Neuromarketing e Brandsense

PESQUISA DE MERCADO E INTELIGÊNCIA COMPETITIVA

Métodos quantitativos. Métodos qualitativos. Coordenação, planejamento e execução de pesquisas mercadológicas. Processamento e interpretação de dados. Aferição de resultados; Introdução aos sistemas de informação; Aspectos gerais da pesquisa de mercado; Métodos de pesquisa quantitativa; Métodos de pesquisa quantitativa; Elementos da pesquisa de mercado; Fases da pesquisa de mercado; Pesquisa mercadológica. 

NEUROMARKETING E COMPORTAMENTO DO CONSUMIDOR

O que é Neurociência? Cérebro Trino. Conhecendo nosso Cérebro e suas funções. Curiosidades sobre nosso cérebro. Sistema Sensorial e nossos 5 Sentidos. Principais biosinalizadores e suas funções. Você confia no que vê? Como o Cérebro aprende. Brand Sense ou Marketing Sensorial. O que é Neuromarketing? Principais equipamentos de medição de estímulos. Principais técnicas reconhecidas e como são utilizadas. Formas e símbolos. Storytelling. O mercado aprende você, você aprende o mercado? Artimanhas mercadológicas de atenção cognitiva. 

ESTRATÉGIAS DE MARKETING

Marketing Estratégico: Estratégia, Segmentação e Posicionamento. Análise do Ambiente de Marketing, Ferramentas de Análise e Construção de Cenários. Planejamento Estratégico de Marketing. Estratégias de Vendas e Decisões do Composto Mercadológico. Planos de Marketing. Marketing de Serviços: Conceitos e Características do Marketing de Serviços. Tipos e características dos serviços. Marketing de serviços nos principais segmentos. Satisfação e qualidade em serviços. As dimensões dos serviços. Atendimento como diferencial competitivo. Ambiente de serviços. Estratégias e táticas do marketing de serviços. Marketing de Sustentabilidade: Fundamentos e conceitos da Sustentabilidade Empresarial: o Tripé de Responsabilidade (Econômico, Social e Ambiental). Índices econômicos e socioambientais de medição da sustentabilidade. Casos de práticas sustentáveis. Mix de marketing ambiental. Processo de construção de marca e imagem de empresa sustentável. Tendências no marketing verde. 

INTELIGÊNCIA APLICADA AOS NEGÓCIOS

Business Intelligence; Arquitetura de BI; aplicação de BI nas empresas; CRM (Costumer Relationship Management); CRM e o relacionamento da empresa com seus clientes; ações e táticas do uso do CRM no marketing digital; Análise de Negócios em BI; elementos constitutivos de um processo de tomada de decisão; o processo de tomada de decisão empregando ferramentas de BI; processos de decisão tradicionais com os baseados em ferramentas analíticas. 

GERENCIAMENTO DE DADOS ESTRATÉGICOS

Aplicações da Ciência de Dados; aplicar ciência de dados; aplicação da ciência de dados; business intelligence (BI) e ciência de dados; Arquitetura de Banco de Dados; as arquiteturas e os esquemas de banco de dados; tipos de bancos de dados e os seus usuários; características dos principais bancos de dados relacionais; Banco de Dados, Datawarehouse e Business Intelligence. 

MÉTRICA E ANÁLISE DE RESULTADOS

Indicadores de Desempenho do Negócio; o papel dos Indicadores de desempenho na gestão dos negócios; os indicadores de desempenho na gestão; indicadores de desempenho aplicáveis em cada negócio; Automação de Marketing; benefícios da automação de marketing; ferramentas de automação para diferentes contextos mercadológicos; Métricas de Análise e Otimização de Busca; SEO; ferramentas de pesquisa e estratégias de palavras-chave; processo de mensuração de ações no e-commerce. 

PRESENÇA DIGITAL

Marketing digital; As vantagens do marketing digital para pequenas, médias e grandes empresas; Mix de Marketing Digital; Como os canais de marketing digital podem interagir com os consumidores; Canais de Marketing Digital. 

PLANEJAMENTO DIGITAL

A Persona no Marketing Digital; Compreender o que é estratégia no mundo digital; Estratégias de Marketing Digital; Os principais elementos de um plano de marketing digital; Plano de Marketing Digital. 

REDES SOCIAIS E E-COMMERCE

Gestão de Redes Sociais; A diferença entre branded content e a publicidade tradicional; Branded Content; O impacto do comércio eletrônico nos modelos de negócio tradicionais; E-business e Comércio Eletrônico. 

Big Data

Conceito de Big Data. Dados estruturados e semiestruturados. 5V’s do Big Data. Tecnologias para o Big Data. Elementos da IoT. Integração de Big Data e IoT. Cenários de uso de Big Data. Arquitetura de hardware em big data. Arquitetura de software para big data. Utilizando o ambiente de big data. Hadoop. Processo e aplicação de descoberta de conhecimento com Big Data.  

DATA SCIENCE

Introdução à ciência de dados. Influência da ciência de dados na tomada de decisões. Características de um cientista de dados. Aplicações práticas da ciência de dados.  Ciência de dados e a estatística. Ferramentas para ciência de dados. Linguagem Python e R para ciência de dados. Business Intelligence (BI) e ciência de dados. 

APRENDIZADO DE MÁQUINA

Aprendizado de máquina. O processo de aprendizado de máquina.Etapas do aprendizado de máquina. Tarefas de aprendizado de máquina. Algoritmos de aprendizado de máquina. Aprendizado supervisionado ou preditivo. Aprendizado não supervisionado ou descritivo. Aprendizado semi-supervisionado. Aprendizado por reforço. Comparativo das principais características entre os tipos de aprendizado. Bibliotecas de aprendizado Numpy, Scikit-learn e Pandas. Aplicações do aprendizado de máquina.