Opleiding: HBO Big data marketing (Klassikale Studie)
Word een expert in het omzetten van data naar slimme marketingstrategieën met de opleiding HBO Big Data Marketing. Je leert de kernconcepten van Big Data en de nieuwste technologieën, zodat je moeiteloos grote hoeveelheden data kunt verzamelen uit uiteenlopende bronnen en deze kunt analyseren en interpreteren voor waardevolle klantinzichten. Zo begrijp je het gedrag van je doelgroep tot in detail en kun je marketingcampagnes optimaal inzetten over digitale kanalen. Je ontwikkelt vaardigheden om data-gestuurde beslissingen te nemen en leert privacy en ethiek te waarborgen bij elke stap van het marketingproces. Daarnaast leer je hoe machine learning en AI ingezet kunnen worden om marketingstrategieën te verbeteren en campagnes te personaliseren. Het programma biedt ook praktische ervaring in projectmanagement, zodat je complexe Big Data marketingprojecten effectief kunt plannen, uitvoeren en evalueren. Na deze opleiding ben je in staat om data om te zetten in concrete acties, innovatieve campagnes te ontwikkelen en organisaties te helpen groeien in een steeds digitaler wordende wereld. Combineer analytische vaardigheden met creatief marketinginzicht en word een onmisbare professional die Big Data marketing naar een hoger niveau tilt. Deze opleiding opent de deur naar een dynamische, toekomstgerichte carrière waarin jij het verschil maakt.
Bij Go2Lean is het mogelijk om opleidingen te combineren tot een totale loopbaanplanning. Je volgt alleen de door jou gekozen opleidingen. Dat sluit perfect aan op jouw loopbaan. Zo kun jij jezelf optimaal ontwikkelen. Je werkt met persoonlijke leerdoelen, praktijkcases en praktijk gerelateerde oefeningen. Door onder meer het inbrengen van jouw eigen werkervaring wordt de opleiding gericht op de eigen werksituatie. We verzorgen alle praktijkopleidingen op 78 locaties in Nederland.
Voor wie?
Iedere HBO praktijkstudie is ontwikkeld voor een brede doelgroep. Op basis van de aangegeven onderwerpen per studieles kun je beoordelen of deze studie relevant kan zijn voor jouw persoonlijke ontwikkeling. Voor vragen kun je altijd terecht bij onze advies & voorlichting.
Vooropleiding
Go2Lean heeft voor het kunnen deelnemen aan deze praktijkstudie geen speciale eisen gesteld aan jouw vooropleiding. Indien je twijfelt over het instapniveau, dan kun je contact opnemen met onze afdeling advies & voorlichting.
Voorbereiding
De HBO-opleiding van Go2Lean is opgebouwd uit 8 studielessen. Wanneer je kiest voor de dagstudie, bereid je 2 studielessen per keer voor. Voor de avondstudie bereid je 1 studieles per keer voor. Iedere studieles vergt ongeveer 3 tot 5 uren voorbereiding. Je dient je ook voor de eerste bijeenkomst voor te bereiden.
Leerdoelen
- Je begrijpt de kernconcepten en technologieën van Big Data en hun toepassingen.
- Je verzamelt en analyseert data uit diverse bronnen voor marketingdoeleinden.
- Je interpreteert data om waardevolle klantinzichten te verkrijgen.
- Je optimaliseert marketingcampagnes op basis van data-analyse en klantgedrag.
- Je gebruikt digitale kanalen effectief binnen Big Data marketingstrategieën.
- Je past privacyregels en ethische principes toe bij het werken met Big Data.
- Je maakt data-gestuurde beslissingen om marketingprestaties te verbeteren.
- Je onderzoekt de inzet van machine learning en AI in marketingprojecten.
Programma
Tijdens de HBO-opleiding van Go2Lean komen de volgende onderwerpen aan bod:
Inhoud van Les 1
Big Data concepten en technologie- Definitie en kenmerken van Big Data
- De 3 V’s: volume, velocity, variety
- Architecturen voor Big Data (Hadoop, Spark)
- Dataopslag en databasesystemen
- Data-integratie en ETL-processen
- Cloud computing in Big Data marketing
- Data governance en kwaliteit
- Overzicht van relevante Big Data tools
- Trends en ontwikkelingen in Big Data technologie
- Toepassingen van Big Data in marketing
- Trends en ontwikkelingen in Big Data technologie
- Overzicht van relevante Big Data tools
- Data governance en kwaliteit
- Cloud computing in Big Data marketing
- Data-integratie en ETL-processen
- Dataopslag en databasesystemen
- Architecturen voor Big Data (Hadoop, Spark)
- De 3 V’s: volume, velocity, variety
Inhoud van Les 2
Data verzamelen en bronnen- Interne en externe databronnen
- Web analytics en clickstream data
- Social media data verzamelen
- Mobiele data en app-analytics
- CRM-gegevens gebruiken in marketing
- Sensor- en IoT-data in marketingcontext
- Data privacy en wettelijke beperkingen
- Data-kwaliteit en validatie
- Realtime versus batch data verzameling
- Data-ethiek in marketing
- Realtime versus batch data verzameling
- Data-kwaliteit en validatie
- Data privacy en wettelijke beperkingen
- Sensor- en IoT-data in marketingcontext
- CRM-gegevens gebruiken in marketing
- Mobiele data en app-analytics
- Social media data verzamelen
- Web analytics en clickstream data
Inhoud van Les 3
Data-analyse en interpretatie- Statistische basisprincipes voor marketingdata
- Exploratieve data-analyse (EDA)
- Segmentatie met clusteringstechnieken
- Predictieve modellen en machine learning
- Tekstanalyse en sentimentanalyse
- Visualisatietechnieken voor data-inzichten
- Gebruik van Python en R in marketinganalyse
- Rapporteren van data-analyse resultaten
- Toepassen van statistische toetsen
- Data storytelling en communicatie
- Toepassen van statistische toetsen
- Rapporteren van data-analyse resultaten
- Gebruik van Python en R in marketinganalyse
- Visualisatietechnieken voor data-inzichten
- Tekstanalyse en sentimentanalyse
- Predictieve modellen en machine learning
- Segmentatie met clusteringstechnieken
- Exploratieve data-analyse (EDA)
Inhoud van Les 4
Klantinzichten en gedrag- Customer journey mapping met data
- Gedragsanalyse op basis van data
- Personalisatie en targeting met Big Data
- Customer lifetime value (CLV) berekenen
- Churn-analyse en retentie strategieën
- Cross-selling en upselling mogelijkheden
- Segmentatie op demografische en gedragsdata
- Customer feedback en sentiment integreren
- Data-driven persona’s ontwikkelen
- Impact van klantinzichten op marketingbeslissingen
- Data-driven persona’s ontwikkelen
- Customer feedback en sentiment integreren
- Segmentatie op demografische en gedragsdata
- Cross-selling en upselling mogelijkheden
- Churn-analyse en retentie strategieën
- Customer lifetime value (CLV) berekenen
- Personalisatie en targeting met Big Data
- Gedragsanalyse op basis van data
Inhoud van Les 5
Marketingcampagnes optimaliseren- Campagneplanning met data-inzichten
- Multichannel marketing en data-integratie
- Real-time optimalisatie van campagnes
- A/B testen en multivariate testen
- Automatisering van marketingprocessen
- ROI-berekening en budgetallocatie
- Retargeting en remarketing technieken
- Gebruik van predictive analytics in campagnes
- Cross-device en cross-platform tracking
- Resultaatmeting en bijsturing
- Cross-device en cross-platform tracking
- Gebruik van predictive analytics in campagnes
- Retargeting en remarketing technieken
- ROI-berekening en budgetallocatie
- Automatisering van marketingprocessen
- A/B testen en multivariate testen
- Real-time optimalisatie van campagnes
- Multichannel marketing en data-integratie
Inhoud van Les 6
Digitale kanalen en Big Data- Data-analyse voor social media marketing
- E-mailmarketing en gedragsdata
- Zoekmachine marketing en data-analyse
- Content marketing gestuurd door data
- Mobile marketing en locatiegebaseerde data
- Programmatic advertising en data gebruik
- Video marketing en engagement metrics
- Influencer marketing en data monitoring
- Conversie-optimalisatie via data
- Integratie van kanalen voor consistente data
- Conversie-optimalisatie via data
- Influencer marketing en data monitoring
- Video marketing en engagement metrics
- Programmatic advertising en data gebruik
- Mobile marketing en locatiegebaseerde data
- Content marketing gestuurd door data
- Zoekmachine marketing en data-analyse
- E-mailmarketing en gedragsdata
Inhoud van Les 7
Privacy en ethiek in Big Data marketing- Wet- en regelgeving rondom data (AVG/GDPR)
- Consent management en data toestemming
- Anonimiseren en pseudonimiseren van data
- Transparantie naar klanten toe
- Risico’s van datalekken en beveiliging
- Ethisch verantwoord datagebruik
- Impact van privacyregels op marketingstrategieën
- Klantvertrouwen en reputatiemanagement
- Tools voor privacy compliance
- Case studies van privacyincidenten
- Tools voor privacy compliance
- Klantvertrouwen en reputatiemanagement
- Impact van privacyregels op marketingstrategieën
- Ethisch verantwoord datagebruik
- Risico’s van datalekken en beveiliging
- Transparantie naar klanten toe
- Anonimiseren en pseudonimiseren van data
- Consent management en data toestemming
Inhoud van Les 8
Data-gestuurde besluitvorming- Rol van data in strategische marketingbeslissingen
- KPI’s en dashboards ontwikkelen
- Business intelligence en rapportagetools
- Data-driven cultuur binnen marketingteams
- Integratie van kwalitatieve en kwantitatieve data
- Scenario-analyse en voorspellende modellen
- Risicobeoordeling op basis van data
- Communiceren van data-gedreven inzichten
- Besluitvorming onder onzekerheid met data
- Continu leren en verbeteren met data feedback
- Besluitvorming onder onzekerheid met data
- Communiceren van data-gedreven inzichten
- Risicobeoordeling op basis van data
- Scenario-analyse en voorspellende modellen
- Integratie van kwalitatieve en kwantitatieve data
- Data-driven cultuur binnen marketingteams
- Business intelligence en rapportagetools
- KPI’s en dashboards ontwikkelen
Inhoud van Les 9
Machine learning en AI in marketing- Basisprincipes van machine learning
- Toepassingen van AI in marketing (chatbots, personalisatie)
- Voorspellende modellen voor klantgedrag
- Natural Language Processing (NLP) in klantinteractie
- Automatische segmentatie en targeting
- Recommendation engines en productaanbevelingen
- Ethische aspecten van AI-gebruik
- Integratie van AI-tools in marketingplatforms
- Evalueren van machine learning modellen
- Toekomsttrends in AI en marketing
- Evalueren van machine learning modellen
- Integratie van AI-tools in marketingplatforms
- Ethische aspecten van AI-gebruik
- Recommendation engines en productaanbevelingen
- Automatische segmentatie en targeting
- Natural Language Processing (NLP) in klantinteractie
- Voorspellende modellen voor klantgedrag
- Toepassingen van AI in marketing (chatbots, personalisatie)
Inhoud van Les 10
Projectmanagement in Big Data marketing- Opzetten van Big Data marketingprojecten
- Rollen en verantwoordelijkheden in projecten
- Agile en scrum methodieken toepassen
- Stakeholdermanagement en communicatie
- Risico- en resource management
- Data governance in projectcontext
- Monitoren van projectvoortgang en resultaten
- Evalueren en rapporteren van projecten
- Change management bij implementatie
- Leren van projectervaringen en best practices
- Change management bij implementatie
- Evalueren en rapporteren van projecten
- Monitoren van projectvoortgang en resultaten
- Data governance in projectcontext
- Risico- en resource management
- Stakeholdermanagement en communicatie
- Agile en scrum methodieken toepassen
- Rollen en verantwoordelijkheden in projecten
Certificaat
Deze praktijkopleiding geeft jou de mogelijkheid om het bijbehorende certificaat te behalen. Tijdens de praktijkopleiding schrijf je een Verbeterplan Praktijk-Case (VPC). Hieruit moet jouw beheersing van de behandelde onderwerpen goed naar voren komen. Als je dit onderdeel met een positief resultaat afsluit, ontvang je het officiële certificaat van deze praktijkopleiding. Indien je voor twee of meer praktijkopleidingen kiest binnen hetzelfde vakgebied, dan ontvang je bij een positief resultaat een diploma!
