Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Warsztat data and web mining
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
HSOC-2-208-II-s
Wydział:
Humanistyczny
Poziom studiów:
Studia II stopnia
Specjalność:
Innowacje i interwencje społeczne
Kierunek:
Socjologia
Semestr:
2
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Prowadzący moduł:
mgr inż. Sadowski Michał (michal@brand24.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

Celem przedmiotu jest przekazanie wiedzy na temat automatyzacji działań handlowych w społecznościach internetowych.

Opis efektów uczenia się dla modułu zajęć
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Powiązania z KEU Sposób weryfikacji i oceny efektów uczenia się osiągniętych przez studenta w ramach poszczególnych form zajęć i dla całego modułu zajęć
Wiedza: zna i rozumie
M_W001 Wiedza na temat automatyzacji działań handlowych w społecznościach internetowych. SOC2A_W11 Aktywność na zajęciach,
Wykonanie ćwiczeń
M_W002 Specjalistyczna wiedza na temat modeli segmentacji użytkowników SOC2A_W07 Udział w dyskusji,
Studium przypadków ,
Aktywność na zajęciach,
Wykonanie ćwiczeń
M_W003 Specjalistyczna wiedza na temat metod data miningu i pozyskiwania informacji o klientach i użytkownikach Internetu SOC2A_W12, SOC2A_W10 Udział w dyskusji,
Studium przypadków ,
Wykonanie ćwiczeń,
Aktywność na zajęciach
Umiejętności: potrafi
M_U001 Umiejętność przeprowadzenia podstawowej segmentacji klientów w oparciu o informacje pochodzące ze stron www i aplikacji internetowych SOC2A_U04 Projekt,
Wykonanie ćwiczeń,
Aktywność na zajęciach
M_U002 Umiejętność przeprowadzenia automatycznych akcji internetowych do segmentów i wykorzystania automatyzacji do sprofilowania klienta SOC2A_U08, SOC2A_U09 Projekt,
Aktywność na zajęciach,
Wykonanie ćwiczeń
M_U003 Potrafi pracować w grupie z uwzględnieniem zróżnicowanie ról w zespole oraz kolejnych etapy realizacji projektu w tym informowanie, operacjonalizacja, konceptualizacja, realizacja, kontrola, ewaluacja. SOC2A_U14 Projekt
Kompetencje społeczne: jest gotów do
M_K001 Potrafi integrować wiedzę i podejścia analityczne z różnych specjalistycznych obszarów konstytuujących projekt "Analityka w przestrzeni wirtualnej". SOC2A_K02, SOC2A_K04 Projekt
Liczba godzin zajęć w ramach poszczególnych form zajęć:
SUMA (godz.)
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
12 0 0 0 12 0 0 0 0 0 0 0
Matryca kierunkowych efektów uczenia się w odniesieniu do form zajęć i sposobu zaliczenia, które pozwalają na ich uzyskanie
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Forma zajęć dydaktycznych
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Wiedza
M_W001 Wiedza na temat automatyzacji działań handlowych w społecznościach internetowych. - - - + - - - - - - -
M_W002 Specjalistyczna wiedza na temat modeli segmentacji użytkowników - - - + - - - - - - -
M_W003 Specjalistyczna wiedza na temat metod data miningu i pozyskiwania informacji o klientach i użytkownikach Internetu - - - + - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Umiejętność przeprowadzenia podstawowej segmentacji klientów w oparciu o informacje pochodzące ze stron www i aplikacji internetowych - - - + - - - - - - -
M_U002 Umiejętność przeprowadzenia automatycznych akcji internetowych do segmentów i wykorzystania automatyzacji do sprofilowania klienta - - - + - - - - - - -
M_U003 Potrafi pracować w grupie z uwzględnieniem zróżnicowanie ról w zespole oraz kolejnych etapy realizacji projektu w tym informowanie, operacjonalizacja, konceptualizacja, realizacja, kontrola, ewaluacja. - - - + - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Potrafi integrować wiedzę i podejścia analityczne z różnych specjalistycznych obszarów konstytuujących projekt "Analityka w przestrzeni wirtualnej". - - - + - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 26 godz
Punkty ECTS za moduł 1 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 12 godz
Przygotowanie do zajęć 2 godz
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 7 godz
Dodatkowe godziny kontaktowe 5 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Ćwiczenia projektowe (12h):

1. Przykłady wykorzystania analityki mediów społecznościowych oraz reakcji firm. Case Studies
2. Szkolenie z obsługi narzędzi do analiz
- Rozebranie na części pierwsze analiz
- Analiza ilościowa
- Analiza jakościowa
3. Badanie demograficzne
- Przygotowanie narzędzi pod realizację dedykowanej analizy
- Sposoby pozyskiwania informacji o internautach
- Wykorzystanie wiedzy o internautach w praktyce
- Próba wyciągnięcia wniosków z treści w Internecie
- Badanie aktywności internautów na stronie internetowej i wyciąganie wniosków z ich zachowań.
4. Prezentacje projektów semestralnych

Pozostałe informacje
Metody i techniki kształcenia:
  • Ćwiczenia projektowe: Studenci wykonują zadany projekt samodzielnie, bez większej ingerencji prowadzącego. Ma to wykształcić poczucie odpowiedzialności za pracę w grupie oraz odpowiedzialności za podejmowane decyzje.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

aktywność, oddanie zadań, oraz projektu końcowego

Zasady udziału w zajęciach:
  • Ćwiczenia projektowe:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: brak
Sposób obliczania oceny końcowej:

Warunkiem zaliczenia modułu jest obecność na zajęciach i wykonywanie zadań na zajęciach mające na celu analizę wybranej marki. Obejmującą podstawową informacja o demografii, wydźwięku marki, ilości samych treści oraz kilka słów analitycznego komentarza dotyczących najbardziej wartkich tematów dotyczących marki. Studenci podczas zajęć wybierają markę i na podstawie wyników z monitoringu starają się przygotować prostą analizę ilościową i jakościową danych.
II i III termin samodzielne wykonanie analizy wybranej marki.

Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

indywidualne konsultacje z prowadzącym

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

brak

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

Zalecana literatura:
Bickerton Pauline, Mathew Bickerton, Upkar Pardesi. 2008. MARKETING W INTERNECIE. Gdańsk: Gdańskie Wydawnictwo Psychologiczne.
Brady, Regina, Edward Forrest, Richard Mizerski. 2002. MARKETING W INTERNECIE. Warszawa: PWE.
Ramos, Laura. 2009. B2B Lead Management Automation Market Overview. Forrester Research / Technology Product Management & Marketing Professionals.
Wachnicki, Janusz, Piotr Komornicki. 2001. Data mining w marketingu – analiza koszykowa. “Modern Marketing” lipiec/sierpień 2001.

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Doświadczenie praktyczne Mikołaj Winkiel (https://pl.linkedin.com/in/mikolajwinkiel)
Content Designer Heureka(2008 – 2010)
- Zarządzanie treścią
- Obsługa kanałów społecznościowych
- Moderacja dyskusji dotyczących marki
Buzz Marketing Manager Vacaloca (2010)
-Badania internetowe
-Promocja w sieci
-Marketing społecznościowy
-Planowanie mediów internetowych
-Search engine marketing
-Bluetooth marketing
-Mobile marketing
Social Media Analyst FacebookNOW (2011)
- Kierowanie projektami w dziedzinie badań rynku
- Monitoring social media
- Analiza serwisów społecznościowych, kampani, case studies
- Kontakt z klientem
- Redakcja strony, newslettera
Founder Tech-Mania.pl (od 2012 do dziś)
Blog o technologiach. Subiektywnie o IT
Chief Evangelist Brand24 S.A (od 2011do dziś)
- Marketing and strategy
- Product and brand analitics
- social media consulting
- Public speaking
- sales
- startup/social media/monitoring mentoring

Informacje dodatkowe:

Warsztat Data & Web Mining to wprowadzenie do analizy danych z Internetu i mediów społecznościowych. Studenci w ramach warsztatu poznają możliwości jakie daje wykorzystanie narzędzi do badania zachowań internautów, wyciągania wniosków dotyczących potrzeb oraz pod kątem zbudowania idealnej grupy docelowej, bądź też zweryfikowanie obecnej. Dzięki wykorzystaniu danych, jesteśmy w stanie zaoferować internautom lepsze rozwiązania i spełnić ich oczekiwania. Ale aby to osiągnąć trzeba wiedzieć jak do tego tematu podejść i jak pozyskać dane z Internetu oraz umieć odpowiednio identyfikować najpotrzebniejsze informacje.
Warsztat stanowi integralną część bloku tematycznego “Analityka w przestrzeni wirtualnej”. Zasadniczym celem bloku jest dostarczenie studentom całościowej wiedzy teoretycznej na temat relacji pomiędzy społeczeństwem a technologią oraz konsekwencjami rozwoju i coraz większego udziału technologii informatyczno-medialnych we współczesnym społeczeństwie zwłaszcza w przestrzeni gospodarki i komunikacji stanowiącej podstawę działań promocyjnych. Moduł ma za zadanie przygotowanie studentów do samodzielnego analizowania trendów w internecie, monitorowania działań z zakresu marketingu oraz projektowania rozwiązań technologicznych (interfejsów aplikacji i serwisów internetowych) oraz contentu i specyficznych form komunikacji w odpowiednich portalach społecznościowych.