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Plano de Marketing Digital

Código: TSMD18    Sigla: PMD
Área Científica: Marketing e Publicidade

Ocorrência: 2021/22 - 1S

Área de Ensino: Marketing

Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Ano Curricular Créditos Horas Contacto Horas Totais
TSMD 14 Aviso n.º 11807/2022, de 9 de junho 5 45 125

Horas Efetivamente Lecionadas

TMD_2

Teórico-Práticas: 42,00

Docência - Horas Semanais

Teórico-Práticas: 3,00

Tipo Docente Turmas Horas
Teórico-Práticas Totais 1 3,00
Rui Neves Carreira - ESGTS   3,00

Docência - Responsabilidades

Docente Responsabilidade
Rui Neves Carreira - ESGTS Responsável

Objetivos de aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes)

Levar os alunos a compreender a lógica de medição do ecossistema digital, facilitando o entendimento dos processos de
análise necessários para otimizar o esforço de marketing e o valor criado pela estratégia digital.

Conteúdos programáticos

1. O Contexto da Função "Marketing Analytics"; 2. Fundamentos das Métricas em Canais Digitais; 3. Conceitos de Medição
em Canais Digitais; 4. Analytics & Reporting Tools; 5. Plano de Ação de "Marketing Analytics"; 6. "Blockchain" e o Futuro
da Métricas em Marketing Digital.

Metodologias de ensino e de aprendizagem específicas da unidade curricular articuladas com o modelo pedagógico

O método de ensino/aprendizagem inclui os seguintes instrumentos: exposições do
docente, exemplos reais, exercícios práticos individuais e projeto de grupo, com
apresentação e discussão
Esta unidade curricular requer uma intensa participação dos estudantes, pois são utilizadas
técnicas de aprendizagem ativa que contrabalançam a discussão de conceitos com a sua
aplicação. A aprendizagem é interativa e aplicativa.
Nos termos do Regulamento de Avaliação de Conhecimentos e Competências dos
Estudantes da ESGTS, a avaliação de conhecimentos dos estudantes far-se-á por avaliação
contínua efetuada por um teste (80%) e trabalhos
individuais e participação nas aulas (20%).


Bibliografia de consulta (existência obrigatória)

Kelsey, T. (2017). Introduction to Google Analytics: A guide for absolute beginners. 
Berkeley, CA: Apress; Leventhal, B.(2018). Predictive analytics for marketers: Using data mining for business advantage. London: Kogan Page; 
Smith, A. (2020). Consumer Behaviour and Analytics. London: Routledge; Valera, M., Patel, P., & Chettiar, S. (2018). an Avant-Garde
Approach of Blockchain in Big Data Analytics. International Journal of Computer Engineering and Technology, 9(6);
Zeferino, A. (2016). Digital Marketing Analytics. Sabedoria Alternativa Edições.