Магистратура
2019/2020![Цель освоения дисциплины](/f/src/global/i/edu/objectives.svg)
![Планируемые результаты обучения](/f/src/global/i/edu/results.svg)
![Содержание учебной дисциплины](/f/src/global/i/edu/sections.svg)
![Элементы контроля](/f/src/global/i/edu/controls.svg)
![Промежуточная аттестация](/f/src/global/i/edu/intermediate_certification.svg)
![Список литературы](/f/src/global/i/edu/library.svg)
Анализ данных в коммуникационных кампаниях
Статус:
Курс обязательный (Коммуникации, основанные на данных)
Направление:
42.04.01. Реклама и связи с общественностью
Кто читает:
Школа коммуникаций
Где читается:
Факультет креативных индустрий
Когда читается:
1-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Преподаватели:
Степнов Михаил Игоревич
Прогр. обучения:
Коммуникации, основанные на данных
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
36
Программа дисциплины
Аннотация
В рамках курса формируются практические навыки в области планирования маркетинговых кампаний с использованием анализа классических медийных и больших данных с использованием R и R Studio. Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшем при изучении дисциплины "Большие данные в коммуникационных стратегиях".
Цель освоения дисциплины
- Цель курса – получение студентами углублённых знаний в области маркетинговой аналитики.
Планируемые результаты обучения
- Знает основные направления использования данных в бизнесе и маркетинговых коммуникациях, классификацию основных аналитических продуктов в медиа-индустрии, виды и специфику рынка данных в медиа-индустрии. Умеет оперировать классическими медийными данными в целях составления аналитических отчетов. Использует R на начальном уровне, понимает функционал основных библиотек для анализа данных в R Studio.
- Знает основные принципы реализации проектов Multi-Touch Attribution и разрабатывает модели Multi-Touch Attribution; знает основные принципы реализации проектов Marketing Mix Modelling и основные принципы реализации проектов Marketing Mix Modelling; знает основные принципы реализации рекомендательных и скоринговых моделей в CRM-системах и разрабатывает скоринговые и рекомендательные модели. Владеет статистическим анализом данных с помощью Excel, R и R Studio.
- Знает основные принципы визуализации результатов аналитики в дэшбордах, визуализирует и защищает результаты моделирования, в том числе посредством дэшбордов.
Содержание учебной дисциплины
- Виды данных в медиа-индустрии.Виды данных в медиа-индустрии. Большие данные: история и современное состояние, примеры использования, виды проектов. Рынок данных для медиа-индустрии в Российской Федерации. Инструментарий аналитика. Основы R и R Studio.
- Аналитика данных.Аналитика классических медийных данных. Аналитика больших данных в Digital: Multi-Touch Attribution. Аналитика больших данных: Marketing Mix Modelling. Аналитика больших данных: CRM и рекомендательные модели.
- Визуализация данных.Дэшборды. Визуализация данных в R Shiny.
Элементы контроля
- Аналитическая задача по классическим медийным данным (индивидуальное задание).
- Построение модели Multi-Touch Attribution (индивидуальное задание).
- Построение модели Marketing Mix Modelling (индивидуальное задание).
- Построение рекомендательной или скоринговой модели в CRM (индивидуальное задание).
- Построение дэшборда в R Shiny (индивидуальное задание).
Промежуточная аттестация
- Промежуточная аттестация (4 модуль)0.2 * Аналитическая задача по классическим медийным данным (индивидуальное задание). + 0.2 * Построение дэшборда в R Shiny (индивидуальное задание). + 0.2 * Построение модели Marketing Mix Modelling (индивидуальное задание). + 0.2 * Построение модели Multi-Touch Attribution (индивидуальное задание). + 0.2 * Построение рекомендательной или скоринговой модели в CRM (индивидуальное задание).
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Campbell, M. Learn RStudio IDE: Quick, Effective, and Productive Data Science. - Apress, 2019. - ЭБС Books 24x7.
- Pradeep A. K., Appel A., Sthanunathan S. AI for Marketing and Product Innovation: Powerful New Tools for Predicting Trends, Connecting with Customers, and Closing Sales. - John Wiley & Sons, 2019.
Рекомендуемая дополнительная литература
- Ståhlberg, M., Maila V. Multichannel Marketing Ecosystems. - Kogan Page, 2014. - ЭБС Books 24x7.