Objetivos de Aprendizagem (conhecimento, 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
O Contexto da Função "Marketing Analytics";
Fundamentos das Métricas em Canais Digitais;
3Conceitos de Medição em Canais Digitais;
Analytics & Reporting Tools;
Plano de Ação de "Marketing Analytics";
"Blockchain" e o Futuro das Métricas em Marketing Digital.
Metodologia de Ensino (Avaliação incluída)
O método de ensino/aprendizagem inclui os seguintes instrumentos: exposição do , exemplos reais, exercícios práticos individuais e projeto de grupo docente, com apresentação e discussão.
Esta unidade curricular requer uma participação intensa 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 realizada por um teste (80%) e trabalhos individuais e participação nas aulas (20%).
Demonstração da Coerência das Metodologias de Ensino com os Objetivos de Aprendizagem da Unidade Curricular
A coerência das metodologias de ensino passa por:
Preparação dos alunos do ponto de vista teórico (apresentação de conceitos e modelos.
Exposição de conteúdos e seu dinamismo através da análise de determinadas realidades empresariais, incentivando a discussão coletiva.
Preparação dos alunos do ponto de vista prático (diagnóstico e resolução de problemas, role play)
Percepção dos contextos de mudança, seja o desenrolar do conflito em si, e as formas de o resolver, seja o papel da liderança na gestão de situações de conflito em ambiente organizacional, permitindo a evolução dos alunos ao longo do seu processo de aprendizagem.
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.
