International master in marketing management - omnichannel & consumer analytics (IM4)

Politecnico di MILANO

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Master Internazionale in Omnichannel Marketing & Consumer Analytics del Politecnico di Milano si propone di formare professionisti capaci di affrontare le sfide del marketing moderno, integrando competenze manageriali, creatività e l'utilizzo di I.A. e Big Data. L'obiettivo è sviluppare una profonda comprensione delle dinamiche del mercato internazionale e delle opportunità offerte dalle nuove tecnologie.
Piano di studi
Il piano di studi prevede una combinazione di lezioni frontali, simulazioni, studi di caso, business game, testimonianze di esperti e stage. I partecipanti approfondiranno le aree chiave del marketing omnichannel, consumer analytics, comunicazione digitale, e gestione delle relazioni con i clienti. Particolare attenzione è dedicata all'analisi dei Big Data e all'applicazione dell'I.A. nel marketing.
Competenze acquisite
Al termine del master, i partecipanti avranno acquisito competenze avanzate nella progettazione e gestione di strategie di marketing omnichannel, nell'analisi dei dati dei consumatori, nell'utilizzo di strumenti di I.A. per l'ottimizzazione delle campagne, e nella comprensione delle dinamiche dei mercati internazionali. Saranno in grado di sviluppare un approccio strategico e analitico per affrontare le sfide del marketing contemporaneo.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta rivoluzionando il settore del marketing, automatizzando attività ripetitive, personalizzando l'esperienza del cliente e migliorando l'efficacia delle campagne. Strumenti di I.A. come l'analisi predittiva, il machine learning e il natural language processing (NLP) consentono di comprendere meglio i comportamenti dei consumatori, ottimizzare i canali di comunicazione e aumentare il ritorno sugli investimenti (ROI).
I laureati in marketing si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la gestione di strategie di marketing basate sui dati, la creazione di contenuti personalizzati e l'ottimizzazione delle campagne pubblicitarie attraverso l'I.A.. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente alle nuove tecnologie, di sviluppare competenze nell'analisi dei dati e di collaborare con i sistemi di I.A. per prendere decisioni strategiche.
Per avere successo nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i professionisti del marketing dovranno acquisire competenze in data analysis, machine learning, e customer relationship management (CRM). Sarà fondamentale sviluppare capacità di pensiero critico, creatività e una solida comprensione delle implicazioni etiche dell'I.A. nel marketing.

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Preparati al futuro

Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.

competenze da sviluppare

Analisi dei dati e data visualization

Acquisire competenze avanzate nell'analisi dei dati, nell'utilizzo di strumenti di data visualization (e.g., Tableau, Power BI) e nella comprensione dei modelli di machine learning. Approfondire la conoscenza di Python e R per l'analisi statistica.

Marketing automation e gestione delle campagne i.a.-driven

Imparare a utilizzare piattaforme di marketing automation (e.g., HubSpot, Marketo) e a gestire campagne pubblicitarie basate sull'I.A. (e.g., Google Ads, Facebook Ads). Comprendere le strategie di personalizzazione e di customer journey basate sull'I.A..

Comprensione dell'etica dell'i.a. e della privacy dei dati

Approfondire le implicazioni etiche dell'I.A. nel marketing, le normative sulla privacy dei dati (e.g., GDPR) e le best practice per garantire la trasparenza e la responsabilità nell'utilizzo dell'I.A..

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante

Seguire blog, riviste specializzate e pubblicazioni scientifiche sul marketing, l'I.A. e l'analisi dei dati. Iscriversi a newsletter e partecipare a webinar per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze.

Sperimentazione e testing

Sperimentare nuove strategie di marketing, strumenti di I.A. e approcci analitici. Condurre A/B test e analizzare i risultati per ottimizzare le performance.

Networking e collaborazione

Partecipare a eventi del settore, conferenze e workshop per entrare in contatto con altri professionisti del marketing, data scientist e esperti di I.A.. Collaborare con team multidisciplinari per sviluppare soluzioni innovative.

esperienze utili

Stage e progetti reali

Svolgere stage in aziende che utilizzano l'I.A. nel marketing. Partecipare a progetti reali che prevedono l'applicazione di strumenti di I.A. e l'analisi dei dati.

Certificazioni e corsi online

Ottenere certificazioni in data science, machine learning, marketing automation e strumenti specifici (e.g., Google Analytics, Facebook Blueprint). Seguire corsi online su piattaforme come Coursera, edX e Udacity.

Sviluppo di un portfolio personale

Creare un portfolio online che mostri progetti, analisi e risultati ottenuti. Documentare le proprie competenze e i successi in modo chiaro e conciso.

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