• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2019/2020

Анализ данных в коммуникационных кампаниях

Статус: Курс обязательный (Коммуникации, основанные на данных)
Направление: 42.04.01. Реклама и связи с общественностью
Когда читается: 1-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения: Full time
Прогр. обучения: Коммуникации, основанные на данных
Язык: русский
Кредиты: 3

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 освоения дисциплины

  • Цель курса – получение студентами углублённых знаний в области маркетинговой аналитики.
Результаты освоения дисциплины

Результаты освоения дисциплины

  • 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

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

Элементы контроля

  • неблокирующий Created with Sketch. Аналитическая задача по классическим медийным данным (индивидуальное задание).
  • неблокирующий Created with Sketch. Построение модели Multi-Touch Attribution (индивидуальное задание).
  • неблокирующий Created with Sketch. Построение модели Marketing Mix Modelling (индивидуальное задание).
  • неблокирующий Created with Sketch. Построение рекомендательной или скоринговой модели в CRM (индивидуальное задание).
  • неблокирующий Created with Sketch. Построение дэшборда в R Shiny (индивидуальное задание).
Промежуточная аттестация

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

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.