Database Marketing

Não existem quaisquer pré-requisitos para a frequência desta Unidade Curricular.

As aulas serão teórico práticas, com utilização de ferramentas de construção de bases de dados e extração de dados, ferramentas de Data Analytics como o Power BI (ferramenta para visualização de dados), Excel e eventualmente ferramentas de Data Mining para segmentação de clientes, bem como ferramentas para construção de campanhas. Pretende-se que os alunos desenvolvam espírito crítico relativamente aos dados em análise, qualidade das fontes de dados, percebam os processos de extração de dados e utilizem metodologias de análise destinadas à área de Marketing.

• Compreender a importância dos dados em marketing.
• Ser capaz de descrever os principais conceitos relacionados com o Database Marketing.
• 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.
• Compreender e analisar os dados de acordo com o RGPD.
• Descrever e aplicar técnicas de análise de dados para Database Marketing, nomeadamente, entre outros, ser capaz de segmentar clientes.
• Saber conceber, planear e testar campanhas de Database Marketing.
• Estabelecer medidas apropriadas de uma campanha de Database Marketing.

1. Fundamentos de Database Marketing
1. 1 Noções do RGPD
2. Desenvolvimento estratégico de bases de dados para Marketing
3. Definição de requisitos de dados de clientes
4. Análise dos dados dos clientes
5. Construção de bases de dados
6. Data Mining e Segmentação dos clientes
7. Planear e conceber testes de Marketing e campanhas de Marketing
8. Bases de Dados de Marketing e a Internet

NAO

• Blattberg, R. C., Kim, B., Neslin, S. A. (2009), Database Marketing: Analyzing and Managing Customers, Springer.
• Chaffey, D., Smith P.R (2017), Digital Marketing Excellence: Planning, Optimizing, and Integrating Online Marketing, Routledge, 5th edition.
• Chaffey, D., Ellis-Chadwick, F, Mayer, R., Johnston, K. (2006), Internet Marketing: Strategy, Implementation and Practice, Financial Times/ Prentice Hall; 3th edition.
• De Bock, K.W., Neslin, S.A. (2013), Advanced Database Marketing Hardcover, Kristof Coussement, Gower.
• 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, Pearson, 2 edition.
• Hughes, A.M. (2012), Strategic Database Marketing 4e: The Masterplan for Starting and Managing a Profitable, Customer-Based Marketing Program, McGraw-Hill Professional; 4 edition.
• Keegan, W.J., Green, M.C. (2012), Global Marketing Paperback, Prentice Hall; 7 edition.
• Ratner, B. (2003), Statistical Modeling and Analysis for Database Marketing: Effective Techniques for Mining Big Data, Chapman & Hall/CRC.
• Tapp, A., Whitten, I., Housden, M. (2013), Principles of Direct, Database and Digital Marketing, Pearson, 5 edition.