HBO Praktijkcursus – Data driven marketing

Je past data toe om marketingbeslissingen te onderbouwen, analyseert klantgedrag en ontwikkelt datagedreven strategieën.

1. 1 Inleiding tot data driven marketing Je onderzoekt hoe data marketingbeslissingen beïnvloeden en hoe je klantwaarde creëert met data.
   10 lessen

   1. Definitie en belang van data driven marketingJe definieert wat datagedreven marketing inhoudt en onderzoekt het belang ervan.
   2. Verschil tussen traditionele en datagedreven marketingJe vergelijkt traditionele en datagedreven marketingmethoden.
   3. Soorten marketingdata (gedrags-, transactie- en feedbackdata)Je onderscheidt verschillende soorten marketingdata en hun toepassingen.
   4. KPI’s en prestatie-indicatoren herkennenJe herkent relevante KPI’s en prestatie-indicatoren in marketingdata.
   5. Integratie van data in marketingstrategieënJe onderzoekt hoe je data integreert in marketingstrategieën.
   6. Klantgericht denken vanuit dataJe leert klantgericht denken op basis van data-inzichten.
   7. Inzicht in data-ecosystemen binnen organisatiesJe krijgt inzicht in hoe data-ecosystemen binnen organisaties functioneren.
   8. Rol van data in klantwaardecreatieJe analyseert de rol van data bij het verhogen van klantwaarde.
   9. Het opbouwen van een datagedreven mindsetJe ontwikkelt een datagedreven manier van denken.
   10. Ethische kaders en databewust handelenJe past ethische kaders toe en handelt databewust in marketingpraktijken.
2. 2 Doelgroepanalyse en klantsegmentatie Je verzamelt klantdata, segmenteert doelgroepen en past analyses toe voor gerichte marketing.
   10 lessen

   1. Verzamelen van klantdata via verschillende bronnenJe verzamelt klantdata uit verschillende interne en externe bronnen.
   2. Toepassen van demografische en gedragssegmentatieJe past demografische en gedragssegmentatie toe op klantdata.
   3. Persona’s opstellen op basis van dataJe stelt persona’s op aan de hand van data-analyse.
   4. RFM-analyse gebruiken (recency, frequency, monetary)Je gebruikt RFM-analyse om klantwaarde te bepalen.
   5. Customer lifetime value berekenenJe berekent de customer lifetime value met beschikbare data.
   6. Predictive profiling toepassenJe past predictive profiling toe om klantgedrag te voorspellen.
   7. Verschillen tussen B2B- en B2C-segmentatieJe vergelijkt segmentatiestrategieën voor B2B en B2C.
   8. Afnemersgedrag verklaren met dataJe verklaart afnemersgedrag met behulp van data.
   9. Segmentatie visualiseren en interpreterenJe visualiseert en interpreteert segmentatie-uitkomsten.
   10. Gebruik van clusteringmethoden in analysesJe gebruikt clusteringmethoden in doelgroepanalyses.
3. 3 Data-acquisitie en -verrijking Je herkent databronnen, verzamelt en verrijkt data en waarborgt datakwaliteit en privacy.
   10 lessen

   1. Bronnen van interne en externe data herkennenJe herkent interne en externe databronnen voor marketingdoeleinden.
   2. Data verzamelen via digitale kanalenJe verzamelt data via diverse digitale kanalen.
   3. Toestemming en privacyregels bij dataverzamelingJe past privacyregels toe bij het verzamelen van data.
   4. Data schoonmaken en structurerenJe maakt data schoon en structureert deze voor analyse.
   5. Enquêtes, tracking en analytics combinerenJe combineert enquêtes, tracking en analytics voor dataverzameling.
   6. CRM-systemen inzetten voor dataverzamelingJe zet CRM-systemen in om klantdata te verzamelen.
   7. Cookies, pixels en trackingtechnologieënJe past cookies, pixels en trackingtechnologieën toe.
   8. Externe databronnen koppelen en verrijkenJe koppelt externe databronnen en verrijkt bestaande data.
   9. Validatie van databronnen en datakwaliteitJe valideert databronnen en beoordeelt de kwaliteit van data.
   10. First-, second- en third-party data onderscheidenJe onderscheidt first-, second- en third-party data in analyses.
4. 4 Marketing automation en technologie Je automatiseert marketingprocessen, personaliseert klantbenadering en meet de resultaten.
   10 lessen

   1. Werking van marketing automation platformsJe onderzoekt hoe marketing automation platforms werken.
   2. Klantdata inzetten voor gepersonaliseerde flowsJe gebruikt klantdata om gepersonaliseerde marketingflows te creëren.
   3. Segmentatie en targeting automatiserenJe automatiseert segmentatie en targeting van doelgroepen.
   4. Automatiseren van e-mailmarketingcampagnesJe automatiseert e-mailmarketingcampagnes met data-inzichten.
   5. Lead scoring en nurturing op basis van gedragJe past lead scoring en nurturing toe op basis van klantgedrag.
   6. Inzicht in customer journeys automatiserenJe automatiseert inzicht in customer journeys.
   7. Integratie met CRM en CMS-systemenJe integreert marketing automation met CRM- en CMS-systemen.
   8. ROI van automation meten en verbeterenJe meet en verbetert de ROI van marketing automation.
   9. Triggers en workflows instellenJe stelt triggers en workflows in voor geautomatiseerde acties.
   10. Tools vergelijken: HubSpot, ActiveCampaign, SalesforceJe vergelijkt verschillende automationtools op functionaliteit.
5. 5 Online gedrag en klantdata analyseren Je analyseert online klantgedrag, evalueert campagnes en gebruikt dashboards voor rapportages.
   10 lessen

   1. Webanalytics gebruiken (bijv. Google Analytics)Je gebruikt webanalytics om online gedrag te analyseren.
   2. Clickstreamdata en gebruikersgedrag analyserenJe analyseert clickstreamdata en gebruikersgedrag op websites.
   3. KPI’s selecteren en monitoren per kanaalJe selecteert en monitort KPI’s per marketingkanaal.
   4. Conversiepercentage en bounce rate verklarenJe verklaart conversiepercentages en bounce rates met data.
   5. Heatmaps en sessierecordings interpreterenJe interpreteert heatmaps en sessierecordings.
   6. Funnelanalyses opstellen en verbeterenJe stelt funnelanalyses op en verbetert deze met data.
   7. Mobiel versus desktopgedrag analyserenJe vergelijkt mobiel en desktopgedrag van gebruikers.
   8. Integratie van e-commerce- en CRM-dataJe integreert e-commerce- en CRM-data in analyses.
   9. Campagneprestaties data driven evaluerenJe evalueert campagneprestaties op basis van data.
   10. Gebruik van dashboards en rapportagesystemenJe gebruikt dashboards en rapportagesystemen voor inzichten.
6. 6 Datavisualisatie en storytelling Je zet data om in heldere visuals, past storytelling toe en presenteert inzichten aan verschillende doelgroepen.
   10 lessen

   1. Gegevens omzetten naar inzichtelijke visualsJe vertaalt gegevens naar overzichtelijke visualisaties.
   2. Geschikte grafiektypes kiezen bij datasoortenJe kiest geschikte grafiektypes bij verschillende datasoorten.
   3. Gebruik van datavisualisatietools (bijv. Power BI, Tableau)Je gebruikt datavisualisatietools voor het presenteren van data.
   4. Informatie samenvatten in dashboardsJe vat informatie samen in dashboards.
   5. Storytellingprincipes in datacommunicatieJe past storytellingprincipes toe bij het communiceren van data.
   6. Doelgroepgericht rapporterenJe rapporteert data gericht op de informatiebehoefte van de doelgroep.
   7. Heldere conclusies trekken uit dataJe trekt heldere conclusies uit data-analyses.
   8. Combineren van kwantitatieve en kwalitatieve inzichtenJe combineert kwantitatieve en kwalitatieve inzichten in rapportages.
   9. Structuur aanbrengen in visualisatiesJe brengt structuur aan in visualisaties voor duidelijkheid.
   10. Data presenteren aan niet-technische doelgroepenJe presenteert data begrijpelijk aan niet-technische doelgroepen.
7. 7 Predictive marketing en algoritmes Je past voorspellende modellen toe, analyseert algoritmes en beoordeelt modelprestaties in marketing.
   10 lessen

   1. Begrip van voorspellende modellen en toepassingenJe verkent toepassingen van voorspellende modellen in marketing.
   2. Data voorbereiden voor machine learningJe bereidt data voor gebruik in machine learning-modellen.
   3. Toepassing van regressie en classificatieJe past regressie- en classificatiemethoden toe op marketingdata.
   4. Customer churn voorspellenJe voorspelt klantverloop met behulp van data.
   5. Aanbevelingssystemen begrijpenJe onderzoekt hoe aanbevelingssystemen werken.
   6. Uitleg van algoritmes in begrijpelijke taalJe legt algoritmes uit in begrijpelijke taal.
   7. A/B-testresultaten voorspellen met modellenJe voorspelt A/B-testresultaten met voorspellende modellen.
   8. Bias en foutmarges in modellen herkennenJe herkent bias en foutmarges in voorspellende modellen.
   9. Evalueren van modelprestaties (bijv. nauwkeurigheid)Je evalueert de prestaties van modellen met relevante metrics.
   10. Gebruik van AutoML en low-code toolsJe gebruikt AutoML en low-code tools voor modelontwikkeling.
8. 8 Conversieoptimalisatie en testen Je analyseert conversiepaden, voert testen uit en verbetert conversies met datagedreven inzichten.
   10 lessen

   1. Analyse van conversiepadenJe analyseert hoe klanten converteren via verschillende paden.
   2. A/B-testen en multivariate testen opzettenJe zet A/B- en multivariate testen op voor conversieverbetering.
   3. Hypothesen formuleren en toetsenJe formuleert en toetst hypotheses op basis van data.
   4. User feedback combineren met datagedragJe combineert user feedback met gedragsdata voor analyses.
   5. Interpretatie van testresultatenJe interpreteert testresultaten en trekt conclusies.
   6. Optimalisatie van landingspagina’s op basis van dataJe optimaliseert landingspagina’s met behulp van data.
   7. Funneloptimalisatie vanuit klantdataJe verbetert funnels op basis van klantdata.
   8. Gebruik van experimenttools zoals Google OptimizeJe gebruikt experimenttools voor conversieoptimalisatie.
   9. Conversieratio’s meten en benchmarkenJe meet en vergelijkt conversieratio’s met benchmarks.
   10. Continu verbeteren op basis van testdataJe past een continu verbeterproces toe op basis van testdata.
9. 9 Data driven contentstrategie Je gebruikt data om contentbehoeften te bepalen, prestaties te meten en content te personaliseren.
   10 lessen

   1. Data gebruiken om contentbehoeften te achterhalenJe achterhaalt contentbehoeften met behulp van data.
   2. Zoekwoordenonderzoek combineren met klantdataJe combineert zoekwoordenonderzoek met klantdata voor contentplanning.
   3. Performancedata van content analyserenJe analyseert performancedata van verschillende contentvormen.
   4. Realtime contentaanpassing op basis van gedragJe past content realtime aan op basis van gebruikersgedrag.
   5. Personalisatie van content op basis van segmentenJe personaliseert content voor verschillende klantsegmenten.
   6. Data-inzichten omzetten naar relevante thema’sJe vertaalt data-inzichten naar relevante contentthema’s.
   7. Social media en content performance analyserenJe analyseert social media en contentprestaties met data.
   8. Contentkalenders sturen met behulp van dataJe stuurt contentkalenders aan met datagedreven inzichten.
   9. KPI’s voor content bepalen en metenJe bepaalt en meet KPI’s voor contentprestaties.
   10. Feedbackdata verwerken in contentstrategieJe verwerkt feedbackdata in de contentstrategie.
10. 10 Juridische en ethische aspecten van datagebruik Je past juridische en ethische richtlijnen toe bij het verzamelen en gebruiken van klantdata.
    10 lessen

    1. Basisprincipes van de AVG (GDPR)Je past de basisprincipes van de AVG toe op marketingdata.
    2. Toestemming vragen en verwerken in marketingpraktijkJe vraagt toestemming en verwerkt deze in marketingprocessen.
    3. Cookiebeleid en transparantieJe stelt een transparant cookiebeleid op.
    4. Verantwoord omgaan met klantdataJe gaat verantwoord om met klantdata in marketing.
    5. Inzage- en verwijderverzoeken behandelenJe behandelt inzage- en verwijderverzoeken van klanten.
    6. Risico’s van datamisbruik en reputatieschadeJe herkent risico’s van datamisbruik en voorkomt reputatieschade.
    7. Anonimiseren en pseudonimiseren van dataJe past anonimiseren en pseudonimiseren van data toe.
    8. Balans tussen personalisatie en privacyJe bewaakt de balans tussen personalisatie en privacy.
    9. Interne procedures voor dataveiligheidJe implementeert interne procedures voor dataveiligheid.
    10. Juridische verantwoordelijkheid van marketeersJe kent de juridische verantwoordelijkheid van marketeers bij datagebruik.