Магистратура
2020/2021
Научно-исследовательский семинар "Управление маркетинговыми коммуникациями в онлайн- и офлайн-среде"
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Курс обязательный (Маркетинговые коммуникации и реклама в современном бизнесе)
Направление:
38.04.02. Менеджмент
Кто читает:
Департамент маркетинга
Где читается:
Высшая школа бизнеса
Когда читается:
2-й курс, 2, 3 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Преподаватели:
Веселов Сергей Вячеславович,
Виговская Екатерина Геннадьевна,
Воронина Наталья Дмитриевна,
Егорова Ирина Сергеевна,
Назаренко Дмитрий Владимирович,
Родыгин Павел Александрович
Прогр. обучения:
Маркетинговые коммуникации и реклама в современном бизнесе
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
72
Программа дисциплины
Аннотация
Научно-исследовательский семинар рассматривается в качестве необходимого и важного условия подготовки студентов магистратуры, освоения ими новых технологий исследований и управленческих решений в предметной сфере маркетинговых коммуникаций, в том числе в целях разработки проведения на высоком методологическом уровне магистерской диссертационной работы. Обучение в рамках научно-исследовательского семинара должно способствовать развитию у студентов методологических подходов к научно-исследовательской, информационно-аналитической и менеджериальной деятельности, необходимых для успешной профессиональной деятельности в современном активно развивающемся коммуникационном бизнесе. Большое внимание в данном НИС уделяется исследовательскому обоснованию принимаемых менеджериальных решений с учетом использования современных методов сбора, статистической обработки и анализа данных, внедрению в процесс планирования коммуникационных кампаний инновационных технологий, в том числе технологий искусственного интеллекта.
Цель освоения дисциплины
- Развитие у студентов методологических подходов к исследовательской, информационно-аналитической и менеджериальной работе, что рассматривается в качестве важной предпосылки подготовки магистерской диссертации на высоком уровне и последующей профессиональной деятельности в области маркетинговых коммуникаций
- Ознакомление студентов с основными проблемными областями в сфере маркетинговых коммуникаций в России и экономически развитых странах в современных условиях цифровизации, что должно позволить осуществить обоснованный выбор направления научно-исследовательской работы, а затем, темы магистерской диссертации;
- Изучение методологии и методических подходов к исследованию маркетинговых коммуникаций, принятых в мировой практике на основе овладения современными инструментами обработки статистических данных, инструментами работы с Big data, что предполагает разработку программы, методического инструментария, моделей обработки и анализа эмпирической информации, подготовку научно-аналитических материалов, включая исследовательские отчеты, статьи и т.д.;
- Подготовка студентов к сбору информации и написанию магистерской диссертации на высоком уровне, ознакомление с требованиями, предъявляемыми к работам данного уровня;
- Выработка у студентов навыков научной дискуссии, презентации и публичной защиты результатов выполненных научно-исследовательских проектов;
- Получение студентами знаний и формирование компетенций, связанных с менеджментом в сфере рекламного и коммуникационного бизнеса в активно развивающейся мультимедийной среде на основе как автономного, так и интегрированного использования онлайн- и офлайн-ресурсов и технологий.
Планируемые результаты обучения
- Уметь определять цели выступления и свою роль в рамках выступления
- Формировать сквозную линию исследования
- Понимать различия между сквозной линией и темой, между выступлением о проблеме и выступлением об идее
- Уметь прогнозировать «острые» вопросы зала в рамках публичной защиты и разрабатывать ответы на них
- Уметь разрабатывать методологию исследования и отдельных гипотез исследования, формулировать основную идею в сжатом виде, публично защищать результаты выполненных научно- исследовательских проектов
- Знает основные методы сбора данных: анкеты, гайды, открытые статистические показатели, инструменты google analitytics
- Обосновывает инструментарий сбора данных применительно к поставленным содержательным задачам
- Знает возможности, технологии, преимущества и ограничения Big Data
- Знает типы, теоретические и практические обоснования, принципы и процедуры расчета, принципы и процедуры отбора выборок
- Умеет строить подробный план построения выборки, в привязке к целевым группам и/или источникам информации
- Умеет создавать базу собственных собранных данных
- Умеет представлять и визуализировать данные с помощью методов описательной статистики
- Знает методы решения задач на поиск связи: критерий хи-квадрат, парные коэффициенты связи;
- Умеет реализовывать критерий хи-квадрат, парные коэффициенты связи в SPSS
- Знает возможности и ограничения методов сравнения средних ( дисперсионный анализ (параметрический и непараметрический), тесты сравнений средних (Т-Тесты))
- Умеет реализовывать в SPSS методы сравнения средних ( дисперсионный анализ (параметрический и непараметрический), тесты сравнений средних (Т-Тесты))
- Знает возможности и ограничения регрессионного анализа
- Умеет реализовывать регрессионный анализ в SPSS
- Знает возможности и ограничения методов решения задач на поиск латентных переменных: построение сумматорных шкал; факторный анализ
- Умеет реализовывать в SPSS методы решения задач на поиск латентных переменных: построение сумматорных шкал; факторный анализ
- Знает возможности и ограничения методов решения задач на построение классификации: кластерный анализ (иерархический и к-средних), деревья решений, дискриминантный анализ.
- Умеет реализовывать в SPSS методоы решения задач на построение классификации: кластерный анализ (иерархический и к-средних), деревья решений, дискриминантный анализ.
- Знает актуальные тренды маркетинга с фокусом на тренд сбора данных
- Знает типы анонимных и персональных данных, методы их сбора, типы проектов, которые могут быть направлены на эти активности
- Умеет настроить точный таргетинг рекламы без сбора данных, на основе интересов разных сегментов аудитории
- Умеет использовать современные источники индустриальных данных, где можно отслеживать изменение бренд и сейлз-метрик
- Умеет создавать маркетинговую стратегию, которая отталкивается от потребностей целевой аудитории, включая в себя анализ конкурентов, создание креативной концепции, а также выбор рекламных каналов и KPI в соответствии с каждым этапом Consumer Journey
- Знает подходы к сравнению эффективности маркетинговых коммуникаций
- Умеет определять и рассчитывать сравнительные KPIs
- Умеет разрабатывать шаблон отчета дэшборда
- Знает, какие изменения произошли в результате цифровизации и как происходит встраивание рекламного бизнеса в данный процесс
- Знает основные формы проявления цифровизации в практическом рекламном бизнесе
- Учитывает основные тренды применительно к различным категориям субъектов рынка при подготовке ВКР.
- Знает основные тенденции влияния пандемии Covid-19 на рекламную индустрию
- Знает и учитывает причины и особенности развития «ковидного» кризиса для успешного функционирования конкретного бизнеса в рамках рекламной индустрии
Содержание учебной дисциплины
- НИС "УМКООС". Тема 1. Данные как основа принятия менеджериальных решений. Разработка инструментария и процедур сбора данных, общего плана анализа данныхИнструментарий: список всех видов используемого инструментария в привязке к целевым группам респондентов: анкеты, гайды, формы и др. Big data: возможности, технологии, преимушества и ограничения. Характер результатов: что планируется получить на выходе, какого рода результаты; оценка выполненности поставленных задач.
- НИС "УМКООС". Тема 2 Сбор, обработка, анализ и интерпретация данныхВыборка: тип, теоретические и практические обоснования, принципы и процедуры расчета, принципы и процедуры отбора; подробный план построения выборки, в привязке к целевым группам и/или источникам информации. Организация и проведение эмпирического исследования. Макет данных, база данных, первичные расчеты. Логика и структура анализа данных в каждом конкретном случае, в зависимости от специфики работы. Обсуждение и интерпретация данных, обобщение данных различных источников и различных этапов исследования, формулирование выводов.
- НИС "УМКООС". Тема 3 Основные методы анализа данных: решаемые задачи, особенности интерпретации результата, ограничения.Описательные статистика, графическое представление результатов. Методы решения задач на поиск связи: критерий хи-квадрат, парные коэффициенты связи; дисперсионный анализ (параметрический и непараметрический), тесты сравнений средних (Т-Тесты); регрессионный анализ (классическая линейная множественная регрессия, нелинейные модели, регрессия с фиктивными переменными, логистическая регрессия (бинарная и мультиномиальная), пробит-модели, порядковая регрессия. Методы решения задач на поиск латентных переменных: построение сумматорных шкал; факторный анализ Методы решения задач на построение классификации: кластерный анализ (иерархический и к-средних), деревья решений, дискриминантный анализ.
- НИС "УМКООС". Тема 4 Современная маркетингово-коммуникационная стратегия, персонализация рекламы и оценка эффективности: новые технологии.Актуальные тренды в маркетинге: сбор данных, точных таргетинг на потребителя на основе интересов Тема включает самые актуальные тренды маркетинга с фокусом на тренд сбора данных, который превратился в одну из основных целей крупных рекламодателей в 2019г. Brand lift как метод исследования эффективности рекламы. Современные маркетинговые стратегии на основе Consumer Journey. Технологии искусственного интеллекта, особенности их использования при разработке и оценке эффективности коммуникационных компаний. Программатик-технологии, технологии машинного обучения и др.
- НИС "УМКООС". Тема 5 Эффективность маркетинговых коммуникаций, перформанс-подходСравнительная эффективность маркетинговых коммуникаций, особенности расчета. Подходы к сравнению эффективности маркетинговых коммуникаций (Анализ данных, определение KPIs, алгоритм расчета экономии). Эффективная и быстрая работа с данными в эксель, применительно к маркетинговым коммуникациям (работа с таблицами и поиск/замена значений, расчет сравнительных KPIs, вычисление средних и средне-взвешенных значений). Визуализация KPIs маркетинговых коммуникаций (разработка шаблона отчета дэшборда, подготовка данных для визуализации, дизайн дэшборда и связь с данными)
- НИС "УМКООС". Тема 6. Современные ключевые факторы, влияющие на практику применения маркетинговых коммуникаций, и их учет при написании ВКРЦифровизация общества и медиарекламного ландшафта: радикальные изменения и встраивание рекламного бизнеса в данный процесс. Основные формы проявления цифровизации в практическом рекламном бизнесе. Учет основных трендов применительно к различным категориям субъектов рынка при подготовке ВКР. Влияние пандемии Covid-19 на рекламную индустрию. Адаптация бизнеса к новым реалиям. Необходимость учета причин и особенностей развития «ковидного» кризиса для успешного функционирования конкретного бизнеса в рамках рекламной индустрии (рекламодателей, рекламных агентств, средств распространения рекламы и др.). Возможная корректировка структуры и содержания ВКР под влиянием цифровизации и пандемии Covid-19.
- НИС "УМКООС". Тема 7 Научная дискуссия, презентация и публичная защитаОтработка презентационных навыков, особенности презентации различных типов исследовательских, проектных и консалтинговых составляющих работ
Элементы контроля
- Самостоятельная работа «Формат представления данных о коммуникационном решении»Сдается в письменном виде во 2-ом модуле.
- Самостоятельная работа «Разработка и таргетирование коммуникационного решения»Сдается в письменном виде во 2-ом модуле.
- Самостоятельная работа "Анализ данных"Сдается в письменном виде в 3-ьем модуле.
- ЭссеЭссе сдается в 3-ьем модуле в письменном виде.
- Экзамен в виде отчета о выполненном задании и устной его защиты. Синхронно.Экзамен проводится онлайн в связи с ограничениями по здоровью преподавателя в условиях эпидемиологической обстановки. Без прокторинга.
Промежуточная аттестация
- Промежуточная аттестация (3 модуль)0.15 * Самостоятельная работа "Анализ данных" + 0.15 * Самостоятельная работа «Разработка и таргетирование коммуникационного решения» + 0.15 * Самостоятельная работа «Формат представления данных о коммуникационном решении» + 0.4 * Экзамен в виде отчета о выполненном задании и устной его защиты. Синхронно. + 0.15 * Эссе
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Baesens, B. (2014). Analytics in a Big Data World : The Essential Guide to Data Science and Its Applications. Hoboken, New Jersey: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=761032
- Field, A. V. (DE-588)128714581, (DE-627)378310763, (DE-576)186310501, aut. (2012). Discovering statistics using R Andy Field, Jeremy Miles, Zoë Field. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edswao&AN=edswao.363067604
- Hesse, B. W., Moser, R. P., & Riley, W. T. (2015). From Big Data to Knowledge in the Social Sciences. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.D7A9C217
- Hillyard, S., & Hand, M. (2014). Big Data? : Qualitative Approaches to Digital Research (Vol. First edition). Bingley, UK: Emerald Group Publishing Limited. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=908919
- Marketing communications : objectives, strategy, tactics, Rossiter, J. R., 2018
- SPSS: искусство обработки информации : анализ стат. данных и восстановление скрытых закономерностей: пер. с нем., Бююль, А., 2002
- SPSS: Статистический анализ в маркетинговых исследованиях, Таганов, Д., 2005
- Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS : учеб. пособие для вузов, Крыштановский, А. О., 2006
- Большие данные : революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим, Майер-Шенбергер, В., 2014
- Маркетинговые исследования, Черчилль, Г. А., 2002
- Маркетинговые коммуникации : интегрированный подход, Бернет, Дж., 2001
- Презентация: Лучше один раз увидеть! / Лазарев Д. - М.:Альпина Пабл., 2016. - 126 с.: ISBN 978-5-9614-1445-5 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/916181
Рекомендуемая дополнительная литература
- Discovering statistics using SPSS : (and sex and drugs and rock 'n' roll), Field, A., 2009
- Erevelles, S., Fukawa, N., & Swayne, L. (2016). Big Data consumer analytics and the transformation of marketing. Journal of Business Research, (2), 897. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.a.eee.jbrese.v69y2016i2p897.904
- Handbook of univariate and multivariate data analysis and interpretation whith SPSS, Ho, R., 2006
- Marketing communications : a European perspective, Pelsmacker de, P., 2018
- Watts-Schacter, E., & Kral, P. (2019). Mobile Health Applications, Smart Medical Devices, and Big Data Analytics Technologies. American Journal of Medical Research, 6(1), 19–24. https://doi.org/10.22381/AJMR6120193
- Выборочный метод : руководство по применению статистических методов оценивания, Шварц, Г., 1978
- Маркетинговые исследования рынка : учебник для сред. проф. образования, Лебедева, О. А., 2013
- Маркетинговые исследования с SPSS : учеб. пособие для вузов, Моосмюллер, Г., 2009
- Маркетинговые коммуникации : учебник для вузов, Ромат, Е. В., 2020
- Маркетинговые коммуникации, сборник заданий для практических занятий, 17 с., Удалова, И. Б., Журавлева, Н. Ю., Самохвалова, Е. Б., 2003
- Методы выборочного исследования, Кокрен, У., 1976
- Многомерный статистический анализ в экономических задачах: компьютерное моделирование в SPSS : учеб. пособие для вузов, Концевая, Н. В., 2013
- Рабочая книга социолога, , 2006