Course Syllabus
Obiettivi formativi
Obiettivi formativi
Il corso guida gli studenti nella progettazione di un piano di marketing digitale e brand management per un caso aziendale. Integra l'analisi del mercato e del cliente con il posizionamento del brand, la crescita digitale, le tecnologie martech e l'intelligenza artificiale. Le conoscenze teoriche sono acquisite online; gli incontri sincroni sono dedicati all'applicazione, alla discussione delle scelte e alla revisione del project work.
Al termine del corso lo studente saprà analizzare un'opportunità di mercato, identificare un segmento prioritario, ricostruire il percorso decisionale del cliente e definire un posizionamento distintivo. Saprà tradurre la strategia in obiettivi, contenuti, canali, processi di conversione e misure di risultato; progettare applicazioni coerenti di CRM, marketing automation e AI; discutere limiti, ipotesi e qualità delle evidenze utilizzate.
Conoscenza e capacità di comprensione
Comprendere l'evoluzione dalle logiche outbound e inbound ai sistemi di marketing abilitati dall'AI; conoscere i concetti di segmentazione, buyer journey, brand positioning, content marketing, funnel, CRM, automazione e misurazione.
Conoscenza e capacità di comprensione applicate
Applicare i modelli a un caso aziendale mediante un piano integrato di marketing e brand management, con un workflow martech e un'applicazione motivata dell'AI.
Autonomia di giudizio
Valutare alternative strategiche e operative, distinguere dati verificati da ipotesi e verificare criticamente i risultati degli strumenti AI.
Abilità comunicative
Presentare e difendere in inglese le scelte del piano con argomentazioni, dati e materiali visivi comprensibili a interlocutori aziendali.
Capacità di apprendimento
Aggiornare autonomamente strumenti e pratiche di marketing, valutandone l'utilità rispetto a uno specifico obiettivo di business.
Contenuti sintetici
I principali temi che saranno affrontati durante il corso sono:
- Evoluzione del marketing digitale
- Mercato, cliente e buyer journey
- Posizionamento, proposta di valore e narrazione del brand
- Obiettivi e modello di crescita
- Strategia dei contenuti e dei canali
- Conversione e relazione con le vendite
- CRM, dati e marketing automation
- Applicazioni dell'AI
- Misurazione e miglioramento continuo
Programma esteso
1. Mercato e cliente
Scenario competitivo, segmentazione, bisogni, problemi, obiettivi, fonti informative e qualità delle evidenze.
2. Percorso di scelta
Fasi, domande, touchpoint e ostacoli del buyer journey; percorsi non lineari.
3. Brand e posizionamento
Mappatura competitiva, proposta di valore, messaggio centrale, storytelling e identità del brand.
4. Obiettivi
Connessione fra risultati di business e marketing; ipotesi su audience, contatti, opportunità e clienti.
5. Crescita digitale
Contenuti per fase del percorso, ricerca e presenza digitale, media, distribuzione, conversioni e raccordo commerciale.
6. Martech e AI
CRM, segmentazione, dati, trigger e workflow; AI nella ricerca, nella produzione, nell'analisi e nell'orchestrazione, con supervisione umana.
7. Misurazione
KPI, dashboard, test, interpretazione dei risultati e revisione delle decisioni.
Prerequisiti
Non sono richieste competenze tecniche di programmazione. È utile una conoscenza introduttiva dei principi di marketing e un livello di inglese adeguato alla fruizione dei materiali e alla presentazione del lavoro.
Metodi didattici
Il corso è erogato in inglese e adotta il flipped learning: video, letture, casi ed esercizi online introducono i concetti; gli incontri sincroni sono checkpoint per simulazioni, discussione e feedback.
Il project work accompagna l'intero percorso: gli studenti sviluppano in gruppo un piano marketing in sette punti per un'azienda, dichiarando le fonti, le ipotesi e l'uso dell'AI.
Sono previsti i seguenti checkpoint sincroni:
- Sabato 3 ottobre 2026, 10:30–13:30 Presentazione del corso; mercato, cliente e brand 1–3
- Sabato 21 novembre 2026, 10:30–13:30 Obiettivi e crescita digitale 4–5
- Sabato 5 dicembre 2026, 10:30–13:30 Tecnologie martech, AI e misurazione 6–7
Impegno previsto: 9 ore di incontri sincroni e circa 40 ore di attività asincrone, comprensive di studio, esercizi e sviluppo del project work. Le modalità di accesso agli incontri e le scadenze delle consegne saranno comunicate attraverso la piattaforma del corso.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Project work di gruppo (60%) e prova individuale in inglese (40%). Il project work consiste in un piano marketing di 12 mesi articolato nei sette punti del programma e in una presentazione finale. La prova individuale verifica comprensione dei modelli, capacità di applicarli e valutazione critica delle scelte, comprese quelle relative all'AI.
La composizione dei gruppi, la forma della prova individuale e le date di consegna saranno definite prima della pubblicazione ufficiale.
Testi di riferimento
Testo principale
Hanne Knight, Lizette Vorster Larsen (2026)
Digital Marketing in Practice: Design, Implement and Measure Effective Campaigns
2ª edizione, Kogan Page.
Testo integrativo
Ediz Edip Akçay (2026)
Marketing Technology: Integrating Martech for Transformational Marketing
Kogan Page.
Saranno assegnati capitoli selezionati in relazione alle unità didattiche. Video del docente, casi applicativi e risorse digitali aggiornate saranno messi a disposizione sulla piattaforma del corso.
Periodo di erogazione dell'insegnamento
Primo semestre
Lingua di insegnamento
Inglese
Sustainable Development Goals
Learning objectives
Learning objectives
The course guides students in designing a digital marketing and brand management plan for a business case. It integrates market and customer analysis with brand positioning, digital growth, martech technologies, and artificial intelligence. Theoretical knowledge is acquired online; synchronous sessions are dedicated to application, discussion of choices, and review of the project work.
By the end of the course, students will be able to analyze a market opportunity, identify a priority segment, reconstruct the customer decision journey, and define a distinctive positioning. They will be able to translate strategy into objectives, content, channels, conversion processes, and performance measures; design coherent applications of CRM, marketing automation, and AI;
and discuss the limitations, assumptions, and quality of the evidence used.
Knowledge and ability to understand
Understand the evolution from outbound and inbound approaches to AI-enabled marketing systems; understand the concepts of segmentation, buyer journey, brand positioning, content marketing, funnel, CRM, automation, and measurement.
Applying knowledge and ability to understand
Apply the models to a business case through an integrated marketing and brand management plan, including a martech workflow and a justified application of AI.
Making judgements
Evaluate strategic and operational alternatives, distinguish verified data from assumptions, and critically assess the outputs of AI tools.
Communication skills
Present and defend the choices made in the plan in English, using arguments, data, and visual materials that are understandable to business audiences.
Learning skills
Independently update marketing tools and practices, assessing their usefulness in relation to a specific business objective.
Contents
The main topics covered during the course are:
- Evolution of digital marketing
- Market, customer, and buyer journey
- Positioning, value proposition, and brand storytelling
- Objectives and growth model
- Content and channel strategy
- Conversion and relationship with sales
- CRM, data, and marketing automation
- Applications of AI
- Measurement and continuous improvement
Detailed program
1. Market and customer
Competitive landscape, segmentation, needs, problems, objectives, information sources, and quality of evidence.
2. Decision journey
Stages, questions, touchpoints, and obstacles in the buyer journey; non-linear journeys.
3. Brand and positioning
Competitive mapping, value proposition, core message, storytelling, and brand identity.
4. Objectives
Connection between business and marketing results; assumptions about audience, contacts, opportunities, and customers.
5. Digital growth
Content for each stage of the journey, search and digital presence, media, distribution, conversions, and alignment with sales.
6. Martech and AI
CRM, segmentation, data, triggers, and workflows; AI in research, production, analysis, and orchestration, with human oversight.
7. Measurement
KPIs, dashboards, testing, interpretation of results, and revision of decisions.
Prerequisites
No technical programming skills are required. An introductory knowledge of marketing principles and a level of English suitable for engaging with the materials and presenting the work are recommended.
Teaching methods
The course is taught in English and adopts a flipped-learning approach: videos, readings, cases, and online exercises introduce the concepts; synchronous sessions serve as checkpoints for simulations, discussion, and feedback.
The project work runs throughout the course: students work in groups to develop a seven-part marketing plan for a company, declaring the sources, assumptions, and use of AI.
The following synchronous checkpoints are planned:
- Saturday, 3 October 2026, 10:30-13:30 Course introduction; market, customer, and brand 1-3
- Saturday, 21 November 2026, 10:30-13:30 Objectives and digital growth 4-5
- Saturday, 5 December 2026, 10:30-13:30 Martech technologies, AI, and measurement 6-7
Expected workload: 9 hours of synchronous sessions and approximately 40 hours of asynchronous activities, including study, exercises, and development of the project work. Access arrangements for the sessions and assignment deadlines will be communicated through the course platform.
Assessment methods
Group project work (60%) and an individual assessment in English (40%). The project work consists of a 12-month marketing plan structured around the seven points of the syllabus and a final presentation. The individual assessment evaluates understanding of the models, ability to apply them, and critical evaluation of the choices made, including those related to AI.
Group composition, the format of the individual assessment, and submission dates will be defined before official publication.
Textbooks and Reading Materials
Main textbook
Hanne Knight, Lizette Vorster Larsen (2026)
Digital Marketing in Practice: Design, Implement and Measure Effective Campaigns
2nd edition, Kogan Page.
Supplementary textbook
Ediz Edip Akçay (2026)
Marketing Technology: Integrating Martech for Transformational Marketing
Kogan Page.
Selected chapters will be assigned in relation to the teaching units. Instructor videos, applied cases, and updated digital resources will be made available on the course platform.
Semester
First semester
Teaching language
English
