Corso di Data Marketing

Lezione 1 • Che cos'è realmente il Data Marketing

Definisce il data marketing e lo distingue dal marketing tradizionale. Stabilisce le basi concettuali per tutti i capitoli successivi.

Lezione 2 • Tipologie di Dati di Marketing

Classifica i dati comportamentali, demografici, transazionali e contestuali. Gli studenti imparano quali tipi di dati rispondono a quali domande di marketing.

Lezione 3 • Qualità e Affidabilità dei Dati

Introduce accuratezza, completezza, tempestività e coerenza come dimensioni della qualità. Una scarsa qualità dei dati è direttamente collegata a risultati di marketing errati.

Lezione 4 • Fondamenti Etici e Normativi

Illustra i principi sulla privacy dei consumatori, i framework di consenso e le basi della data governance. Gli studenti comprendono gli obblighi di conformità prima di trattare dati reali.

Lezione 1 • Metodi e Fonti di Raccolta Dati

Esamina tecniche di raccolta online e offline, inclusi pixel di tracciamento, form e importazioni CRM. Gli studenti selezionano il metodo giusto per ogni esigenza di dato.

Lezione 2 • Governance e Documentazione dei Dati

Stabilisce convenzioni di denominazione, dizionari dati e politiche di proprietà. Una governance adeguata garantisce che i dati rimangano affidabili man mano che team e fonti crescono.

Lezione 3 • Customer Data Platform e CRM

Confronta CDP e CRM come repository centrali per profili cliente unificati. Gli studenti comprendono quando utilizzare ciascun sistema e come si integrano.

Lezione 4 • Gestione dei Tag e Tracciamento degli Eventi

Spiega come i tag manager distribuiscono il codice di tracciamento e come gli eventi catturano le azioni degli utenti. Gli studenti configurano schemi di eventi di base per la misurazione del marketing.

Lezione 1 • Attivazione del Pubblico su Più Canali

Spiega come i segmenti vengono inviati a piattaforme pubblicitarie, strumenti email e motori di personalizzazione. Gli studenti mappano i segmenti sul canale di attivazione corretto.

Lezione 2 • Pubblici Comportamentali e Predittivi

Va oltre il comportamento storico, considerando segnali di intento e modelli di propensione. Gli studenti comprendono come i punteggi predittivi migliorano la precisione del targeting.

Lezione 3 • Principi e Criteri di Segmentazione

Illustra le quattro basi classiche di segmentazione e i criteri per un segmento valido. Gli studenti valutano se un segmento proposto è misurabile, accessibile e consistente.

Lezione 4 • Segmentazione RFM e Basata sul Valore

Insegna il punteggio di recency, frequency e monetary per classificare il valore del cliente. Gli studenti costruiscono modelli RFM e traducono i punteggi in strategie di marketing a livelli.

Lezione 1 • Costruire un Framework di Misurazione

Collega gli obiettivi aziendali ai KPI di marketing tramite una gerarchia strutturata di obiettivi. Gli studenti redigono un piano di misurazione prima di lanciare qualsiasi campagna.

Lezione 2 • Significatività Statistica nel Marketing

Introduce p-value, intervalli di confidenza e requisiti di dimensione del campione per i test di marketing. Gli studenti evitano conclusioni errate da risultati sottodimensionati o interpretati male.

Lezione 3 • Analisi Web e di Campagna

Illustra l'analisi del traffico, le metriche del funnel e il reporting delle performance di campagna. Gli studenti interpretano report di analytics standard e identificano opportunità di ottimizzazione.

Lezione 4 • Progettazione di Dashboard e Reporting

Insegna principi di layout efficace della dashboard, scelta dei grafici e reporting narrativo. Gli studenti costruiscono una dashboard delle performance di marketing allineata a un piano di misurazione.

Lezione 1 • Esecuzione e Monitoraggio dei Test

Affronta la durata del test, il problema del peeking e i controlli di qualità durante il test. Gli studenti gestiscono test in corso senza introdurre distorsioni o fermarsi troppo presto.

Lezione 2 • Strategia e Cultura della Sperimentazione

Inquadra il testing come un processo aziendale sistematico piuttosto che una tattica una tantum. Gli studenti costruiscono una roadmap di test prioritaria allineata agli obiettivi aziendali.

Lezione 3 • Fondamenti di Progettazione dell'A/B Test

Illustra la configurazione di controllo e variante, la randomizzazione e l'isolamento delle variabili. Gli studenti progettano test che producono risultati puliti e interpretabili.

Lezione 4 • Analizzare e Interpretare i Risultati

Applica la significatività statistica e pratica ai risultati del test. Gli studenti distinguono un vero vincitore dal rumore e documentano correttamente i risultati.

Lezione 1 • Mappatura del Customer Journey con i Dati

Combina mappe di journey qualitative con analisi quantitative del percorso per rivelare il comportamento reale. Gli studenti identificano i momenti ad alto impatto in cui la personalizzazione aggiunge valore.

Lezione 2 • Personalizzazione di Email e Ciclo di Vita

Applica la segmentazione e i trigger comportamentali a sequenze di email e programmi del ciclo di vita. Gli studenti costruiscono un flusso email attivato utilizzando condizioni basate su dati reali.

Lezione 3 • Framework e Regole di Personalizzazione

Introduce approcci di personalizzazione basati su regole e algoritmici e i loro compromessi. Gli studenti progettano un albero logico di personalizzazione per un caso d'uso definito.

Lezione 4 • Orchestrazione della Personalizzazione Omnicanale

Coordina i segnali di personalizzazione su canali email, paid, web e offline. Gli studenti progettano un'esperienza cross-canale coerente utilizzando un profilo cliente unificato.

Lezione 1 • Strategie di Offerta e Automazione

Confronta strategie di offerta manuali, basate su regole e algoritmiche e i relativi requisiti di dati. Gli studenti selezionano e configurano un approccio di offerta per un determinato obiettivo di campagna.

Lezione 2 • Dati Creativi e Test degli Annunci

Utilizza i dati di performance per valutare gli elementi creativi ed eseguire test strutturati degli annunci. Gli studenti costruiscono un framework di test creativo legato al pubblico e al posizionamento.

Lezione 3 • Targeting del Pubblico nei Canali a Pagamento

Applica segmenti di prima parte, pubblici simili e liste di retargeting alle campagne a pagamento. Gli studenti abbinano la strategia di pubblico alla fase del funnel e alle capacità del canale.

Lezione 4 • Fondamenti di Dati dei Paid Media

Mappa i segnali di dati disponibili nei canali search, social, display e programmatic. Gli studenti comprendono come ciascuna piattaforma utilizza i dati per pubblicare e prezzare gli annunci.

Lezione 1 • Analisi Predittiva per il Marketing

Applica modelli di regressione, classificazione e clustering a problemi di previsione del marketing. Gli studenti inquadrano una domanda di business come un compito di modellazione predittiva.

Lezione 2 • Costruire una Cultura di Marketing Data-Driven

Affronta il cambiamento organizzativo, la struttura del team e la progettazione degli incentivi per l'adozione dei dati. Gli studenti sviluppano un piano di gestione del cambiamento per incorporare pratiche basate sui dati nei team di marketing.

Lezione 3 • Fondamenti di Marketing Mix Modeling

Introduce l'MMM come metodo top-down per misurare il contributo del canale e i rendimenti decrescenti. Gli studenti interpretano gli output dell'MMM per guidare le decisioni di allocazione del budget.

Lezione 4 • Previsione dei Ricavi e Pianificazione di Scenari

Costruisce previsioni di ricavi bottom-up e top-down utilizzando dati storici di marketing. Gli studenti creano modelli di scenario che quantificano l'impatto delle modifiche al budget.