MARKETING ANALYTICS

L’insegnamento appartiene alle attività formative caratterizzanti del corso di laurea magistrale in Marketing e Comunicazione; 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.
- Data Warehouse.
- 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.

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.

Italiano

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.

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