• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Основы дата-ориентированных коммуникаций

2019/2020
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
3
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
1-й курс, 1 модуль

Преподаватели


Миронюк Светлана Васильевна

Программа дисциплины

Аннотация

В результате успешного освоения курса студенты будут: • знать основные направления использования больших данных для аналитики в области связей с общественностью, маркетинга и рекламы, актуальные тренды коммуникационной индустрии, источники данных и основной инструментарий для работы с большими данными, основные платформы для медиапланирования и визуализации данных; • уметь классифицировать и выбирать релевантные методы прикладных исследований в области коммуникаций с использованием анализа данных, выстраивать коммуникационную кампанию с учетом дата-ориентированного подхода; • владеть основными навыками дата-ориентированного подхода к построению коммуникационных кампаний и подбора релевантного инструментария при работе с большими данными.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целью освоения дисциплины «Основы дата-ориентированных коммуникаций» является получение студентами системных представлений об эволюции подходов к сбору и анализу данных для решения практических задач в рекламе и связях с общественностью.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Классифицирует и выбирает релевантные методы прикладных исследований в области коммуникаций с использованием анализа данных.
  • Знает основные направления использования больших данных для аналитики в области связей с общественностью, маркетинга и рекламы. Понимает актуальные тренды коммуникационной индустрии и может обосновать выбор будущей профессии. Знает источники данных и основной инструментарий для работы с большими данными.
  • Знает основные платформы для медиапланирования, визуализации данных. Владеет основными навыками дата-ориентированного подхода к построению коммуникационных кампаний.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Тема 1. Основные тренды в мире данных и коммуникаций.
    Дата-ориентированный подход к построению коммуникационных кампаний. Сбор и анализ данных в коммуникационных исследованиях. Традиционные методы: опросы, фокус-группы и др. Большие соц. данные, онлайн и офлайн-источники, интеллектуальный анализ данных (data mining). Откуда берутся данные. Сбор и анализ. Требования к данным. Традиционные методы сбора данных. New data. Big data. Small data. Правда и мифы о данных. Что могут и что не могут нам дать данные и их анализ. Данные и аналитика vs инсайты и гениальные озарения. От big data к smart data. Интеграция big data + количественные измерения и качественные исследования. Что такое data-driven коммуникации, решения, действия. Какие задачи можно решать с помощью данных. Вопросник-анкета. Цифровая правда и ложь. Какими данными о себе люди готовы делиться. Какие данные дают искажения и как найти правду. Разбор кейсов.
  • Тема 2. Нелинейные подходы в линейном мире.
    Данные для медиапланирования и закупки рекламы. Эволюция медиаизмерений. Экосистема рынка аудиторных данных: DSP, DMP, биржи данных. Основные подходы и инструменты: от простых к сложным. К каким задачам какие инструменты применимы. Зачем нужны регрессии и корреляция. Как понимать свою ЦА с помощью данных. B2B / B2C / B2B2C. Эволюция медиаизмерений. Поведенческая аналитика данных. Данные и метрики, в чем разница. Пример Харлей-Дэвидсон. Аудитории B2B и В2С и данные для работы с ними. Зачем нужна сегментация. Феномен аутлаеров: разбор кейсов. Что происходит, когда данные игнорируются.
  • Тема 3. Применение данных в интегрированных коммуникациях
    Директ-маркетинг и CRM. Новые поколения CRM-систем, обогащение данных, интеграция с DMP. Цифровые коммуникации, перфоманс-маркетинг, программатик, ключевые метрики эффективности диджитал-рекламы. Онлайн и офлайн, СРМ и другие системы. Коммуникация данных через их визуализацию. Data-журналистика и data-driven маркетинг. Визуализация данных как способ их коммуникации. Data-журналистика, кейсы разбор. Дэшбординг. Айзек (АДВ) и другие системы. Разбор.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Активность на семинарах
  • неблокирующий Тест 1
  • неблокирующий Тест 2
  • неблокирующий Тест 3
  • неблокирующий Тест 4
  • неблокирующий Тест 5
  • неблокирующий Тест 6
  • неблокирующий Итоговый тест
  • неблокирующий Самостоятельная работа
  • неблокирующий Групповой проект
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (1 модуль)
    0.25 * Активность на семинарах + 0.29 * Групповой проект + 0.15 * Итоговый тест + 0.25 * Самостоятельная работа + 0.01 * Тест 1 + 0.01 * Тест 2 + 0.01 * Тест 3 + 0.01 * Тест 4 + 0.01 * Тест 5 + 0.01 * Тест 6
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Artun, O., & Levin, D. (2015). Predictive Marketing : Easy Ways Every Marketer Can Use Customer Analytics and Big Data. Hoboken: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1050355
  • Busch O. Programmatic Advertising: The Successful Transformation to Automated, Data-Driven Marketing in Real-Time. – Springer, 2016.

Рекомендуемая дополнительная 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