Онлайн маркетинг, основанный на больших данных

Бакалавриат 2020/2021

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс по выбору (Реклама и связи с общественностью)

Направление: 42.03.01. Реклама и связи с общественностью

Кто читает: Школа коммуникаций

Где читается: Факультет креативных индустрий

Когда читается: 4-й курс, 2, 3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Егоров Дмитрий Владимирович

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 48

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Основная цель курса – предоставить студентам возможность самостоятельно пройти путь анализа данных. В итоге освоения курса студенты должны будут изучить механизмы анализа данных, построения метрик и управления процессом. Научиться определять показатели эффективности. В ходе курса планируется привлечение специалистов ежедневно работающих с данными и имеющими богатый опыт построения маркетинговых воронок, основанных на данных.

Цель освоения дисциплины

Сформировать у студентов фундаментальное представление основ работы с большими данными, как с точки зрения понимания работы ключевых рекламных и маркетинговых технологий, так и с точки зрения основных источников получения онлайн и офлайн данных, а также принципов использования алгоритмов машинного анализа данных для решения конкретных задач бизнеса.

Планируемые результаты обучения

Владеет ключевыми определениями. Корректно определяет и выбирает источники сбора онлайн и офлайн данных.
Владеет ключевыми определениями. Умеет ориентироваться в технических аспектах идентификации пользователя.
Знает технические основы сбора данных в онлайн и офлайн среде. Понимает принцип работы наиболее популярных алгоритмов анализа и сегментации данных.
Владеет ключевыми определениями. Знает технические основы процесса приема / передачи данных между технологическими платформами.
Владеет ключевыми определениями. Понимает принцип работы платформ управления данными. Обладает практическими навыками работы внутри платформ такого рода.
Понимает основные направления современных научных и проектных исследований, знает, какие данные нужны, как их собрать и с помощью чего обработать для проверки гипотезы.
Владеет ключевыми определениями. Понимает ключевые особенности и подходы аудиторного планирования онлайн коммуникации.
Владеет ключевыми определениями. Понимает практические основы формирования дата стратегии, умеет корректно ставить задачу и прогнозировать ожидаемые результаты.
Владеет ключевыми определениями. Понимает технические аспекты единой работы с онлайн и офлайн данными.
Владеет ключевыми определениями. Понимает технические аспекты централизованного использования данных для коммуникации и построения сквозной аналитики.
Владеет ключевыми определениями. Умеет выбирать источники для сбора текстовых данных, понимает основные алгоритмы их анализа.
Владеет ключевыми определениями. Понимает технические возможности платформ и умеет формировать триггеры для адаптации рекламных сообщений и построения узкотаргетированных коммуникаций.
Владеет ключевыми определениями. Понимает основные маркетинговые и бизнес задачи и умеет формировать план действий для их решения.
Владеет ключевыми определениями. Понимает ключевые метрики оценки эффективности, а также основные модели комплексной оценки.
Владеет ключевыми определениями. Понимает легальные принципы работы с данными.

Содержание учебной дисциплины

Источники получения «больших данных»
Обзор AdTech индустрии как одного из важнейших источников получения "больших данных" для последующего анализа и использования в онлайн маркетинговых активностях. Обзор основных типов данных: аналитические данные рекламных инструментов, текстовые данные, обезличенные идентификаторы пользователей в онлайн и офлайн среде. Задача связи различных типов данных для использования в маркетинговых активностях.
Онлайн данные и принципы идентификации пользователей
Обзор основ идентификации пользователя в онлайн среде, сильные и слабые стороны идентификаторов. Обзор основных источников получения онлайн данных.
Офлайн данные и принципы идентификации пользователей
Обзор основ идентификации пользователя в офлайн среде, сильные и слабые стороны идентификаторов. Обзор основных источников получения онлайн данных.
Сбор, хранение, анализ и сегментация данных
Описание основных подходов к сбору онлайн и офлайн данных, а также обзор основных алгоритмов машинного анализа данных для построения эффективной маркетинговой коммуникации. Возможные подходы к сегментации больших данных.
Принцип передачи онлайн и офлайн данных между платформами
Принцип интеграции различных платформ и обзор существующих протоколов приема/передачи данных
Технологии работы и управления данными
Обзор платформ управления данными и основных возможностей работы с онлайн и офлайн данными. Тренд развития Customer data platform (CDP)
Первичный анализ данных
Обзор основных направлений современных научных и проектных исследований, обзор основных подходов к обработке больших массивов данных и правила проверки гипотез.
Аудиторное планирование
Влияние больших данных на изменение основных подходов и принципов медиапланирования.
Построение эффективной дата стратегии
Обзор основных подходов составления стратегии работы с данными: выбор источников сбора, формирование логики сегментации данных, формирование критериев оценки.
Связь онлайн и офлайн данных
Обзор принципов единой работы с онлайн и офлайн данными в привязке к идентификатору пользователя.
Решение задачи омниканальности
Переход к единой коммуникации во всех используемых рекламных каналах, а также переход от коммуникации с устройствами пользователя к коммуникации с пользователем.
Работа с текстовыми данными
Обзор существующих источников текстовых данных в онлайн среде и основных подходов анализа и использования данных.
Использование данных для персонализированной коммуникации
Обзор технических возможностей платформ, описание подходов к формированию триггеров для адаптации рекламных сообщений и построения узкотаргетированных коммуникаций.
Использование данных для маркетинговых и бизнес-задач
Обзор основных задач бизнеса, решение которых возможно за счет комплексной работы с большими данными.
Метрики оценки успешной коммуникации
Обзор основных подходов оценки эффективности, понимание ожидаемых результатов на каждом из этапов коммуникационной воронки.
Правовые аспекты работы с большими данными
Безопасность данных, существующие ограничения со стороны государства и влияние мировых рынков (американский и европейский подходы работы с персональными и обезличенными данными).

Элементы контроля

Оценка за активность на занятиях
Экзамен
"Автомат" не предусмотрен. Экзамен проводится в письменной форме на платформе Google Forms (https://docs.google.com/forms/). Продолжительность экзамена: 80 минут. К экзамену необходимо подключиться за 5 минут до начала. Компьютер студента должен удовлетворять требованиям: наличие рабочей камеры и микрофона, поддержка Google Forms / Google hangouts. Форма заданий подразумевает ответы на 10 открытых вопросов по материалам лекций и семинаров. Во время экзамена студентам разрешено: пользоваться собственными письменными конспектами.
Домашнее задание
Формат задания и дедлайн выполнения сообщается преподавателем дополнительно.

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (3 модуль)
0.3 * Домашнее задание + 0.3 * Оценка за активность на занятиях + 0.4 * Экзамен

Программа дисциплины