Analityka marketingowa i performance marketing 2600-DMz2AMPM
Blok 1: Wprowadzenie do analityki marketingowej, rola danych w zarządzaniu marketingowym.
Blok 2: Kluczowe wskaźniki efektywności marketingowej (KPI)
• KPI w digital marketingu: CTR, CPC, CPA, ROI, ROAS, LTV, churn rate, itd.
• Różnice między KPI strategicznymi, taktycznymi i operacyjnymi.
• Modele atrybucji w marketingu (last click, linear, data-driven).
Blok 3: Google Analytics 4 – wprowadzenie i testowanie narzędzia - zadania
• Struktura danych: zdarzenia, sesje, konwersje.
• Konfiguracja podstawowych raportów (aktywność użytkowników, ścieżki konwersji).
Blok 4: Analiza lejka konwersji
• Definicja i etapy lejka (awareness – consideration – conversion – loyalty).
• Identyfikacja słabych punktów w lejku.
• Optymalizacja UX i CRO (conversion rate optimization).
Blok 5: Growth hacking w praktyce
• Definicja i filozofia growth hackingu.
• Narzędzia i techniki szybkiego wzrostu (A/B testy, viral loops, referral programs).
• Analiza case study – Dropbox, Airbnb, Revolut.
Blok 6: Strategie performance marketingu
• Performance marketing vs brand marketing.
• Modele rozliczeń: CPC, CPA, CPS, CPL.
Blok 7: Kluczowe wskaźniki efektywności kampanii
• ROAS (Return on Ad Spend) – interpretacja i pułapki.
• LTV (Customer Lifetime Value) – znaczenie w performance marketingu.
• Jak łączyć LTV z CAC (Customer Acquisition Cost).
Blok 8: Raportowanie dla menedżerów i zarządu
• Jak tłumaczyć dane analityczne na decyzje biznesowe.
• Raport KPI miesięczny vs kwartalny.
• Prezentacja danych w formie dashboardów i executive summary.
Koordynatorzy przedmiotu
Rodzaj przedmiotu
Tryb prowadzenia
Efekty uczenia się
Wiedza
• K_W02 – Student zna podstawowe pojęcia, koncepcje i teorie w obszarze zarządzania i marketingu oraz rozumie ich znaczenie dla funkcjonowania przedsiębiorstw.
• K_W03 – Student rozumie główne obszary działalności organizacji, w tym marketing, finanse, HR i logistykę, oraz ich wzajemne powiązania w procesie zarządzania.
• K_W04 – Student zna metody i narzędzia badawcze wykorzystywane w analizie zjawisk gospodarczych i procesów zarządczych, w tym narzędzia analityki cyfrowej.
• K_W06 – Student zna regulacje prawne oraz normy etyczne dotyczące funkcjonowania podmiotów gospodarczych, w tym przepisy odnoszące się do ochrony danych osobowych, reklamy i komunikacji cyfrowej.
Umiejętności
• K_U04 – Student potrafi pozyskiwać, analizować i interpretować dane dotyczące procesów gospodarczych i marketingowych, a następnie wykorzystywać je w podejmowaniu decyzji biznesowych.
• K_U06 – Student umie zaprojektować działania marketingowe i komunikacyjne w oparciu o dostępne narzędzia, dobierając je do celów organizacji i specyfiki grup docelowych.
• K_U09 – Student potrafi zastosować wiedzę teoretyczną w praktyce, analizując przykłady działań biznesowych i proponując rozwiązania z zakresu marketingu cyfrowego, analityki i performance marketingu.
Kompetencje społeczne
• K_K01 – Student ma świadomość odpowiedzialności społecznej i etycznej związanej z prowadzeniem działalności gospodarczej i komunikacji marketingowej, szczególnie w środowisku cyfrowym.
• K_K04 – Student potrafi pracować w zespole, przyjmując różne role i współodpowiedzialność za realizację zadań, w tym przy projektowaniu kampanii i analizie danych.
• K_K05 – Student jest przygotowany do krytycznej oceny zjawisk gospodarczych i technologicznych, rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie oraz rozwijania własnych kompetencji zawodowych.
Kryteria oceniania
Efekty uczenia się są weryfikowane poprzez zadanie zespołowe, indywidualne zadanie praktyczne oraz test końcowy. Ocenie podlegają poprawność merytoryczna, dobór i zastosowanie danych i metod, trafność wniosków oraz przejrzystość prezentacji wyników.
Komponent zespołowy (30%):
• Zadanie zespołowe (dane- analiza- interpretacja- decyzja) (30 pkt)
Komponent indywidualny (70%)
• Zadanie z umiejętności pozyskiwania danych na platformie GA4 (30 pkt)
• Test końcowy z wiedzy i pojęć omawianych na zajęciach (40 pkt)
Literatura
Podstawowa
• Grigsby, M. (2018). Marketing Analytics: A Practical Guide to Improving Consumer Insights Using Data Techniques. Kogan Page.
• Best, R. J., Market-Based Management: Strategies for Growing Customer Value and Profitability, wyd. 6, Pearson, Boston 2013.
• Chaffey, D., Ellis-Chadwick, F. (2022). Digital Marketing (8th ed.). Pearson.
Uzupełniająca
• Kotler, P., Kartajaya, H., Setiawan, I. (2021). Marketing 5.0: Technology for Humanity. Wiley
• Kotler, P., Kartajaya, H., Setiawan, I. (2024). Marketing 6.0. Przyszłość jest immersyjna. Przeł. D. Gasper. MT Biznes.
Blogi:
• Avinash Kaushik – Occam’s Razor → https://www.kaushik.net/avinash/ (najbardziej znany blog o analityce marketingowej).
• Think with Google → https://www.thinkwithgoogle.com/ (raporty i case study o analityce, performance i AI w marketingu).
• HubSpot Blog – Marketing Analytics → https://blog.hubspot.com/marketing/topic/marketing-analytics (praktyczne przewodniki i case study).
• Marketing przy kawie (PL) → https://marketingprzykawie.pl/ (artykuły o trendach i kampaniach w marketingu).
• NowyMarketing (PL) → https://nowymarketing.pl/ (analizy, case study, wywiady o performance i social media).
• Google Analytics https://www.youtube.com/@GoogleAnalytics