Lektion 1Monetäre Variablen und wertbasierte Signale: Bestellwert, Average Order Value, Lifetime Value, Margin BucketsDieser Abschnitt erklärt monetäre Variablen und wertbasierte Signale. Sie lernen, wie man Order Value, Average Order Value, Margin Buckets und umsatzbasierte Segmente berechnet, um Bietstrategien und Kundenstrategien zu leiten.
Gross order value and net revenueAverage order value and basket metricsCustomer lifetime value model choicesMargin buckets and profitability tiersValue-based bidding and ROAS targetsLektion 2First- und Third-Party-Verhaltenssignale: Product Views, Kategorienbesuche, Cart Events, Suchanfragen, Time on PageDieser Abschnitt detailliert First- und Third-Party-Verhaltenssignale. Sie lernen, wie man Product Views, Cart Events, Suchanfragen und Time on Page trackt und sie mit Third-Party-Intent- und Kontextdaten anreichert.
Product and category view event designCart additions, removals and checkout stepsOn-site search queries and filters usedTime on page, scroll depth and engagementThird-party intent and contextual signalsLektion 3Temporäre und Recency-Variablen: Letzter Besuch, Letzter Kauf, Tage seit letzter Öffnung/Klick, Session RecencyDieser Abschnitt erklärt temporäre und Recency-Variablen, die festhalten, wie kürzlich Nutzer interagiert haben. Sie lernen, Last Visit, Last Purchase und Days since Actions zu berechnen und Recency für Segmentierung und prädiktive Modelle zu nutzen.
Timestamps and event time normalizationLast visit and last session calculationsLast purchase and order recency metricsDays since last open, click or loginRecency-based segmentation and RFM useLektion 4Technische und kontextuelle Variablen: Device Type, OS, Browser, Screen Size, Connection Type, Geo (Stadt/Region), Local TimeDieser Abschnitt detailliert technische und kontextuelle Variablen, die die Nutzerumgebung beschreiben. Sie lernen, wie Device, OS, Browser, Connection, Location und Local Time die Tracking-Qualität, Zuschreibung und Kampagnenoptimierung beeinflussen.
Device type and form factor taxonomiesOperating system and version detectionBrowser, user agent and feature supportScreen size, resolution and viewport groupsConnection type, IP-based geo and local timeLektion 5Email- und Marketing-Automatisierungsdaten: Open Rate, Click-Through, Send History, Engagement Segments, Unsubscribe EventsDieser Abschnitt untersucht Email- und Marketing-Automatisierungsdaten. Sie lernen, wie Opens, Clicks, Bounces und Unsubscribes gespeichert werden, wie Journeys modelliert werden und wie man Engagement-Segmente für Targeting und Testing nutzt.
Send, open, click and bounce eventsUnsubscribe, spam and preference dataJourney and workflow state trackingEngagement segments and lead stagesDeliverability and reputation indicatorsLektion 6Ad-Plattform-Daten: Verfügbare Felder in Google Ads und Meta Ads (Keywords, Creative, Placements, Bid, Impressions, Clicks, Conversions)Dieser Abschnitt erkundet Ad-Plattform-Daten von Google Ads, Meta Ads und anderen. Sie lernen über Felder für Kampagnen, Creatives, Bids, Audiences und Conversions und wie man sie exportiert und mit First-Party-Daten joint.
Campaign, ad set and ad level fieldsKeywords, audiences and placements dataCreative variants, formats and metadataBids, budgets and pacing indicatorsImpressions, clicks and conversion logsLektion 7Audience- und Interest-Daten: Inferierte Interests, Affinity-Kategorien, Custom Audiences, Lookalikes und API-abgeleitete SignaleDieser Abschnitt erkundet Audience- und Interest-Daten aus Analytics, Ad-Plattformen und APIs. Sie lernen, wie inferierte Interests, Affinity-Gruppen, Custom Audiences und Lookalikes aufgebaut werden und wie man sie in Kampagnen aktiviert.
Inferred interests from on-site behaviorAffinity and in-market category taxonomiesBuilding and refreshing custom audiencesLookalike modeling inputs and controlsAPI-derived intent and contextual signalsLektion 8Privacy- und Identifier-Variablen: User IDs, Cookie IDs, Gehashte Emails, Mobile Ad IDs, Consent FlagsDieser Abschnitt behandelt Privacy- und Identifier-Variablen, die Events mit Personen verknüpfen. Sie lernen über User IDs, Cookies, gehashte Emails, Mobile Ad IDs und Consent Flags und wie man konforme Identity-Strategien designt.
First-party user IDs and login identifiersCookie IDs and browser storage limitsHashed emails and identity resolutionMobile ad IDs and app tracking signalsConsent flags, TCF strings and policiesLektion 9Engagement-Scoring und Cohort-Indikatoren: Email Engagement Score, Site Engagement Score, Churn Risk, Frequency BucketsDieser Abschnitt behandelt Engagement-Scores und Cohort-Indikatoren, die Nutzerverhalten zusammenfassen. Sie lernen, Scoring-Modelle zu designen, Frequency Buckets zu definieren, Churn Risk zu tracken und Cohorts für Lifecycle- und Retention-Analyse aufzubauen.
Designing email engagement scoring modelsSite engagement scores from web behaviorFrequency buckets and intensity tiersChurn risk flags and propensity scoresCohort definitions and tracking windowsLektion 10CRM- und Transaktionssysteme: User Profiles, Kaufhistorie, Lifetime Value, Bestellfrequenz, RetourenDieser Abschnitt detailliert CRM- und Transaktionssystem-Daten. Sie lernen, wie Profile, Orders, Returns und Lifetime Value strukturiert sind und wie man diese Records mit Marketing-Plattformen für Targeting und Measurement verbindet.
Customer master records and keysOrder, line item and invoice structuresReturns, cancellations and refunds dataLifetime value and tenure calculationsSyncing CRM data to marketing toolsLektion 11Web-Analytics-Daten: Google Analytics/GTM-Variablen (Pageviews, Events, Sessions, Traffic Source, Device, Behavior Flows)Dieser Abschnitt fokussiert auf Web-Analytics-Daten, insbesondere Google Analytics und GTM. Sie lernen Schlüsselmetriken, Event-Strukturen, Traffic-Source-Felder und wie man Tracking-Pläne designt, die Marketing und Attribution unterstützen.
Core pageview, session and user metricsEvent design, parameters and namingTraffic source and campaign UTM fieldsBehavior flows, funnels and pathing dataCustom dimensions and enhanced ecommerce
