Бакалавриат
2024/2025
Онлайн маркетинг, основанный на больших данных
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, 1, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели:
Бердников Илья Евгеньевич
Язык:
русский
Кредиты:
4
Программа 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
- Корректно ставит задачи и прогнозирует ожидаемые результаты, защищает маркетинговую стратегию перед стейкхолдерами
- Применяет практические навыки планирования маркетинга, на основе данных, с использованием современных Data-платформ; аудиторного планирования; разработки Data-стратегии для маркетинга.
- Взвешивает альтернативы использования различных платформ по управлению данными в целях маркетинга, интерпретирует и формулирует разницу между платформенными ИТ-решениями для маркетинга и классами таких решений (CRM, aCRM, oCRM, CDP (и их виды), DMP, DCR, DSP, Walled Garden и другими)
- Анализирует технологические решения рынка маркетинговых технологий (MarTech) на предмет их релевантности бизнес и маркетинговым задачам
- Формулирует цели и задачи маркетинга, основанного на данных, а также бизнес-задачи, которые могут быть поставлены перед таким маркетингом
- Формулирует технологический «стэк» (набор решений), необходимый для сбора, обработки, активации и анализа данных для маркетинга в онлайн-среде
- Корректно определяет и выбирать источники сбора онлайн и офлайн данных
Содержание учебной дисциплины
- 1. Источники получения «больших данных»
- 2. Онлайн данные и принципы идентификации пользователей
- 3. Офлайн данные и принципы идентификации пользователей
- 4. Сбор, хранение, анализ и сегментация данных
- 5. Принцип передачи онлайн и офлайн данных между платформами
- 6. Технологии работы и управления данными
- 7. Первичный анализ данных
- 8. Аудиторное планирование
- 9. Построение эффективной дата стратегии
- 10. Связь онлайн и офлайн данных
- 11. Решение задачи омниканальности
- 12. Проблемы идентификации пользователей по Cookie-файлам. Актуальные решения в области таргетинга
- 13. Использование данных для персонализированной коммуникации
- 14. Использование данных для маркетинговых и бизнес-задач
- 15. Метрики оценки успешной коммуникации
- 16. Правовые аспекты работы с большими данными
Элементы контроля
- Оценка за активность на занятияхПри наличии подтверждённой уважительной причины совокупная оценка рассчитывается без учёта пропущенной формы контроля.
- Домашнее заданиеФормат задания и дедлайн выполнения сообщается преподавателем дополнительно.
- Экзаменационный проект"Автомат" не предусмотрен.
Промежуточная аттестация
- 2024/2025 2nd module0.3 * Домашнее задание + 0.3 * Оценка за активность на занятиях + 0.4 * Экзаменационный проект
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. H. (2009). The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, and Prediction (Vol. Second edition, corrected 7th printing). New York: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=277008
Рекомендуемая дополнительная литература
- 9781498751414 - Foster, Ian; Ghani, Rayid; Jarmin, Ron S.; Kreuter, Frauke; Lane, Julia I. - Big Data and Social Science : A Practical Guide to Methods and Tools - 2017 - CRC Press - https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=1353316 - nlebk - 1353316
- Ishikawa, H. (2015). Social Big Data Mining. Boca Raton: CRC Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=964797
- Lee, H., & Sohn, I. (2015). Fundamentals of Big Data Network Analysis for Research and Industry. Chichester, UK: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1100477