Аналитика маркетинговых коммуникаций

2025/2026

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент менеджмента

Где читается: Факультет социально-экономических и компьютерных наук

Когда читается: 1, 2 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Леонтьева Дарья Станиславовна, Маткин Никита Андреевич

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 50

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Дисциплина «Аналитика маркетинговых коммуникаций» формирует у студентов представление о роли данных в управлении бренд-стратегией. Ключевой особенностью курса является подход «AI-first», где студенты учатся решать аналитические задачи с помощью больших языковых моделей (LLM) для генерации кода на Python. Вместо традиционного программирования, акцент смещается на навыки промпт-инжиниринга: постановку четких технических заданий для AI, быструю автоматизацию сбора данных из открытых источников и их последующий анализ. Итогом курса станет разработка и запуск собственного data-продукта — Telegram-бота, который автоматизирует задачи мониторинга и анализа медиапространства.

Цель освоения дисциплины

Формирование у студентов компетенций по анализу маркетинговых коммуникаций с помощью методов генерации кода на Python через LLM
Развитие навыков создания прикладных data-продуктов (на примере Telegram-бота) для решения реальных маркетинговых задач
Обучение принятию стратегических решений на основе данных, полученных с помощью автоматизированных аналитических систем

Планируемые результаты обучения

Формулирует технические задания для больших языковых моделей (LLM) в формате промптов для генерации работающего кода на Python
Использует LLM для автоматизации задач с применением ключевых библиотек Python: Pandas для обработки данных, BeautifulSoup для парсинга сайтов и Aiogram для создания ботов
Автоматизирует сбор текстовых данных из открытых источников, включая новостные сайты (веб-скрапинг) и программные интерфейсы (API)
Проводит базовый анализ маркетинговых коммуникаций с помощью сгенерированного кода: определяет тональность упоминаний (Sentiment Analysis) и визуализирует динамику публикаций
Проектирует и реализует прикладные data-продукты, решая полный цикл задачи: от сбора данных до создания интерактивного интерфейса в виде Telegram-бота
Принимает оперативные маркетинговые решения на основе данных, полученных с помощью созданной автоматизированной системы мониторинга

Содержание учебной дисциплины

Основы сбора и анализа данных с помощью AI
Прикладной анализ и создание Data-продукта

Элементы контроля

Оценка за семинары
Оценка за составление датасета
Оценка за анализ датасета
Итоговый проект: «Разработка аналитического Telegram-бота»

Промежуточная аттестация

2025/2026 2nd module
0.4 * Итоговый проект: «Разработка аналитического Telegram-бота» + 0.15 * Оценка за анализ датасета + 0.3 * Оценка за семинары + 0.15 * Оценка за составление датасета

Список литературы

Авторы

Зарипова Юлия Олеговна

Программа дисциплины