MARKETING ANALYTICS

L’insegnamento appartiene alle attività formative caratterizzanti del corso di laurea magistrale in Marketing Management; il corso si pone come obiettivo l’apprendimento dei principali strumenti analitici e concettuali per il Database Marketing e il Machine Learning, cercando di spiegare l'utilità e le potenzialità di queste metodologie nella scelta, progettazione e gestione di sistemi aziendali. Il particolare lo studente comprenderà la necessità di trasformare in informazione i dati disponibili e imparerà alcune tecniche per estrapolare informazione e conoscenza dai dati. Il corso sarà erogato in modalità blended: 5 lezioni su 15 saranno lezioni asincrone. Per queste lezioni il docente metterà a disposizione video, slide, esercizi, quiz di autovalutazione.

Conoscenze e capacità di comprensione.
In armonia con gli obiettivi generali del corso di laurea, il corso intende fornire allo studente le seguenti capacità:
- apprendere gli strumenti analitici e concettuali necessari per esaminare e risolvere specifici problemi di marketing;
- apprendere e comprendere alcune tecniche utili a progettare un database in ambiente marketing;
- apprendere e comprendere alcune tecniche utili a trasformare i dati in informazione.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione.
Attraverso lo studio individuale, lo studio del materiale messo a disposizione dal docente, l’interazione con esperti esterni, lo svolgimento di esercitazioni, lo studente acquisirà le seguenti capacità di applicare le conoscenze apprese:
- saper utilizzare un software per raccogliere e analizzare dati e trasformarli in informazione;
- saper utilizzare le informazioni estrapolate dai dati per prendere decisioni.

Capacità di giudizio, abilità comunicative, capacità di apprendimento.
Per quanto concerne l'autonomia di giudizio, le abilità comunicative e le capacità di apprendimento, sempre attraverso la discussione di casi aziendali e l’interazione con esperti esterni lo studente apprenderà come:
- saper scegliere tra le diverse tecniche di analisi dei dati proposte le più adeguate per affrontare il problema considerato;
- saper utilizzare i risultati conseguiti per alimentare il processo di raccolta e analisi dei dati.

Agli studenti è richiesto di avere alcune conoscenze di base in matematica. Per un corso di riferimento (di livello triennale) in matematica, si veda la pagina http://www.unive.it/data/course/257915/programma .

I principali temi affrontati durante il corso sono i seguenti:
- Database e sistemi per la gestione di Database Relazionali.
- Business Intelligence e Database Marketing.
- Marketing Analytics.
- Machine Learning e metodi matematici nel Machine Learning.

I principali testi di riferimento sono i seguenti:

- "Business Intelligence: modelli matematici e sistemi per le decisioni", C. Vercellis, McGraw Hill, 2006.
- "Data Mining Techniques", Berry, Linoff, Wiley Computer Publishing, 1997.
- "Data Mining", P. Giudici, McGraw Hill, 2001.
- "Advanced Analytics e Artificial Intelligence per il Marketing", Suriano S., Di Domenica N., Fusi M., Capone L., Pearson, 2023


Altro materiale didattico a cura del docente sarà reso disponibile sulla piattaforma Moodle del corso.

La valutazione si basa su una prova scritta e su 5 quiz a risposta multipla da svolgere durante il corso.

Nei 5 quiz in itinere si possono ottenere al più 5 punti (1 punti a quiz). Ciascuno quiz sarà formato da più domande a risposta multipla.
Esame scritto: agli studenti verranno proposte tre domande teoriche aperte o esercizi sui contenuti delle lezioni svolte in classe. Il punteggio massimo raggiungibile sarà 25.

L'esame è valutato su una base di 30 punti. 18 punti è il livello minimo per ricevere i 6 crediti per il corso.

scritto

Il/la docente ha il dovere di vigilare affinché siano rispettate le regole di autenticità e originalità delle prove d'esame. Di conseguenza, nei casi in cui vi sia il sospetto di un comportamento irregolare, l'esame può prevedere un ulteriore approfondimento, contestuale alla prova d'esame, che potrà essere realizzato anche in modalità differente rispetto alle modalità sopra riportate.

Per quanto riguarda la graduazione del voto (modalità con cui saranno assegnati i voti):
A. punteggi nella fascia 18-22 verranno attribuiti in presenza di:
- sufficiente conoscenza e capacità di comprensione del programma del corso;
- limitata capacità di applicare conoscenze formulando giudizi autonomi;
- sufficiente abilità di comunicare utilizzando appropriatamente il linguaggio tecnico della materia;
B. punteggi nella fascia 23-26 verranno attribuiti in presenza di:
- discreta conoscenza e capacità di comprensione del programma del corso;
- discreta capacità di applicare conoscenze formulando giudizi autonomi;
- discreta abilità di comunicare utilizzando appropriatamente il linguaggio tecnico della materia
C. punteggi nella fascia 27-30 verranno attribuiti in presenza di:
- buona od ottima conoscenza e capacità di comprensione del programma del corso;
- buona od ottima capacità di applicare conoscenze formulando giudizi autonomi;
- buona od ottima abilità di comunicare utilizzando appropriatamente il linguaggio tecnico della materia
D. la lode verrà attribuita in presenza di conoscenza e capacità di comprensione applicata in riferimento al programma, capacità di giudizio e abilità comunicative, eccellenti.

Il corso consiste in 15 lezioni e sarà erogato in modalità blended: 5 lezioni saranno asincrone. Per queste il docente metterà a disposizione in anticipo video, slide, esercizi, quiz di autovalutazione. Le rimanenti lezioni saranno sincrone. Il corso è accompagnato da una piattaforma online offerta su Moodle dove il docente caricherà materiale e esercitazioni da svolgere in itinere.

Accessibilità, Disabilità e Inclusione
Accomodamenti e Servizi di Supporto per studenti con disabilità o con disturbi specifici dell’apprendimento

Ca’ Foscari applica la Legge Italiana (Legge 17/1999; Legge 170/2010) per i servizi di supporto e di accomodamento disponibili agli studenti con disabilità o con disturbi specifici dell’apprendimento. Se hai una disabilità motoria, visiva, dell’udito o altre disabilità (Legge 17/1999) o un disturbo specifico dell’apprendimento (Legge 170/2010) e richiedi supporto (assistenza in aula, ausili tecnologici per lo svolgimento di esami o esami individualizzati, materiale in formato accessibile, recupero appunti, tutorato specialistico a supporto dello studio, interpreti o altro) contatta l’ufficio Disabilità e DSA disabilita@unive.it.