Métodos de Ensino
As aulas serão teórico práticas, com exposição dos conteúdos e aplicação de conceitos com base num Caso
de Estudo a trabalhar por grupos de estudantes – o objetivo é permitir aos estudantes construir:
– noção de Base de Dados como forma de estruturação de dados identificados necessários de ser recolhidos;
– ideia útil entre a identificação de dados, seu manuseamento e análise para suporte de funções de
Marketing, como é a criação de campanhas.
Com base num dataset em Excel, farão uso de ferramenta de Data Analytics (Power BI).
A aprendizagem baseada na resolução de problemas, PBL – Problem based Learning (onde se inclui a segmentação de clientes) e por projeto (Project based Learning), onde se pressupõe o cumprimento de diversas fases, são fundamentais para que as aprendizagens dos estudantes sejam efetivas.
Em síntese, as metodologias de ensino e aprendizagem (MEA) adotadas para esta unidade curricular são:
MEA1: Aulas teórico-práticas para apresentação de conceitos fundamentais e ligação com casos reais de marketing baseados em bases de dados.
MEA2: Resolução de problemas com utilização de datasets em Excel e ferramentas de análise de dados, como Power BI, para segmentação de clientes e desenvolvimento de campanhas personalizadas.
MEA3: Estudo de caso para análise e aplicação prática de conceitos de marketing de base de dados, promovendo o pensamento analítico.
MEA4: Aprendizagem baseada em projetos, com entrega de componentes progressivas e discussão orientada, permitindo planeamento e teste de campanhas de marketing.
MEA5: Trabalho colaborativo em grupo para fomentar competências de gestão de projetos e compreensão prática de ferramentas digitais.
Resultados de Aprendizagem
A UC de Database Marketing (DBM) pretende os seguintes Objetivos de Aprendizagem:
OA1 Compreender a importância dos dados em marketing
OA2 Ser capaz de descrever os principais conceitos relacionados com o DBM
OA3 Aprender a definir, recolher, analisar, entender e gerir os dados dos clientes por forma a comunicar de forma mais eficaz e personalizada com os mesmos
OA4 Compreender e analisar os dados, com conhecimento do RGPD
OA5 Descrever e aplicar técnicas de análise de dados para DBM, nomeadamente, entre outros, ser capaz de segmentar clientes
OA6 Conceber, planear e testar campanhas de DBM
OA7 Estabelecer medidas apropriadas de uma campanha de DBM
Ao concluírem esta Unidade Curricular, os estudantes devem estar aptos:
C1 Aquisição de conhecimento- base de gestão de base de dados
C2 Uso de ferramentas digitais em análise de dados
C3 Aplicação dos princípios de marketing na análise de dados
C4 Aplicação do conceito de comportamento do consumidor no uso de ferramentas digitais
Programa
1. Fundamentos de Database Marketing
1.1 História de enquadramento do Database Marketing
1.2 Nocão de Database Marketing
2. Desenvolvimento estratégico de bases de dados para Marketing
2.1 Introdução
2.2 Definição de Marketing na Internet
2.3 Aplicações de Marketing na Internet
3. Definição de requisitos de dados de clientes
3.1 Conceitos
3.2 Organização de dados
4. Análise dos dados dos clientes
4.1 Identificação de dados
4.2 Modelação de dados
5. Construção de bases de dados
5.1 Conceitos
5.2 Modelação de Objetos de Informação num diagrama
6. Data Mining e Segmentação dos clientes
6.1 Definição e técnicas
6.2 Aplicações para segmentação de clientes
7. Planear e conceber testes de Marketing e campanhas de Marketing
8. Bases de Dados de Marketing e a Internet
8.1 Bases de Dados para o MK
8.2 Impacto da Internet
Estágio(s)
NAO
Bibliografia
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Drozdenko, R.G., Drake, P.D. (2002), Optimal Database Marketing: Strategy, Development, and Data Mining, SAGE Publications.
Farris, P. W., Bendle, N. T., Pfeifer, P. E., & Reibstein, D. J. (2010). Marketing metrics: The definitive guide to measuring marketing performance (2ª ed.). Pearson Education
Kingsnorth, S. (2022). Digital marketing strategy: an integrated approach to online marketing. Kogan Page Publishers
Tapp, A., Whitten, I., & Housden, M. (2014). Principles of direct, database, and digital marketing (5ª ed.). Pearson