Objetivos de aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes)
Fazer com que os alunos entendam a lógica de medição do ecossistema digital, facilitando a compreensão dos processos de medição
análise necessária para otimizar o esforço de marketing e o valor criado pela estratégia digital.
Conteúdos programáticos
Os conteúdos programáticos abrangem os principais tópicos necessários para atingir os objetivos da unidade curricular. Inicia-se com a contextualização da função de marketing analytics e a apresentação dos fundamentos das métricas em canais digitais, incluindo definições e importância de métricas e KPIs. Segue com o estudo de conceitos de medição aplicados a redes sociais, websites, email marketing e publicidade digital, abordando indicadores estratégicos como ROI e ROAS. Inclui ainda o uso prático de ferramentas de analytics e reporting, como Google Analytics, e a elaboração de um plano de ação para marketing analytics. Por fim, explora-se o impacto das tecnologias emergentes, como o blockchain, no futuro das métricas e na transparência da medição em marketing digital.
Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da unidade curricular
Os conteúdos programáticos foram estruturados para assegurar que os estudantes adquiram conhecimentos sólidos e competências práticas. A introdução às métricas e aos KPIs fornece a base teórica necessária para compreender a lógica de medição no ambiente digital. A aplicação prática, por meio de ferramentas de análise e relatórios, permite que os alunos desenvolvam aptidões analíticas e estratégicas. Além disso, a inclusão de tendências tecnológicas, como o blockchain, prepara os estudantes para responderem a desafios futuros e compreenderem o impacto dessas inovações no marketing digital. Assim, os conteúdos programáticos estão diretamente alinhados aos objetivos de aprendizagem.
Metodologias de ensino e de aprendizagem específicas da unidade curricular articuladas com o modelo pedagógico
A unidade curricular utiliza metodologias de ensino articuladas com o modelo pedagógico. As exposições teóricas apresentam conceitos, modelos e tendências. A análise de exemplos reais e a discussão coletiva incentivam o raciocínio crítico e a interação. Os exercícios práticos e os projetos de grupo promovem o diagnóstico e a solução de problemas em contextos simulados, permitindo uma aprendizagem interativa e aplicada. Este modelo é essencial para estimular o equilíbrio entre teoria e prática, consolidando o aprendizado por meio de experiências concretas.
Avaliação
A avaliação é realizada por meio de dois componentes principais. O teste teórico, que representa 50% da nota final, avalia o domínio dos conceitos e modelos apresentados ao longo da unidade curricular. O projeto de grupo, também com peso de 50%, foca na aplicação prática dos conhecimentos adquiridos, por meio do desenvolvimento de um plano de marketing, com apresentação e discussão.
Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da unidade curricular
As metodologias de ensino e avaliação estão coerentemente alinhadas aos objetivos de aprendizagem da unidade curricular. A combinação de exposições teóricas, exercícios práticos e projetos em grupo assegura que os alunos adquiram uma base teórica sólida e habilidades práticas. A interatividade e o uso de ferramentas reais permitem o desenvolvimento de competências analíticas e estratégicas. O teste teórico avalia a compreensão conceitual, enquanto o projeto de grupo incentiva a aplicação dos conhecimentos e promove o trabalho colaborativo em situações reais.
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.
Observações
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.
