DATA-DRIVEN DIGITAL MARKETING LAB - 2

Il corso di data-driven digital marketing lab si inserisce tra gli insegnamenti affini e integrativi del percorso di studi in Marketing Management, con l'obiettivo di approfondire le tematiche relative alla gestione del marketing online in un contesto di mercato in rapida evoluzione.
Per rispondere ai nuovi comportamenti di acquisto dei consumatori, le aziende integrano sempre più attività online e offline, rendendo necessaria una figura professionale che sappia coniugare visione strategica e rigore analitico. Il corso è pensato proprio per rispondere a questa esigenza: grazie alla conduzione congiunta da parte di docenti esperti nelle rispettive discipline, gli studenti acquisiranno simultaneamente competenze specifiche di marketing digitale e competenze specifiche di analisi statistica dei dati, indispensabili per interpretare le metriche digitali e supportare decisioni evidence-based.
Questa impostazione interdisciplinare, che integra in modo organico le due aree del sapere anziché trattarle separatamente, costituisce il tratto distintivo del corso e mette gli studenti nelle condizioni di sviluppare un approccio data-driven alla strategia di marketing digitale, tanto a livello strategico quanto operativo.

Al termine del corso le studentesse e gli studenti conosceranno:
• i principali strumenti e logiche del marketing digitale, con particolare riferimento al content marketing, all'email marketing, all'analisi del comportamento del consumatore online e alla definizione e misurazione dei KPI;
• le metriche chiave per la valutazione delle performance digitali e i criteri per la loro interpretazione in chiave strategica;
• i fondamenti dell'analisi statistica applicata ai dati di marketing e le principali tecniche di analisi quantitativa utilizzabili in contesti decisionali reali;
• le funzionalità del software R per l'importazione, la pulizia, l'esplorazione e l'analisi di dataset di marketing.
Al termine del corso le studentesse e gli studenti saranno in grado di:
• lavorare su dataset reali di diversa natura, valutandone la struttura, la qualità e la rilevanza rispetto all'obiettivo di analisi;
• selezionare autonomamente i dati pertinenti e scegliere i metodi statistici più adeguati in funzione della decisione aziendale da supportare;
• implementare analisi quantitative con il software R e interpretarne i risultati in chiave di marketing;
• tradurre i risultati delle analisi in indicazioni strategiche e operative relative a campagne di content marketing, attività di email marketing e comprensione del comportamento del consumatore;
• ragionare in modo integrato combinando competenze di marketing digitale e di analisi statistica, simulando il processo decisionale tipico del contesto professionale.
Autonomia di giudizio - Al termine del corso le studentesse e gli studenti saranno capaci di:
• valutare criticamente la qualità e l'adeguatezza dei dati disponibili rispetto a un obiettivo di analisi, riconoscendone limiti e potenzialità;
• argomentare le scelte metodologiche compiute — in termini sia di selezione dei dati sia di metodi statistici adottati — in relazione al problema decisionale di marketing affrontato;
Abilità comunicative - Al termine del corso le studentesse e gli studenti saranno in grado di:
• presentare i risultati di un'analisi data-driven in modo chiaro ed efficace;
• costruire report e visualizzazioni che rendano accessibili e leggibili i risultati delle analisi statistiche condotte con R;
• comunicare in modo integrato le dimensioni quantitative e strategiche di una decisione di marketing digitale, connettendo dati, metodi e implicazioni operative.

Si richiede la buona conoscenza di un insegnamento accademico di base di marketing e la conoscenza dei temi trattati nell’insegnamento di statistica per il marketing.

- Piano di marketing digitale
- User persona e customer journey
- Comunicazione online: owned, paid and earned media
- Content marketing
- KPI
- PCA
- Cluster analysis
- Regressione lineare multipla
- Regressione logica
- Teoria e tecnica di analisi dei contenuti

Il libro di testo e le letture verranno comunicate durante il primo giorno di lezione e saranno disponibili nel file "presentazione del corso" sulla piattaforma Moodle.

La verifica dell'apprendimento avviene attraverso una prova scritta basata su un caso aziendale. Alle studentesse e agli studenti vengono forniti il contesto aziendale, la decisione di marketing da supportare e un dataset su cui lavorare. A partire da questi elementi, dovranno: valutare i dati a disposizione e la loro rilevanza rispetto all'obiettivo posto; scegliere autonomamente la tecnica di analisi statistica più adeguata; condurre l'analisi con il software R; rispondere alla domanda di marketing argomentando le proprie scelte metodologiche e commentando i risultati ottenuti con riferimento esplicito ai dati elaborati.
La prova valuta quindi non solo la correttezza tecnica dell'analisi, ma anche la capacità di giudizio nella selezione dell'approccio e la qualità del ragionamento che collega i risultati quantitativi alla decisione di marketing.
È obbligatorio presentarsi all’esame con il proprio PC.

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.

A. punteggi nella fascia 18-22 verranno attribuiti in presenza di:
- sufficiente conoscenza e capacità di comprensione applicata in riferimento al programma;
- sufficienti abilità comunicative, specie in relazione all'utilizzo del linguaggio specifico della materia;
B. punteggi nella fascia 23-26 verranno attribuiti in presenza di:
- discreta conoscenza e capacità di comprensione applicata in riferimento al programma;
- discrete abilità comunicative, specie in relazione all'utilizzo del linguaggio specifico della materia;
C. punteggi nella fascia 27-30 verranno attribuiti in presenza di:
- buona o ottima conoscenza e capacità di comprensione applicata in riferimento al programma;
- abilità comunicative pienamente appropriate, specie in relazione all'utilizzo del linguaggio specifico 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.

lezioni, lavori di gruppo, testimonianze aziendali, casi di studio.

A. punteggi nella fascia 18-22 verranno attribuiti in presenza di:
- sufficiente conoscenza e capacità di comprensione applicata in riferimento al programma;
- sufficienti abilità comunicative, specie in relazione all'utilizzo del linguaggio specifico della materia;
B. punteggi nella fascia 23-26 verranno attribuiti in presenza di:
- discreta conoscenza e capacità di comprensione applicata in riferimento al programma;
- discrete abilità comunicative, specie in relazione all'utilizzo del linguaggio specifico della materia;
C. punteggi nella fascia 27-30 verranno attribuiti in presenza di:
- buona o ottima conoscenza e capacità di comprensione applicata in riferimento al programma;
- abilità comunicative pienamente appropriate, specie in relazione all'utilizzo del linguaggio specifico 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.

Questo insegnamento tratta argomenti connessi alla macroarea "Economia circolare, innovazione, lavoro" e concorre alla realizzazione dei relativi obiettivi ONU dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile