CAS Customer Intelligence HWZ

Absolventinnen und Absolventen des CAS Customer Intelligence verstehen die wichtigsten Konzepte des Kundenverhaltens, und analysieren mithilfe von statistischen und Data-Mining-Methoden Kundendaten und interpretieren die Resultate. Sie erkennen Möglichkeiten und Grenzen von Big Data. Sie stellen Anforderungen an ein Customer Data Warehouse und setzen dieses konzeptionell um.

Der CAS Customer Intelligence verbindet akademische Erkenntnisse mit realen Anwendungsbeispielen, um Ihnen eine ganzheitliche Sicht auf Customer Analytics und Insights zu bieten.

Zielsetzung und Perspektiven

Konkret verfolgt dieser Zertifikatslehrgang die folgenden Weiterbildungsziele:

• Sie erwerben Grundwissen über Big Data und den Aufbau und Betrieb eines Customer Data Warehouse.

• Sie verstehen die Grundprinzipien von multidimensionalen Analysen und können diese fallbezogen anwenden.

• Sie sind in der Lage, kundenbezogene Prognosemodelle mit Hilfe von Data-Mining-Techniken zu entwickeln, zu interpretieren und zu bewerten.

• Sie erfahren, wie Sie mit Hilfe von Marktforschungsmethoden das Kundenverhalten systematisch erforschen.

Nach dem Abschluss dieser Weiterbildung weisen Sie zusätzliches Rüstzeug auf, um eine verantwortliche Spezialisten- oder Führungsfunktion im Bereich Marketing/Kommunikation zu übernehmen.

Zielpublikum

Der CAS Customer Intelligence richtet sich an ambitionierte Mitarbeitende von Grossunternehmen und KMU, die ihre fachlichen Fähigkeiten in diesem zukunftsträchtigen Berufsbild methodisch und fundiert verbessern wollen, idealerweise aus den Bereichen Marketing, CRM oder verwandten Disziplinen. Affinität für Datenanalysen und statistische Methoden wird vorausgesetzt.

Partner

Swiss Marketing

Das Center für Marketing der HWZ arbeitet mit Swiss Marketing zusammen. Als Partner der HWZ ist Swiss Marketing Co-Träger aller Studienangebote der HWZ im Marketing- und Sales-Bereich.

Logo Swissmarketing

Mit diesem CAS Customer Intelligence HWZ erhalten Sie in 18 Kurstagen eine solide Basis in der Analyse und Interpretation von Kundendaten. Damit können Sie in Ihrem Unternehmen als Advanced Customer Analyst:in direkt eingesetzt werden. 

Integraler Ansatz

Sie erhalten eine solide Basis in der Analyse und Interpretation von Kundendaten. Der gesamte Prozess der Sammlung, Aufbereitung, Analyse und Interpretation von Daten bestehender und potenzieller Kunden wird dabei behandelt.

• Welche Kunden sind absprunggefährdet und welche Gründe sind dafür verantwortlich?

• Welche Serviceleistungen werden unsere Kunden bzw. einzelne Kundensegmente begeistern?

• Wie identifizieren wir die Meinungsmacher in unserer Kundenbasis, um das Word-of-Mouth-Marketing zu optimieren?

• Welche Kunden haben eine hohe Affinität zu einem bestimmten Produkt, das sie heute aber noch nicht nutzen?

• Welchen Wert repräsentieren einzelne Kundengruppen?

Schlüsselinhalte

Der Kundenlebenszyklus – stabile Kundenbeziehungen als Erfolgsfaktor

Kundenbeziehungen unterliegen einem Wandlungsprozess. Der Kundenlebenszyklus als Modell liefert ein Rahmenkonzept für eine systematische Beziehungsanalyse. Danach lassen sich Beziehungen durch die Phasen Kenntnisnahme, Erkundung, Wachstum, Bindung und Lösungsphase unterscheiden.

Management von Kundendaten – von Data zu Big Data

Die Zusammenführung aller kundenbezogenen Informationen in einer analytischen Datenbank (Customer Data Warehouse) bildet die Grundlage für eine differenzierte Bearbeitung von Kundenbeziehungen. Diese analytische Datenbank liefert die relevanten Daten, um verborgene erfolgsrelevante Zusammenhänge aufzudecken.

• Datenschutz: Chancen und Risiken

• Kundendatenstrategie: Von Big Data zu Smart Data

• Datenmodellierung: Vom Chaos zur Struktur

• Data Warehousing: Voraussetzung für eine Kundengesamtsicht

• Datenarchitektur als bestimmender Faktor für Datenqualität

• Big Data Technologies: Hadoop, In Memory Databases, Data Warehouse, NoSQL

Konzepte, Methoden und Tools der Kundenanalyse – von Big Data zu Big Impact

Mit Hilfe der klassischen Methoden der deskriptiven Statistik, des Online Analytical Processing (OLAP) und des Data Mining können die Kundendaten analysiert und für die Entscheidungsfindung nutzbar gemacht werden. Zusätzlich wird in die wichtigsten Marktforschungsmethoden eingeführt.

Anwendungen und Projekt

In einem Projekt, im Rahmen Ihres Leistungsnachweises, bearbeiten Sie eine Fragestellung aus Ihrer Firma oder ein Thema in Absprache mit einem Dozierenden.

Anrechnung

Der CAS ist ein in sich geschlossener Zertifikatslehrgang mit Leistungsnachweis. Er kann als einer von drei CAS an den MAS Customer Excellence HWZ wie auch an den MAS Applied Data Science HWZ angerechnet werden.

Hochschulabschluss / höherer Abschluss plus zwei Jahre studienrelevante Berufskompetenz nach Abschluss. Andere äquivalente Bildungsabschlüsse mit entsprechender Praxistätigkeit können mittels ausserordentlichem Zulassungsverfahren anerkannt werden.

Eine allfällige Zulassung zu einem oder mehreren CAS erfolgt grundsätzlich unabhängig zu einer möglichen Zulassung zum MAS. Letztere wird in einem Zulassungsverfahren separat geprüft.