• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2022/2023

Проектный семинар "Менеджмент в сфере рекламных технологий"

Статус: Курс обязательный (Коммуникации, основанные на данных)
Направление: 42.04.01. Реклама и связи с общественностью
Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Преподаватели: Зубарев Алексей Николаевич, Нестер (Нестеренко) Роман Юрьевич
Прогр. обучения: Коммуникации, основанные на данных
Язык: русский
Кредиты: 8
Контактные часы: 76

Программа дисциплины

Аннотация

В рамках проектного семинара студенты изучат: методологии проектного менеджмента; этапы и процессы создания предложения по Data проектам для клиента; этапы внедрения Big Data проектов на примере CDP, DMP, DCO решений, проведения кластерного анализа и создания Customer Journey.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Цель проектного семинара - получение студентами управленческих компетенций, освоение гибких проектных методологий, применяемых при внедрении проектов на основе данных в рекламе и маркетинге, инструментов и подходов к управлению цифровым продуктом.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знает законодательные и этические ограничения при работе с данными потребителей и пользователей.
  • Знает методологии проектного менеджмента, может обосновать выбор корректной методологии для проекта в зависимости от его специфики.
  • Планирует технические и человеческие ресурсы для внедрения технологий data-driven коммуникаций; анализирует имеющиеся решения и возможности внутри клиента, создает проектный план и тайминг внедрения.
  • Понимает принцип работы рекомендательных сервисов. Понимает типы данных, доступные на российском рынке. Владеет навыками работы с рекламными платформами. Способен описать ландшафт обмена e-commerce данными. Понимает принципы работы e-mail маркетинга.
  • Понимает принципы организации создания, развития и продвижения технологического продукта.
  • Прорабатывает план внедрения Data решения, учитывая специфику задач и ресурсов клиента.
  • Умеет организовать кросс-канальную программатик кампанию. Владеет навыками оптимизации рекламных кампаний. Способен интерпретировать отчёты платформы. Способен интерпретировать и анализировать психографические данные. Обладает навыком портирования данных в различные системы. Способен объяснить принципы сбора данных такого рода.
  • Умеет презентовать результаты проектно-исследовательской работы.
  • Умеет проводить технологический аудит и прогнозировать окупаемость внедрения систем, необходимых для решения коммуникационных задач клиента. Формулирует обоснованное предложение для клиента, план по окупаемости различных data платформ и решений.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Проектный менеджмент в AdTech: методы управления проектами.
  • Проектный менеджмент в AdTech: этапы и процессы создания предложения по Data проектам для клиента.
  • Проектный менеджмент в AdTech: этапы внедрения Big Data проектов на примере CDP, DMP, DCO решений, проведения кластерного анализа и создания Customer Journey.
  • Проектный менеджмент в AdTech: практический разбор DMP внедрения.
  • Product management.
  • Автоматизация маркетинга.
  • Дата-этика в цифровых коммуникациях.
  • Презентация и обсуждение промежуточных результатов ВКР.
  • Практическая работа с системами рекламы.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Индивидуальный проект
  • неблокирующий План продвижения продукта на основе данных
  • неблокирующий Рекламная кампания с выходом на целевые KPI
  • неблокирующий Презентация промежуточных результатов ВКР
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2022/2023 учебный год 2 модуль
    0.25 * Индивидуальный проект + 0.25 * План продвижения продукта на основе данных + 0.25 * Презентация промежуточных результатов ВКР + 0.25 * Рекламная кампания с выходом на целевые KPI
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Bernard Marr, & Matt Ward. (2019). Artificial Intelligence in Practice : How 50 Successful Companies Used AI and Machine Learning to Solve Problems. Wiley.
  • Perkin, N. (2019). Agile Transformation : Structures, Processes and Mindsets for the Digital Age. Kogan Page.
  • Volchek, K., Yu, J., Neuhofer, B., Egger, R., & Rainoldi, M. (2021). Co-creating Personalised Experiences in the Context of the Personalisation-Privacy Paradox. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-65785-7_8
  • Wise, T. P., & Daniel, R. (2015). Agile Readiness : Four Spheres of Lean and Agile Transformation. Routledge.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Alexis Bogroff, & Dominique Guégan. (2019). Artificial Intelligence, Data, Ethics: An Holistic Approach for Risks and Regulation. Documents de Travail Du Centre d’Economie de La Sorbonne.
  • Bothma, N. (2017). Product Management: Vol. Second edition. Juta and Company [Pty] Ltd.
  • Hillqvist, O., & Johnsson Östergren, A. (2020). The personalization-privacy paradox: personalized ads on social media : Exploring invasive ads on social media, in relation to perceived usefulness, consumer privacy and trust.
  • Kenyth Alves de Freitas, & Luiz Carlos Di Serio. (2018). Challenges in a Big Data Based Advertising Service Development. RAC - Revista de Administração Contemporânea (Journal of Contemporary Administration), 5, 804.
  • Martin Oberhofer, Eberhard Hechler, Ivan Milman, Scott Schumacher, & Dan Wolfson. (2014). Beyond Big Data : Using Social MDM to Drive Deep Customer Insight. [N.p.]: IBM Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1600785
  • Гибкое управление проектами и продуктами, Вольфсон, Б., 2017