python of R toe voor marketingdata-analyse.
   8. Rapporteren van data-analyse resultatenJe rapporteert de resultaten van data-analyses.
   9. Toepassen van statistische toetsenJe voert en interpreteert statistische toetsen.
   10. Data storytelling en communicatieJe zet data-inzichten om in heldere verhalen voor stakeholders.
4. 4 Klantinzichten en gedrag Je gebruikt data om klantgedrag te analyseren en klantinzichten te vertalen naar marketingacties.
   10 lessen

   1. Customer journey mapping met dataJe brengt de klantreis in kaart met behulp van data.
   2. Gedragsanalyse op basis van dataJe analyseert klantgedrag op basis van beschikbare data.
   3. Personalisatie en targeting met Big DataJe past personalisatie en targeting toe met Big Data.
   4. Customer lifetime value (CLV) berekenenJe berekent de customer lifetime value van klanten.
   5. Churn-analyse en retentie strategieënJe voert churn-analyses uit en ontwikkelt retentiestrategieën.
   6. Cross-selling en upselling mogelijkhedenJe identificeert kansen voor cross-selling en upselling.
   7. Segmentatie op demografische en gedragsdataJe segmenteert klanten op demografische en gedragsdata.
   8. Customer feedback en sentiment integrerenJe integreert klantfeedback en sentiment in analyses.
   9. Data-driven persona’s ontwikkelenJe ontwikkelt persona’s op basis van data.
   10. Impact van klantinzichten op marketingbeslissingenJe beoordeelt hoe klantinzichten marketingbeslissingen beïnvloeden.
5. 5 Marketingcampagnes optimaliseren Je zet data-inzichten om in concrete acties voor het plannen en optimaliseren van marketingcampagnes.
   10 lessen

   1. Campagneplanning met data-inzichtenJe gebruikt data-inzichten voor het opstellen van een campagneplan.
   2. Multichannel marketing en data-integratieJe integreert data uit verschillende marketingkanalen.
   3. Real-time optimalisatie van campagnesJe past real-time optimalisatie toe op campagnes.
   4. A/B testen en multivariate testenJe voert A/B- en multivariate testen uit.
   5. Automatisering van marketingprocessenJe automatiseert marketingprocessen met data.
   6. ROI-berekening en budgetallocatieJe berekent ROI en verdeelt het marketingbudget op basis van data.
   7. Retargeting en remarketing techniekenJe past retargeting en remarketing technieken toe.
   8. Gebruik van predictive analytics in campagnesJe gebruikt voorspellende analyses voor campagnes.
   9. Cross-device en cross-platform trackingJe volgt gebruikers over verschillende apparaten en platforms.
   10. Resultaatmeting en bijsturingJe meet campagneresultaten en stuurt bij waar nodig.
6. 6 Digitale kanalen en Big Data Je analyseert data uit digitale kanalen en gebruikt deze voor gerichte marketingactiviteiten.
   10 lessen

   1. Data-analyse voor social media marketingJe analyseert data uit social media voor marketingdoeleinden.
   2. E-mailmarketing en gedragsdataJe verwerkt gedragsdata uit e-mailcampagnes.
   3. Zoekmachine marketing en data-analyseJe past data-analyse toe op zoekmachinemarketing.
   4. Content marketing gestuurd door dataJe gebruikt data om contentmarketing te sturen.
   5. Mobile marketing en locatiegebaseerde dataJe benut locatiegebaseerde data voor mobile marketing.
   6. Programmatic advertising en data gebruikJe onderzoekt het gebruik van data bij programmatic advertising.
   7. Video marketing en engagement metricsJe meet engagement bij video marketing met relevante data.
   8. Influencer marketing en data monitoringJe monitort en analyseert data bij influencer marketing.
   9. Conversie-optimalisatie via dataJe optimaliseert conversies met behulp van data-analyse.
   10. Integratie van kanalen voor consistente dataJe integreert data uit verschillende kanalen voor een compleet beeld.
7. 7 Privacy en ethiek in Big Data marketing Je past privacyregels en ethische richtlijnen toe in het gebruik van data voor marketing.
   10 lessen

   1. Wet- en regelgeving rondom data (AVG/GDPR)Je benoemt relevante wetgeving rondom data, zoals de AVG.
   2. Consent management en data toestemmingJe regelt toestemming voor het gebruik van klantdata.
   3. Anonimiseren en pseudonimiseren van dataJe past technieken toe om data te anonimiseren of pseudonimiseren.
   4. Transparantie naar klanten toeJe communiceert transparant over datagebruik naar klanten.
   5. Risico’s van datalekken en beveiligingJe herkent risico’s van datalekken en neemt beveiligingsmaatregelen.
   6. Ethisch verantwoord datagebruikJe maakt ethisch verantwoorde keuzes bij datagebruik.
   7. Impact van privacyregels op marketingstrategieënJe beoordeelt de invloed van privacyregels op marketingstrategieën.
   8. Klantvertrouwen en reputatiemanagementJe versterkt klantvertrouwen door zorgvuldig reputatiemanagement.
   9. Tools voor privacy complianceJe gebruikt tools om privacy compliance te waarborgen.
   10. Case studies van privacyincidentenJe analyseert praktijkvoorbeelden van privacy-incidenten.
8. 8 Data-gestuurde besluitvorming Je gebruikt data voor onderbouwde marketingbesluiten en ontwikkelt KPI’s en dashboards.
   10 lessen

   1. Rol van data in strategische marketingbeslissingenJe bepaalt hoe data strategische marketingbeslissingen ondersteunt.
   2. KPI’s en dashboards ontwikkelenJe ontwikkelt KPI’s en bouwt dashboards voor marketing.
   3. Business intelligence en rapportagetoolsJe past business intelligence en rapportagetools toe.
   4. Data-driven cultuur binnen marketingteamsJe stimuleert een data-gedreven cultuur in marketingteams.
   5. Integratie van kwalitatieve en kwantitatieve dataJe combineert kwalitatieve en kwantitatieve data in analyses.
   6. Scenario-analyse en voorspellende modellenJe voert scenario-analyses en voorspellingen uit.
   7. Risicobeoordeling op basis van dataJe beoordeelt risico’s op basis van data-inzichten.
   8. Communiceren van data-gedreven inzichtenJe communiceert data-gedreven inzichten naar stakeholders.
   9. Besluitvorming onder onzekerheid met dataJe neemt besluiten bij onzekerheid op basis van data.
   10. Continu leren en verbeteren met data feedbackJe gebruikt data feedback om continu te leren en verbeteren.
9. 9 Machine learning en AI in marketing Je past machine learning en AI toe in marketing en evalueert de ethische aspecten hiervan.
   10 lessen

   1. Basisprincipes van machine learningJe legt de basis uit van machine learning in marketing.
   2. Toepassingen van AI in marketing (chatbots, personalisatie)Je onderzoekt AI-toepassingen zoals chatbots en personalisatie.
   3. Voorspellende modellen voor klantgedragJe bouwt voorspellende modellen voor klantgedrag.
   4. Natural Language Processing (NLP) in klantinteractieJe past NLP toe voor klantinteractie en analyse.
   5. Automatische segmentatie en targetingJe voert automatische segmentatie en targeting uit.
   6. Recommendation engines en productaanbevelingenJe gebruikt recommendation engines voor productaanbevelingen.
   7. Ethische aspecten van AI-gebruikJe herkent ethische vraagstukken bij het gebruik van AI.
   8. Integratie van AI-tools in marketingplatformsJe integreert AI-tools in marketingplatforms.
   9. Evalueren van machine learning modellenJe evalueert de prestaties van machine learning modellen.
   10. Toekomsttrends in AI en marketingJe signaleert toekomstige ontwikkelingen in AI en marketing.
10. 10 Projectmanagement in Big Data marketing Je plant en begeleidt Big Data marketingprojecten en evalueert de resultaten.
    10 lessen

    1. Opzetten van Big Data marketingprojectenJe zet een Big Data marketingproject op van start tot afronding.
    2. Rollen en verantwoordelijkheden in projectenJe verdeelt rollen en verantwoordelijkheden binnen het projectteam.
    3. Agile en scrum methodieken toepassenJe past agile en scrum methodieken toe binnen projecten.
    4. Stakeholdermanagement en communicatieJe onderhoudt communicatie met stakeholders.
    5. Risico- en resource managementJe beheert risico’s en middelen tijdens het project.
    6. Data governance in projectcontextJe borgt data governance in de projectuitvoering.
    7. Monitoren van projectvoortgang en resultatenJe monitort voortgang en behaalde resultaten.
    8. Evalueren en rapporteren van projectenJe evalueert en rapporteert over het projectverloop.
    9. Change management bij implementatieJe begeleidt veranderingen bij de implementatie van projecten.
    10. Leren van projectervaringen en best practicesJe reflecteert op projectervaringen en past best practices toe.