Dieses Orientierungsmodul definiert den Umfang von Digitale Analytik mit Google Analytics, typische Anwendungsfälle und die Rolle des Themas in Digitales Marketing, Vertrieb und E-Commerce. Lernende klären Kursziele, Voraussetzungen, Lernplan und Erfolgskriterien. Digitales Marketing beginnt mit klarer Zielgruppe, Kundenproblem und Wertversprechen und stimmt Kanal und Botschaft auf die Phase der Customer Journey ab. Conversion Rate ist Conversions geteilt durch relevante Besuche oder Chancen.

1. Digitale Analytik mit Google Analytics — Einstieg, Ziele und Lernplan — Lernziele und zentrale Fachkenntnisse
2. Digitale Analytik mit Google Analytics — Einstieg, Ziele und Lernplan — Begriffe, Terminologie und praktische Bedeutung
3. Digitale Analytik mit Google Analytics — Einstieg, Ziele und Lernplan — Schrittweise Anwendung einer Methode, eines Werkzeugs oder Arbeitsablaufs
4. Digitale Analytik mit Google Analytics — Einstieg, Ziele und Lernplan — Realistischer Fall, Praxisaufgabe und Fehleranalyse
5. Digitale Analytik mit Google Analytics — Einstieg, Ziele und Lernplan — Wissenscheck, Qualitätskontrolle und kurze Bewertung

Praxis: Definieren Sie Ihr Lernziel, bewerten Sie Ihren aktuellen Wissensstand und legen Sie eine Arbeits- und Nachweismappe für den Kurs an.

Prüfung und Abschluss: Am Ende sollen Lernende Umfang, Grenzen und das eigene Lernziel klar erklären können.

Dieses Modul vermittelt Grundbegriffe, Fachterminologie und wichtige Abgrenzungen in Digitale Analytik mit Google Analytics anhand realistischer Beispiele aus Digitales Marketing, Vertrieb und E-Commerce. SEO verbindet Suchintention mit nützlichem Inhalt, klarer Seitenstruktur, crawlbarer Technik und glaubwürdigen Signalen; reine Keyword-Wiederholung ist kein SEO. Ein Funnel zeigt, wo Menschen zwischen Aufmerksamkeit, Erwägung, Kauf und Bindung abspringen.

1. Digitale Analytik mit Google Analytics — Grundbegriffe und Fachterminologie — Lernziele und zentrale Fachkenntnisse
2. Digitale Analytik mit Google Analytics — Grundbegriffe und Fachterminologie — Begriffe, Terminologie und praktische Bedeutung
3. Digitale Analytik mit Google Analytics — Grundbegriffe und Fachterminologie — Schrittweise Anwendung einer Methode, eines Werkzeugs oder Arbeitsablaufs
4. Digitale Analytik mit Google Analytics — Grundbegriffe und Fachterminologie — Realistischer Fall, Praxisaufgabe und Fehleranalyse
5. Digitale Analytik mit Google Analytics — Grundbegriffe und Fachterminologie — Wissenscheck, Qualitätskontrolle und kurze Bewertung

Praxis: Erstellen Sie ein Mini-Glossar mit mindestens zehn Begriffen, erklären Sie jeden in eigenen Worten und ergänzen Sie ein Anwendungsbeispiel.

Prüfung und Abschluss: Lernende sollen Begriffe präzise definieren, verwandte Konzepte unterscheiden und im passenden Kontext verwenden können.

Dieses Modul verbindet zentrale Prinzipien, Modelle und Rahmenwerke von Digitale Analytik mit Google Analytics und untersucht Annahmen, Nutzen und Grenzen in Digitales Marketing, Vertrieb und E-Commerce. Bezahlte Werbung sollte Impressionen, Klicks, CTR, CPC, Conversions, CPA und ROAS verfolgen statt nur Traffic. E-Mail-Marketing benötigt Einwilligung, Zustellbarkeit, Segmentierung und Messung.

1. Digitale Analytik mit Google Analytics — Kernprinzipien, Modelle und Rahmenwerke — Lernziele und zentrale Fachkenntnisse
2. Digitale Analytik mit Google Analytics — Kernprinzipien, Modelle und Rahmenwerke — Begriffe, Terminologie und praktische Bedeutung
3. Digitale Analytik mit Google Analytics — Kernprinzipien, Modelle und Rahmenwerke — Schrittweise Anwendung einer Methode, eines Werkzeugs oder Arbeitsablaufs
4. Digitale Analytik mit Google Analytics — Kernprinzipien, Modelle und Rahmenwerke — Realistischer Fall, Praxisaufgabe und Fehleranalyse
5. Digitale Analytik mit Google Analytics — Kernprinzipien, Modelle und Rahmenwerke — Wissenscheck, Qualitätskontrolle und kurze Bewertung

Praxis: Vergleichen Sie zwei Ansätze oder Modelle hinsichtlich Stärken, Grenzen, benötigter Eingaben und erwarteter Ergebnisse.

Prüfung und Abschluss: Lernende sollen die Auswahl eines Modells oder Rahmens begründen und dessen Grenzen erläutern können.

Dieses Modul führt in Werkzeuge, Ressourcen und professionelle Arbeitsabläufe von Digitale Analytik mit Google Analytics ein – von Eingaben und Dokumentation bis zu fertigen Ergebnissen in Digitales Marketing, Vertrieb und E-Commerce. Conversion Rate ist Conversions geteilt durch relevante Besuche oder Chancen. Attribution ist unvollständig, weil Kunden mehrere Touchpoints nutzen.

1. Digitale Analytik mit Google Analytics — Werkzeuge, Ressourcen und professionelle Arbeitsabläufe — Lernziele und zentrale Fachkenntnisse
2. Digitale Analytik mit Google Analytics — Werkzeuge, Ressourcen und professionelle Arbeitsabläufe — Begriffe, Terminologie und praktische Bedeutung
3. Digitale Analytik mit Google Analytics — Werkzeuge, Ressourcen und professionelle Arbeitsabläufe — Schrittweise Anwendung einer Methode, eines Werkzeugs oder Arbeitsablaufs
4. Digitale Analytik mit Google Analytics — Werkzeuge, Ressourcen und professionelle Arbeitsabläufe — Realistischer Fall, Praxisaufgabe und Fehleranalyse
5. Digitale Analytik mit Google Analytics — Werkzeuge, Ressourcen und professionelle Arbeitsabläufe — Wissenscheck, Qualitätskontrolle und kurze Bewertung

Praxis: Entwerfen Sie einen Beispielprozess mit Eingabe, Werkzeug/Ressource, Arbeitsschritt, Ausgabe, Kontrollpunkt und gespeichertem Nachweis.

Prüfung und Abschluss: Lernende sollen geeignete Werkzeuge auswählen und einen durchgängig nachvollziehbaren Arbeitsablauf aufbauen können.

Dieses Modul überführt Digitale Analytik mit Google Analytics in schrittweise anwendbare Methoden und behandelt Methodenauswahl, Reihenfolge, Entscheidungspunkte, Kontrollen und Ergebnisprüfung in Digitales Marketing, Vertrieb und E-Commerce. Ein Funnel zeigt, wo Menschen zwischen Aufmerksamkeit, Erwägung, Kauf und Bindung abspringen. Ein A/B-Test ändert eine definierte Variable und legt die Erfolgsmetrik vorher fest.

1. Digitale Analytik mit Google Analytics — Methoden, Techniken und schrittweise Anwendung — Lernziele und zentrale Fachkenntnisse
2. Digitale Analytik mit Google Analytics — Methoden, Techniken und schrittweise Anwendung — Begriffe, Terminologie und praktische Bedeutung
3. Digitale Analytik mit Google Analytics — Methoden, Techniken und schrittweise Anwendung — Schrittweise Anwendung einer Methode, eines Werkzeugs oder Arbeitsablaufs
4. Digitale Analytik mit Google Analytics — Methoden, Techniken und schrittweise Anwendung — Realistischer Fall, Praxisaufgabe und Fehleranalyse
5. Digitale Analytik mit Google Analytics — Methoden, Techniken und schrittweise Anwendung — Wissenscheck, Qualitätskontrolle und kurze Bewertung

Praxis: Wählen Sie eine realistische Aufgabe und gliedern Sie sie in Vorbereitung, Durchführung, Prüfung und Verbesserung; definieren Sie für jede Phase ein Erfolgskriterium. Wählen Sie Produkt/Dienstleistung. Definieren Sie Zielgruppe und Wertversprechen, Funnel, organischen und bezahlten Kanal, passende CTR/CPC/Conversion/CPA/ROAS-Ziele, einen A/B-Test und zwei Checkout-/After-Sales-Risiken, die Abbruch oder Rückerstattung erhöhen können.

Prüfung und Abschluss: Lernende sollen die Methode anwenden, ihre Reihenfolge begründen und die Ergebnisprüfung erklären können.

Dieses Modul entwickelt Fähigkeiten in Digitale Analytik mit Google Analytics durch geführte Praxis, Anpassung, Feedback, Fehlerdiagnose und schrittweise Verbesserung in Digitales Marketing, Vertrieb und E-Commerce. E-Mail-Marketing benötigt Einwilligung, Zustellbarkeit, Segmentierung und Messung. E-Commerce hängt außerdem von Produktklarheit, Vertrauen, Checkout-Reibung, Zahlungszuverlässigkeit, Fulfillment und Support ab.

1. Digitale Analytik mit Google Analytics — Geführte Praxis und Kompetenzaufbau — Lernziele und zentrale Fachkenntnisse
2. Digitale Analytik mit Google Analytics — Geführte Praxis und Kompetenzaufbau — Begriffe, Terminologie und praktische Bedeutung
3. Digitale Analytik mit Google Analytics — Geführte Praxis und Kompetenzaufbau — Schrittweise Anwendung einer Methode, eines Werkzeugs oder Arbeitsablaufs
4. Digitale Analytik mit Google Analytics — Geführte Praxis und Kompetenzaufbau — Realistischer Fall, Praxisaufgabe und Fehleranalyse
5. Digitale Analytik mit Google Analytics — Geführte Praxis und Kompetenzaufbau — Wissenscheck, Qualitätskontrolle und kurze Bewertung

Praxis: Bearbeiten Sie dieselbe Aufgabe in zwei unterschiedlichen Szenarien und vergleichen Sie, welche Schritte sich ändern und warum. Wählen Sie Produkt/Dienstleistung. Definieren Sie Zielgruppe und Wertversprechen, Funnel, organischen und bezahlten Kanal, passende CTR/CPC/Conversion/CPA/ROAS-Ziele, einen A/B-Test und zwei Checkout-/After-Sales-Risiken, die Abbruch oder Rückerstattung erhöhen können.

Prüfung und Abschluss: Lernende sollen Feedback nutzen, Fehler erkennen und eine verbesserte zweite Version erstellen können.

Dieses Modul überträgt Digitale Analytik mit Google Analytics auf Problemlösung und Entscheidungsfindung anhand realistischer Fälle aus Digitales Marketing, Vertrieb und E-Commerce, einschließlich unvollständiger Informationen, Zeitdruck und konkurrierender Ziele. Attribution ist unvollständig, weil Kunden mehrere Touchpoints nutzen. Digitales Marketing beginnt mit klarer Zielgruppe, Kundenproblem und Wertversprechen und stimmt Kanal und Botschaft auf die Phase der Customer Journey ab.

1. Digitale Analytik mit Google Analytics — Reale Fälle, Problemlösung und Entscheidungsfindung — Lernziele und zentrale Fachkenntnisse
2. Digitale Analytik mit Google Analytics — Reale Fälle, Problemlösung und Entscheidungsfindung — Begriffe, Terminologie und praktische Bedeutung
3. Digitale Analytik mit Google Analytics — Reale Fälle, Problemlösung und Entscheidungsfindung — Schrittweise Anwendung einer Methode, eines Werkzeugs oder Arbeitsablaufs
4. Digitale Analytik mit Google Analytics — Reale Fälle, Problemlösung und Entscheidungsfindung — Realistischer Fall, Praxisaufgabe und Fehleranalyse
5. Digitale Analytik mit Google Analytics — Reale Fälle, Problemlösung und Entscheidungsfindung — Wissenscheck, Qualitätskontrolle und kurze Bewertung

Praxis: Erstellen Sie eine Fallanalyse mit Problem, bestätigten Fakten, Annahmen, Optionen, gewählter Lösung und Begründung. Wählen Sie Produkt/Dienstleistung. Definieren Sie Zielgruppe und Wertversprechen, Funnel, organischen und bezahlten Kanal, passende CTR/CPC/Conversion/CPA/ROAS-Ziele, einen A/B-Test und zwei Checkout-/After-Sales-Risiken, die Abbruch oder Rückerstattung erhöhen können.

Prüfung und Abschluss: Lernende sollen Optionen unter Unsicherheit vergleichen und Entscheidungen mit Nachweisen und klarer Begründung vertreten können.

Dieses Modul behandelt Qualität, Ethik, Risiko, Sicherheit und Berufsstandards in Digitale Analytik mit Google Analytics sowie Genauigkeit, Datenschutz, Verantwortung und Dokumentation in Digitales Marketing, Vertrieb und E-Commerce. Ein A/B-Test ändert eine definierte Variable und legt die Erfolgsmetrik vorher fest. SEO verbindet Suchintention mit nützlichem Inhalt, klarer Seitenstruktur, crawlbarer Technik und glaubwürdigen Signalen; reine Keyword-Wiederholung ist kein SEO.

1. Digitale Analytik mit Google Analytics — Qualität, Ethik, Risiko, Sicherheit und Berufsstandards — Lernziele und zentrale Fachkenntnisse
2. Digitale Analytik mit Google Analytics — Qualität, Ethik, Risiko, Sicherheit und Berufsstandards — Begriffe, Terminologie und praktische Bedeutung
3. Digitale Analytik mit Google Analytics — Qualität, Ethik, Risiko, Sicherheit und Berufsstandards — Schrittweise Anwendung einer Methode, eines Werkzeugs oder Arbeitsablaufs
4. Digitale Analytik mit Google Analytics — Qualität, Ethik, Risiko, Sicherheit und Berufsstandards — Realistischer Fall, Praxisaufgabe und Fehleranalyse
5. Digitale Analytik mit Google Analytics — Qualität, Ethik, Risiko, Sicherheit und Berufsstandards — Wissenscheck, Qualitätskontrolle und kurze Bewertung

Praxis: Erstellen Sie eine Risiko- und Qualitätscheckliste mit mindestens fünf Risiken, Präventionskontrollen, Prüfmethoden und Eskalationsschritten.

Prüfung und Abschluss: Lernende sollen Kriterien für hochwertige und ethische Ergebnisse definieren, wesentliche Risiken erkennen und geeignete Kontrollen empfehlen können.

Dieses fortgeschrittene Modul integriert Wissen aus Digitale Analytik mit Google Analytics in ein Projekt mit Ziel, Umfang, Aufgabenpaketen, Ressourcen, Qualitätsindikatoren und Lieferergebnissen für Digitales Marketing, Vertrieb und E-Commerce. E-Commerce hängt außerdem von Produktklarheit, Vertrauen, Checkout-Reibung, Zahlungszuverlässigkeit, Fulfillment und Support ab. Bezahlte Werbung sollte Impressionen, Klicks, CTR, CPC, Conversions, CPA und ROAS verfolgen statt nur Traffic.

1. Digitale Analytik mit Google Analytics — Fortgeschrittene Praxis, Projekt und Arbeitsintegration — Lernziele und zentrale Fachkenntnisse
2. Digitale Analytik mit Google Analytics — Fortgeschrittene Praxis, Projekt und Arbeitsintegration — Begriffe, Terminologie und praktische Bedeutung
3. Digitale Analytik mit Google Analytics — Fortgeschrittene Praxis, Projekt und Arbeitsintegration — Schrittweise Anwendung einer Methode, eines Werkzeugs oder Arbeitsablaufs
4. Digitale Analytik mit Google Analytics — Fortgeschrittene Praxis, Projekt und Arbeitsintegration — Realistischer Fall, Praxisaufgabe und Fehleranalyse
5. Digitale Analytik mit Google Analytics — Fortgeschrittene Praxis, Projekt und Arbeitsintegration — Wissenscheck, Qualitätskontrolle und kurze Bewertung

Praxis: Entwerfen Sie ein kleines Abschlussprojekt mit Ziel, Umfang, fünf Aufgaben, zwei Risiken, zwei Qualitätsindikatoren und einem konkreten Lieferergebnis. Wählen Sie Produkt/Dienstleistung. Definieren Sie Zielgruppe und Wertversprechen, Funnel, organischen und bezahlten Kanal, passende CTR/CPC/Conversion/CPA/ROAS-Ziele, einen A/B-Test und zwei Checkout-/After-Sales-Risiken, die Abbruch oder Rückerstattung erhöhen können.

Prüfung und Abschluss: Lernende sollen mehrere Kompetenzen in einem Projekt verbinden und die Beziehung zwischen Plan und tatsächlichem Ergebnis zeigen können.

Das Abschlussmodul bündelt das Gelernte aus Digitale Analytik mit Google Analytics, überführt es in Portfolio- und Karriereanwendung in Digitales Marketing, Vertrieb und E-Commerce und bereitet auf die Abschlussprüfung vor. Digitales Marketing beginnt mit klarer Zielgruppe, Kundenproblem und Wertversprechen und stimmt Kanal und Botschaft auf die Phase der Customer Journey ab. Conversion Rate ist Conversions geteilt durch relevante Besuche oder Chancen.

1. Digitale Analytik mit Google Analytics — Abschlussbewertung, Portfolio und Karriereanwendung — Lernziele und zentrale Fachkenntnisse
2. Digitale Analytik mit Google Analytics — Abschlussbewertung, Portfolio und Karriereanwendung — Begriffe, Terminologie und praktische Bedeutung
3. Digitale Analytik mit Google Analytics — Abschlussbewertung, Portfolio und Karriereanwendung — Schrittweise Anwendung einer Methode, eines Werkzeugs oder Arbeitsablaufs
4. Digitale Analytik mit Google Analytics — Abschlussbewertung, Portfolio und Karriereanwendung — Realistischer Fall, Praxisaufgabe und Fehleranalyse
5. Digitale Analytik mit Google Analytics — Abschlussbewertung, Portfolio und Karriereanwendung — Wissenscheck, Qualitätskontrolle und kurze Bewertung

Praxis: Wählen Sie Ihre drei stärksten Kursarbeiten und beschreiben Sie jeweils Problem, Methode, Ergebnis, Nachweis und nächste Verbesserung. Wählen Sie Produkt/Dienstleistung. Definieren Sie Zielgruppe und Wertversprechen, Funnel, organischen und bezahlten Kanal, passende CTR/CPC/Conversion/CPA/ROAS-Ziele, einen A/B-Test und zwei Checkout-/After-Sales-Risiken, die Abbruch oder Rückerstattung erhöhen können.

Prüfung und Abschluss: Lernende sollen Konzepte, Methoden, Fallanalyse und Qualitätskontrollen gemeinsam einsetzen und Kompetenz in der Abschlussbewertung nachweisen können.