Disciplina detalhes

Detalhes do curso

Conhecimentos de Base Recomendados

-
Objetivos

LO1 - Compreender os Fundamentos do Marketing e Marketing Preditivo.
LO2 - Dominar a Recolha e Análise de Dados: Demonstrar a capacidade de recolher e analisar dados relevantes para fins de marketing
preditivo.
LO3 - Utilizar Ferramentas de Análise Preditiva: Conhecer ferramentas de análise preditiva e a capacidade de utilizá-las eficazmente para
insights de marketing.
LO4 - Desenvolver Modelos Preditivos: Criar e implementar modelos preditivos para tomada de decisões de marketing.
LO5 - Interpretar Resultados Preditivos: Interpretar os resultados dos modelos preditivos e aplicar as conclusões às estratégias e ações de
marketing.
LO6 - Otimizar Estratégias de Marketing: Aplicar insights preditivos para otimizar decisões em marketing.
Métodos de Ensino

Recorrer-se-á à aprendizagem por projeto enquanto abordagem educacional, colocando os estudantes no centro do processo de aprendizagem, envolvendo-os em investigações complexas e na resolução de problemas do mundo real, contribuindo para o desenvolvimento de competências cognitivas, sociais e emocionais por meio da aplicação prática do conhecimento. Elementos-Chave: Projeto Significativo: Os alunos trabalham em projetos significativos que têm relevância no mundo real. Esses projetos podem abordar questões sociais, problemas ambientais, desafios empresariais, entre outros. Colaboração: A colaboração é incentivada, refletindo o ambiente de trabalho real. Os alunos frequentemente trabalham em equipas, partilhando conhecimento e competências para alcançar objetivos comuns. Investigação e Resolução de Problemas: Os estudantes são desafiados a conduzir investigações e a resolver problemas complexos, promovendo a autonomia intelectual, a curiosidade e a capacidade de aplicar conceitos teóricos na prática. Contextualização: A aprendizagem é contextualizada em situações do mundo real, ajudando os alunos a verem a relevância do que estão a aprender e a compreenderem como aplicar esses conhecimentos em diferentes contextos. Os projetos podem ser adaptados para atender a diversos estilos de aprendizagem e interesses dos alunos.
Estágio(s)

Não
Programa

C1 Do Marketing 1.0 ao Marketing 5.0
C2 Compreensão de Mercados
C3 Previsão de Escolhas do Consumidor
C4 Segmentação de Clientes Atuais
C5 Aquisição de Novos Clientes
C6 Retenção de Clientes
C7 Posicionamento de Produtos
C8 Desenvolvimento de Novos Produtos
C9 Promoção de Produtos
C10 Recomendação de Produtos
C11 Avaliação de Marcas, Preços e Canais de Distribuição
C12 Utilização de Redes Sociais
C13 Observação de Concorrentes
Demonstração de conteúdos

Indica-se, abaixo, a correspondência entre os Objetivos de Aprendizagem e os conteúdos programáticos: LO1 - Compreender os Fundamentos do Marketing e Marketing Preditivo >> C1 LO2 - Dominar a Recolha e Análise de Dados >> C2 LO3 - Utilizar Ferramentas de Análise Preditiva >> C1 LO4 - Desenvolver Modelos Preditivos >> C3 a C13. LO5 - Interpretar Resultados Preditivos >> C3 a C13. LO6 - Otimizar Estratégias de Marketing >> C3 a C13.
Demonstração da metodologia

Com a aprendizagem por projeto conseguir-se-á que o estudante demonstre o domínio dos conteúdos programáticos e a sua aplicabilidade em contextos complexos, explicando o contexto organizacional e societal em que virá a estar inserido. Os alunos trabalham em projetos centrados na resolução de problemas da sociedade, articulados com organizações escolhidas pelos estudantes, necessitando, para tal, de recorrer ao uso dos conceitos e técnicas abordados na unidade curricular. Deste modo, criar-se-á um contexto que permite a integração das técnicas, ajustado aos diferentes estilos de aprendizagem dos estuantes.
Docente(s) responsável(eis)

João Paulo Sousa Crespo Laureano Baía - 2.º Semestre
Bibliografia

- Miller, T. (2015). Marketing Data Science: Modeling Techniques in Predictive Analytics with R and Python. FT Press Analytics
- Artun, O., & Levin, D. (2015). Predictive Marketing: Easy Ways Every Marketer Can Use Customer Analytics and Big Data. John Wiley & Sons.
- Leventhal, B. (2014). Predictive Analytics for Marketers: Using Data Mining for Business Advantage. John Wiley & Sons.
- Winston, W. L. (2014). Marketing Analytics: Data-Driven Techniques with Microsoft Excel. John Wiley & Sons.
- Siegel, E. (2013). Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die. John Wiley & Sons.
- Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking. O'Reilly Media