Il Data-Driven Marketing è una disciplina ampia e per certi versi complessa. In questo periodo di quarantena forzata (mi auguro che questo articolo verrà presto letto in un contesto di ritrovata normalità) e per qualcuno anche di riposo obbligato, le offerte di formazione non mancano di certo.
In questo breve articolo, elenco 5 corsi gratuiti di qualità, relativi alla tematica del data-driven marketing – affrontata da più punti di vista. Corsi gratuiti che si trovano online, tenuti da professori di rinomate università americane.
Per la maggior parte non si tratta nemmeno di singoli corsi, ma di percorsi strutturati composta a loro volta da più corsi. Tutti i corsi sono disponibili su Coursera, che li mette a disposizione gratuitamente.
Pagando poi una piccola quota (variabile per ogni corso e comunque facoltativa) si può decidere di partecipare al corso come studente (e non solo come uditore).
Gli studenti partecipano agli esercizi ed alle loro correzioni e ricevono alla fine del percorso un attestato di superamento del corso, pubblicabile ad esempio sul proprio profilo LinkedIn.
Attenzione.
Non si tratta di un semplice attestato di partecipazione, ma – seppure di certo non paragonabile nemmeno lontanamente ad un master o ad una laurea (ricordo che i docenti sono veri professori si vere università) – si tratta pur sempre di un certificato che dimostra l’impegno e la capacità di superare gli esami richiesti durante il corso.
Percorsi di specializzazione e corsi gratis
Attenzione che in Coursera i percorsi di specializzazione (gruppi di corsi) richiedono in genere un abbonamento mensile. L’abbonamento ti permette di conseguire, come sopra, il diploma.
Tuttavia, se non ti interessa questa parte, per accedere gratuitamente ai corsi, devi aprire la pagina del corso che ti interessa (uno dei corsi contenuti all’interno del percorso), premere il pulsante di enroll e quindi premere quel piiiiiccolissimo link evidenziato in figura qui sotto, che ti permetterà di accedere come uditore.
Business Analytics Specialization
https://www.coursera.org/specializations/business-analytics
Quando si parla di dati, la capacità di analisi è fondamentale. Non per niente il ruolo e la figura del Data Analyst sta emergendo sempre più e viene sempre più richiesta.
Tuttavia, analizzare i dati non è solo questione di tecnica, di matematica e di algoritmi. È necessario capire anche il contesto nel quale questi dati sono stati acquisiti e sul quale le informazioni ricavate avranno una ricaduta.
Ecco il senso di questo percorso. Un percorso introduttivo che comprende i seguenti corsi:
- Analisi dei clienti: comprendere come raccogliere e analizzare i dati che i clienti lasciano online. Dalle recensioni ai programmi di fidelizzazione. Una quantità enorme di dati
- Analisi delle operazioni: come utilizzare in modo proficuo i dati per abbinare l’offerta alla domanda
- Analisi delle persone: un corso che introduce ad una nuova dimensione delle HR, basata sui dati. Reclutamento, valutazione delle prestazioni, leadership, assunzione e promozione, progettazione del lavoro, compensi e collaborazione.
- Analisi contabile: un corso focalizzato sull’analisi dei dati di bilancio e delle metriche non finanziarie che possono essere utilizzati per migliorare le prestazioni finanziarie.
Social Media Data Analytics
https://www.coursera.org/learn/social-media-data-analytics
Questo è un singolo corso, della durata di 3/4 ore (oltre ai video, devi considerare il tempo di configurazione dell’ambiente di lavoro) che introduce alcuni concetti legati alla social media analysis o network analysis.
È chiaro a tutti che i social media sono una fonte vastissima di dati e di informazioni, che chiaramente devono essere da un lato protette, per proteggere la privacy degli utenti che frequentano le varie community. Dall’altro lato tuttavia è importante poter accedere a queste informazioni al fine di analizzarle.
Chiaramente però, bisogna saperle analizzare.
Alla fine di questo corso, non si può di certo dire che saprai effettuare un’analisi dei dati, ma potrai comprendere quali sono gli strumenti, dal punto di vista tecnico e pratico, da utilizzare per questa attività.
E ti parlo in particolare di Python e di R, due linguaggi e strumenti che offrono tantissime funzionalità per l’analisi dei dati.
Nel corso ti viene mostrato come recuperare dei dati tramite le API di Twitter e di YouTube e come effettuare delle semplici analisi.
È richiesta una base di programmazione (non necessariamente in Python o in R)
Computational Data Science Specialization
https://www.coursera.org/specializations/computational-social-science-ucdavis
Una parte crescente dell’interazione umana lascia dietro di sé un’impronta digitale enorme e gli aspetti teorici di base relativi all’analisi di questa impronta, sono il fuoco di questo percorso, composto da i seguenti corsi:
- Scienze sociali computazionali: lo studio del comportamento umano e le tecniche per modellarlo
- Big data, intelligenza artificiale ed etica: tre tematiche fortemente interconnesse, le cui nozioni dovrebbero appartenere a tutti coloro che hanno accesso a grandi quantità di dati (anche – e talvolta soprattutto – l’etica).
- Analisi dei social network: le reti sociali sono sempre esistite e non vanno confuse con i social media (in questo articolo parlo della differenza tra social network e social media). Questo corso introduce alcuni concetti di base utilizzati per analizzare le reti sociali.
- Simulazioni al computer: Questo corso mostra come le simulazioni al computer vengono utilizzate per esplorare il regno di ciò che è teoricamente possibile. Le simulazioni al computer ci consentono di studiare perché le società sono come sono e di sognare il mondo in cui vorremmo vivere
Marketing Analytics
https://www.coursera.org/learn/uva-darden-market-analytics
Altro corso singolo presente su Coursera. Le organizzazioni grandi e piccole sono inondate di dati sulle scelte dei consumatori. Ma quella ricchezza di informazioni non si traduce sempre in decisioni migliori. Saper interpretare i dati è la sfida – e in particolare i marketer sono sempre più tenuti a utilizzare l’analisi per informare e giustificare le loro decisioni.
Oltre alle ovvie applicazioni di vendita e generazione di lead, le analisi di marketing possono offrire approfondimenti sulle preferenze e sulle tendenze dei clienti, che possono essere ulteriormente utilizzate per future decisioni di marketing e commerciali.
Foundations of Marketing Analytics Specialization
https://www.coursera.org/specializations/marketing-analytics
Tutti gli elementi di base per realizzare analisi di marketing. In particolare questo percorso è composto dai seguenti corsi:
- Approfondimenti di marketing: Sondaggi, cronologie delle transazioni e registri di fatturazione possono tutti fornire informazioni sul comportamento futuro dei consumatori, a condizione che siano interpretati correttamente.
- Gestione dell’incertezza nell’analisi di marketing: se già lavori nel marketing probabilmente conosci benissimo la difficoltà di dover fornire delle risposte (che si tramuteranno in azioni) basandoti su dati incerti. Questo corso si pone l’obiettivo di insegnare come incorporare l’incertezza (anzichè ignorarla) fin dall’inizio del processo di analisi, per gestirla al meglio
- Modelli di previsione per decisioni di marketing: Come agiranno i clienti in futuro? Quale sarà la domanda per i nostri prodotti e servizi? Quanto spazio pubblicitario dovremmo ordinare per la prossima stagione? Queste ed altre le domande alle quali si vuole provare a dare una risposta con i modelli di previsione
- Analisi del sondaggio per ottenere insights: In che modo i consumatori vedono il tuo marchio rispetto ai tuoi concorrenti? Come dovrebbe essere posizionato un nuovo prodotto quando viene lanciato? Quali segmenti di clienti sono più interessati alle nostre attuali offerte? Se nel corso precedente si puntava ad effettuare previsioni, qui il focus è più sulla situazione del mercato e sull’analisi delle risposte degli utenti
- Introduzione all’analisi dei social media: altro corso sull’analisi dei social media, che trovi anche nei corsi precedenti. Essendo percorsi formativi diversi, non è impossibile che alcune tematiche si sovrappongano e questo infatti è uno di quei casi.
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