Customer Data Manager:in

Zielgruppen:

Dieser Lehrgang richtet sich an (Wirtschafts-)Informatiker:innen aus den Bereichen Marketing, Einkauf, Vertrieb und Kundenmanagement.

Fachliche Voraussetzungen:

Gute Englisch-Kenntnisse sind erforderlich.

Technische Voraussetzungen:

Die Teilnahme am Unterricht erfolgt über Internet per Videotechnik. Voraussetzung für die Nutzung deiner eigenen Hardware ist die Installation der Applikation alfaview®: https://cloud.alfanetz.de/test Falls du keinen geeigneten Computer hast, erhältst du von uns das technische Equipment, um von zuhause aus am Kurs teilnehmen zu können. Sollten die räumlichen und technischen Voraussetzungen dir eine Teilnahme von zuhause aus nicht ermöglichen, kannst du deinen Kurs auch in einem unserer Bildungszentren absolvieren.

Systematik der Agenturen für Arbeit:

• C 0240-20-10 Kundenservice, Customer Relationship Management - allgemein

Inhalte

Der Kurs "Customer Data Manager:in" vermittelt den Umgang mit einer CRM-Software, die Grundlagen im Big Data und im Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) in deinem beruflichen Umfeld, der Statistik und SQL-Datenbanken sowie die Programmiersprache Python.

Kundenservice mit CRM

Grundlagen Customer Relationship Management (ca. 3 Tage)
Einführung in das Customer Relationship Management
Strategisches, analytisches, operatives CRM
Integrierte CRM-Lösungen: ERP-System, Datawarehouse, Data Mining und OLAP

Grundlagen Datenschutz (ca. 1 Tag)
Umgang mit Kundendaten
Speicherung und Weitergabe von Kundendaten
Datenschutz im Bereich Marketing/Werbemaßnahmen

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien im beruflichen Umfeld
Anwendungsmöglichkeiten und Praxis‐Übungen

Gewinnung und Bindung von Kundschaft (ca. 4 Tage)
Analyse der Kundenbedürfnisse
Kundenzufriedenheitsmanagement
Kundenkommunikation
Customer Experience (CX)
Psychologie der Kundenbeziehungen
Aufbau und Pflege von Kundendatenbanken
360 Grad-Kundenansicht
Ganzheitliches Fallmanagement

Umgang mit Kundendaten (ca. 4 Tage)
Verwaltung von Terminen, Verträgen und Budget
Kundenadministration
Workflows zwischen Teams
Bereinigung der Datenbank
Analytisches CRM (Zielgruppenanalyse, Kundenwertanalyse, Forecasts)
Echtzeit-Dashboards
Überblick über Leistungskennzahlen
Drilldown-Analyse
Inline-Datenvisualisierung
Auswertung von Verkaufschancen

Steigerung der Kundenprofitabilität (ca. 3 Tage)
Marketing
Gezielte Rückmeldungen
Segmentierungstools
Kampagnen-Management
Workflows
Lead-to-Cash-Transparenz
Echtzeit-Verkaufsprognosen
Pipeline-Berichte

Einführung CRM Software (ca. 2 Tage)
Übersicht in die CRM Systemlandschaft
Vorstellung und Positionierung verschiedener CRM-Systeme
Prozessabläufe abbilden

Projektarbeit (ca. 3 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse



AWS Cloud Administrator

Cloud-Konzepte (ca. 3,5 Tage)
Vorteile der AWS Cloud
Prinzipien des AWS Cloud-Designs
Migration zur AWS Cloud
Konzepte der Cloud-Wirtschaftlichkeit

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld
Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen

Sicherheit und Compliance (ca. 4,5 Tage)
AWS-Modell als geteilte Verantwortung
AWS Cloud-Sicherheits-, Governance- und Compliance-Konzepte
AWS Access Management-Funktionen
Komponenten und Ressourcen für die Sicherheitsuntersützung

Cloud-Technologie und -Services (ca. 5 Tage)
Methoden zur Bereitstellung und zum Betrieb in der AWS Cloud
Globale AWS-Infrastruktur
AWS-Computing-Services, -Datenbank-Services, -Netzwerkservices, und -Speicherservices
AWS-Service für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sowie Analytik-Services
Services aus anderen abgedeckten AWS-Services-Kategorien

Fakturierung, Preisgestaltung und Support (ca. 2 Tage)
Vergleich von AWS-Preismodellen
Ressourcen für Fakturierung, Budget und Kostenmanagement
Techn. Ressourcen und Supportoptionen von AWS

Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung (ca. 5 Tage)
AWS Certified Cloud Practitioner CLF-C02



Statistik

Statistische Grundlagen (ca. 6 Tage)
Messtheoretische Grundlagen (Grundgesamtheit und Stichprobe, Stichprobenarten, Messung und Skalenniveaus)
Univariate Deskriptivstatistik (Häufigkeitsverteilungen, Zentralmaße, Streuungsmaße, Standardwert, Histogramme, Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Liniendiagramme und Boxplots)
Bivariate Deskriptivstatistik (Zusammenhangsmaße, Korrelationskoeffizienten, Kreuztabellen, Streudiagramme und gruppierte Balkendiagramme)
Grundlagen der induktiven Inferenzstatistik (Wahrscheinlichkeitsverteilung, Normalverteilung, Mittelwerteverteilung, Signifikanztest, Nullhypothesentest nach Fisher, Effektgröße, Parameterschätzung, Konfidenzintervalle, Fehlerbalkendiagramme, Poweranalysen und Ermittlung des optimalen Stichprobenumfangs)

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld
Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen

Methoden zum Vergleich von zwei Gruppen (ca. 5 Tage)
z- und t-Test für eine Stichprobe (Abweichung von einem vorgegebenen Wert)
t-Test für den Mittelwertsunterschied von zwei unabhängigen/verbundenen Stichproben
Prüfung der Wirksamkeit von Aktionen, Maßnahmen, Interventionen und anderen Veränderungen mit t-Tests (Pretest-Posttest-Designs mit zwei Gruppen)
Unterstützende Signifikanztests (Anderson-Darling-Test, Ryan-Joiner-Test, Levene-Test, Bonnet-Test, Signifikanztest für Korrelationen)
Nonparametrische Verfahren (Wilcoxon-Test, Vorzeichentest, Mann-Whitney-Test)
Kontingenzanalysen (Binomialtest, Exakter Test nach Fisher, Chi-Quadrat-Test, Kreuztabellen mit Assoziationsmaße)

Methoden zum Mittelwertvergleich von mehreren Gruppen (ca. 5 Tage)
Ein- und zweifaktorielle Varianzanalyse (einfache und balancierte ANOVA)
Mehrfaktorielle Varianzanalyse (Allgemeines lineares Modell)
Feste, zufällige, gekreuzte und geschachtelte Faktoren
Mehrfachvergleichsverfahren (Tukey-HSD, Dunnett, Hsu-MCB, Games-Howell)
Interaktionsanalyse (Analyse von Wechselwirkungseffekten)
Trennschärfe und Poweranalyse bei Varianzanalysen

Einführung in die Versuchsplanung (DoE, Design of Experiments) (ca. 1 Tag)
Voll- und teilfaktorielle Versuchspläne

Projektarbeit (ca. 3 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse



Relationale Datenbanken mit SQL

Grundlagen von Datenbanksystemen mit Access (ca. 3 Tage)
Redundante Daten
Datenintegrität
Normalisierung
BCNF
DB-Entwurf
Beziehung 1:n, m:n
Datentypen
Tabellen
Primär- und Fremdschlüssel
Referentielle Integrität
Beziehungen zwischen Relationen
Entity-Relationship-Modell
Index, Standartwert
Einschränkungen (Check)
Abfragen
Formulare, Berichte
Zirkelbezug

Einführung in SQL Server Management Studio (SSMS) (ca. 2 Tage)
Übersicht
Phys. DB-Design
Tabellen erstellen
Datentypen in MS SQL
Primary Key
Einschränkungen, Standartwerte, Diagramm, Beziehungen
Backup und Restore

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld
Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen

Einführung in DDL (ca. 8 Tage)
SQL Grundlagen
Syntax
Befehle
Mehrere Tabellen
Operatoren
Ablaufkontrolle
Skalarwertfunktionen
Tabellenwertfunktionen
Systemfunktionen
Prozeduren mit und ohne Parameter
Fehlertypen
Transaktionen, Sperren, DeadLock

DCL – Data Control Language (ca. 1 Tag)
Anmeldungen
Benutzer:innen
Rollen
Berechtigungen

Datentypen, Datenimport und -export (ca. 1 Tag)
Datentyp geography
Datenexport, Datenimport

Projektarbeit (ca. 5 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse



Programmierung mit Python

Grundlagen Python (ca. 1 Tag)
Geschichte, Konzepte
Verwendung und Einsatzgebiete
Syntax

Erste Schritte mit Python (ca. 5 Tage)
Zahlen
Zeichenketten
Datum und Zeit
Standardeingabe und -ausgabe
list, tuple dict, set
Verzweigungen und Schleifen (if, for, while)

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld
Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen

Funktionen (ca. 5 Tage)
Eigene Funktionen definieren
Variablen
Parameter, Rekursion
Funktionale Programmierung

Fehlerbehebung (ca. 0,5 Tage)
try, except
Programmunterbrechungen abfangen

Objektorientierte Programmierung (ca. 4,5 Tage)
Python-Klassen
Methoden
Unveränderliche Objekte
Datenklasse
Vererbung

Grafische Benutzeroberfläche (ca. 1 Tag)
Buttons und Textfelder
grid-Layout
Dateiauswahl

Projektarbeit (ca. 3 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse

Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.

Bildungsziel

Nach dem Kurs kannst du Kundenbeziehungen analysieren und optimieren. Weiterhin kennst du die wesentlichen Begrifflichkeiten zum Thema AWS Cloud Administration. Mit Statistik und SQL beherrschst du zwei essentielle Werkzeuge zur Verarbeitung, Darstellung und Analyse von Daten. Kompaktes Wissen in der Programmierung mit Python rundet dein Profil ab.