| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Dijital Pazarlama | İVA 508 | | | 3 + 0 | 3 | 7,50 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Bu ders genel hatlarıyla etkili ve özgün dijital pazarlamaya faaliyetlerinde kullanılan kaynakları ve araçları tanıtmaktadır. Ders boyunca öğrenciler içerik pazarlaması, dijital pazarlama kanalları, çevrimiçi markalama stratejileri, etkileyen kişi pazarlaması, sosyal medya yönetimi, Arama Motoru Optimizasyonu ve dijital kampanyaların yönetimi gibi konular hakkında bilgi sahibi olmaktadır. Bu ders, aynı zamanda, öğrencilerin çevrimiçi profillerini geliştirmelerine ve çevrimiçi dünyaya ilişkin anlayışlarını derinleştirerek bilgilerini geliştirmelerine yardımcı olacaktır. |
| |
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
Chatgpt kullanılabilir. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| |
| Kaynaklar: |
| Kingsnorth, Simon. Çev: Laden
İldeniz
Dijital Pazarlama Stratejisi:
Çevrimiçi (online) Pazarlamaya
Bütünleşik Bir Yaklaşım
Nobel Akademik
Yayıncılık; 1. basım
2018
978-
6053207771 |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Genel olarak pazarlamanın dijital ortamda nasıl muamele edildiği ve nasıl işlendiğini göstermek. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |
| |
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
|
| # | Program Yeterlilikleri | Katkı |
| 1 | Veri analitiği yöntem ve tekniklerinin kavramsal temellerine hâkim olmak | 3 |
| 2 | Temel programlama becerilerini geliştirmek ve istatistiksel problemleri çözmeye yardımcı yazılımları kullanacak teorik ve uygulama yetileri kazanmış olmak | 2 |
| 3 | Verileri kullanılabilir formata dönüştürebilmek ve probleme bağlı olarak veri analizi araçlarını kullanarak probleme uygun modelleme yapabilmek ve karar mekanizmasına destek verebilmek | 3 |
| 4 | Verilerden üretilen bilgileri problemlerin çözümünde kullanabilmek, sonuçları veri görselleştirme araçları yardımıyla sunabilmek ve uygulamaların çıktılarını yorumlamayabilmek ve raporlayabilmek | 2 |
| 5 | Veri analitiği ile ilgili problem çözme ve uygulama becerilerini, disiplinler arası çalışmalarda kullanabilmek | 4 |