Offerta Didattica
INNOVAZIONE, IMPRENDITORIALITA' E TURISMO
DIGITAL MARKETING-BIG DATA ANALYSIS
Classe di corso: LM-77 - Scienze economico-aziendali
AA: 2022/2023
Sedi: MESSINA
SSD | TAF | tipologia | frequenza | moduli |
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INF/01, SECS-P/08 | Affine/Integrativa | Libera | Libera | Sì |
CFU | CFU LEZ | CFU LAB | CFU ESE | ORE | ORE LEZ | ORE LAB | ORE ESE |
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14 | 14 | 0 | 0 | 84 | 84 | 0 | 0 |
LegendaCFU: n. crediti dell’insegnamento CFU LEZ: n. cfu di lezione in aula CFU LAB: n. cfu di laboratorio CFU ESE: n. cfu di esercitazione FREQUENZA:Libera/Obbligatoria MODULI:SI - L'insegnamento prevede la suddivisione in moduli, NO - non sono previsti moduli ORE: n. ore programmate ORE LEZ: n. ore programmate di lezione in aula ORE LAB: n. ore programmate di laboratorio ORE ESE: n. ore programmate di esercitazione SSD:sigla del settore scientifico disciplinare dell’insegnamento TAF:sigla della tipologia di attività formativa TIPOLOGIA:LEZ - lezioni frontali, ESE - esercitazioni, LAB - laboratorio
Obiettivi Formativi
L’obiettivo dell’insegnamento è di trasmettere conoscenze relative ai Big Data, all’utilizzo degli stessi al fine di orientare le decisioni manageriali e alla loro possibile integrazione nei sistemi informativi aziendali e far acquisire approfondimenti teorici e pratici relativi a principi, tecniche e strumenti riguardanti il marketing management delle imprese operanti mediante i canali digitali.Learning Goals
Aim of this course is to provide an overview on Big Data; to their use to support decision-making processes; and to their integration with the business information system and acquire theoretical and practical insights relating to principles, techniques, and tools relating to the marketing management of companies operating through digital channels.Metodi didattici
Teaching Methods
Prerequisiti
Conoscenza dei principi generali di gestione d’impresa.Prerequisites
Knowledge of the basic principles of business management.Verifiche dell'apprendimento
Assessment
Programma del Corso
------------------------------------------------------------ Modulo: A000833 - BIG DATA ANALYSIS ------------------------------------------------------------ Introduzione ai Big Data. Introduzione al Cloud Computing e dimensionamento di una infrastrutura cloud per la gestione e analisi dei dati. Data Warehouse: sistemi direzionali e di supporto alle decisioni, modello multidimensionale, architettura di un Data Warehouse, operatori OLAP, modelli logici, progettazione concettuale. Data Mining: Il processo di Knowledge Discovery in Databases, cenni alle tecniche di data preprocessing, tecniche di Data Mining. I principali strumenti per il Data Analytics. DBMS, Diagramma E-R. ------------------------------------------------------------ Modulo: A000834 - DIGITAL MARKETING ------------------------------------------------------------ Il corso si propone di analizzare l’evoluzione del marketing management, approfondendo le principali decisioni analitiche, strategiche e operative delle imprese operanti mediante i canali digitali, focalizzando l’attenzione sulle caratteristiche del Digital Marketing. Analizzando le opportunità manageriali che scaturiscono dall’integrazione tra i canali tradizionali e quelli digitali, il corso si propone di fornire un adeguato quadro conoscitivo per sviluppare, dalla formulazione alla realizzazione, una strategia di marketing digitale integrata, utilizzando le tecnologie digitali come mezzo attraverso il quale realizzare nuove forme di interazione con i consumatori e nuove forme di progettazione dell’offerta di mercato. Argomenti: Concetti introduttivi alla base del marketing digitale - Principi e caratteristiche dell’ecosistema digitale – Processi analitici: comprendere il nuovo consumatore - Comportamento e processo di acquisto del consumatore social – User experience e customer journey - La strategia di marketing digitale: segmentazione, posizionamento e differenziazione dell’offerta - Processi operativi: impatto dei media digitali e della tecnologia sul marketing mix - e-Product, e-Content, e-Price, e-Commerce - Le quattro aree dei social media: le social community, il social publishing, il social entertainment e il social commerce.Course Syllabus
------------------------------------------------------------ Modulo: A000833 - BIG DATA ANALYSIS ------------------------------------------------------------ Introduction to Big Data. Introduction to Cloud Computing and sizing of a cloud infrastructure for data management and analysis. Data Warehouse: management and decision support systems, multidimensional model, architecture of a Data Warehouse, OLAP operators, logical models, conceptual design. Data Mining: The Knowledge Discovery process in Databases, hints on data preprocessing techniques, Data Mining techniques. The main tools for Data Analytics. DBMS, E-R Diagram. ------------------------------------------------------------ Modulo: A000834 - DIGITAL MARKETING ------------------------------------------------------------ The course aims to analyze the evolution of marketing management, deepening the main analytical, strategic, and operational decisions of companies operating through digital channels, focusing attention on the characteristics of Digital Marketing. Analyzing the managerial opportunities that arise from the integration between traditional and digital channels, the course aims to provide an adequate knowledge framework to develop, from formulation to implementation, an integrated digital marketing strategy, using digital technologies as a means through the such as creating new forms of interaction with consumers and new forms of designing the market offer. Topics: Introductory concepts underlying digital marketing - Principles and characteristics of the digital ecosystem - Analytical processes: understanding the new consumer - Behavior and purchasing process of the social consumer - User experience and customer journey - The digital marketing strategy: segmentation, positioning, and differentiation of the offer - Operational processes: impact of digital media and technology on the marketing mix - e-Product, e-Content, e-Price, e-Commerce - The four areas of social media: social communities, social publishing, social entertainment and social commerce.Testi di riferimento: ------------------------------------------------------------
Modulo: A000833 - BIG DATA ANALYSIS
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Matteo Golfarelli, Stefano Rizzi, Data Warehouse - Teoria e pratica della progettazione 2/ed, mcgraw-hill, 2006;
P. Atzeni, S. Ceri, S. Fraternali, S. Paraboschi, R. Torlone, Basi di Dati: architetture e linee di evoluzione, McGraw-Hill, 2007;
Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Anuj Karpatne, Vipin Kumar, Introduction to Data Mining, Addison-Wesley
Alessandro Rezzani, Big Data, 2013, Apogeo Maggioli Editore.
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Modulo: A000834 - DIGITAL MARKETING
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Prandelli, E., & Verona, G. (2020). Human Digital Enterprise: Creare e co-creare valore in un contesto omni-data. EGEA spa.
É possibile utilizzare anche:
Prandelli, E., & Verona, G. (2011). Il vantaggio competitivo in rete: dal web 2.0 al cloud computing. McGraw-Hill.
I testi devono essere integrati con gli appunti e le slide del corso.
TESTI CONSIGLIATI
a) Tuten, T.L., & Solomon, M.R. (2014). Social media marketing. Post-consumo, innovazione collaborativa e valore condiviso. Pearson.
b) Marozzo V. (2019). Personalizzazione dell’offerta, tratti della personalità e brand. Edizioni accademiche italiane
c) Cosenza V. (2014). Social Media ROI, Apogeo, Milano.
MATERIALE DIDATTICO COMPLEMENTARE
Materiale didattico a cura del docente. Letture e altro materiale didattico utilizzato/suggerito nel corso delle lezioni su specifici argomenti oggetto di approfondimenti tematici. Lo studente è tenuto a conoscere il materiale didattico di supporto che sarà discusso in aula. Tale materiale costituisce parte integrante del programma per tutti gli studenti (frequentanti e non) e sarà oggetto di valutazione in sede di esame.
Esami: Elenco degli appelli
Elenco delle unità didattiche costituenti l'insegnamento
Docente: GIUSEPPE CARISTI
Orario di Ricevimento - GIUSEPPE CARISTI
Giorno | Ora inizio | Ora fine | Luogo |
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Lunedì | 16:00 | 18:00 | Stanza Docente - 1° Piano - stanza n. 17. |
Note:
Docente: VERONICA MAROZZO
Orario di Ricevimento - VERONICA MAROZZO
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