Ritratto di alessio.dileo@uniroma1.it

Accesso classroom:

A-E  codice qrbqwwy

F-O codice f45g3et

P-Z codice wbjzmyn

 

 

VALUTAZIONE FINALE

 

a) STUDENTI CHE PRESENTANO IL PROJECT WORK

L’attività relativa al caso studio sviluppata durante il corso e il costante confronto in aula con il docente e i suoi collaboratori di cattedra saranno parte fondamentale della valutazione del corso, che prevede anche una prova scritta integrativa.

La valutazione prenderà in considerazione :

1) Valutazione del project work (Fino a 20 punti) . Gli studenti dovranno redigere un Report di progetto che verrà valutato dal docente sulla base dei seguenti parametri:

  • (fino a 10 punti) Qualità tecnica del progetto: applicazione dei concetti teorici, linguaggio corretto, completezza
  • (fino a 5 punti) Presenza certificata alle sessioni di tutoraggio e alle altre attività indicate durante le lezioni
  • (fino a 5 punti) Impegno, applicazione delle indicazioni ricevute, miglioramento continuo, originalità

2) Media dei project work focus (fino a 10 punti)

 

Il voto conseguito dal gruppo vale per tutti componenti e costituisce la base di voto per la prova orale (facoltativa), che si basa sui contenuti del progetto, del corso e sui testi di studio.

 

 

STUDENTI NON FREQUENTANTI O CHE NON PRESENTANO IL PROJECT WORK

NON FREQUENTANTI

1 - Tesina consiste in quanto segue:


Output: 5 pagine in pdf (times new roman 12, interlinea 1,5 pt) strutturate secondo la seguente struttura:

 

  • Inquadramento del tema
  • Discussione
  • Identificazione caso studio e presentazione dei risultati
  • Conclusioni e implicazioni etiche e manageriali

 

Letture minime consigliate

European House Ambrosetti, Microsoft (2023). AI 4 Italy - Impatti e prospettive dell’Intelligenza Artificiale Generativa per l’Italia e il Made in Italy

Marketing AI Institute (2023). State of AI in Marketing 2023

Martechvibe (2023). The 2023 State of Martech Report

Rust, R. T. (2020). The future of marketing. International Journal of Research in Marketing37(1), 15-26.

Vlačić, B., Corbo, L., e Silva, S. C., & Dabić, M. (2021). The evolving role of artificial intelligence in marketing: A review and research agenda. Journal of Business Research128, 187-203.

Payne, K. (2018). Artificial intelligence: a revolution in strategic affairs?. Survival60(5), 7-32.

Davenport, T. H., Guha, A., & Grewal, D. (2021). How to design an AI marketing strategy. Harvard Business Review99(4), 42-47.

Ogilvy (2023). The Impact of AI on Marketing: From Algorithms to Artistry. Disponibile al link www.ogilvy.com/sites/g/files/dhpsjz106/files/pdfdocuments/THE%20IMPACT%20OF%20AI%20ON%20MARKETING_FROM%20ALGORITHMS%20TO%20ARTISTRY.pdf

 

 

Tema generale:

Oggi l'Intelligenza Artificiale (IA) sta svolgendo un ruolo sempre più rilevante nel campo del marketing, ridefinendo le strategie e le interazioni con i consumatori e con l'intero mercato. In questo breve saggio lo studente dovrà esaminare l'impatto dell'IA, focalizzando su un tema specifico indicato dal docente.

 

Il tema specifico verrà comunicato allo studente via mail, entro e non oltre i 14 giorni dall'esame scrivendo una mail al docente

 

 

2 - Prova scritta

Prevede 1 sezione con 3 domande a risposta multipla, 1 risposta su un grafico/framework e un’analisi di un caso dal manuale Mattiacci A., Pastore A. (2021, 2^ edizione) Marketing Il management orientato al mercato, Hoepli Parti V, VI e VII

 

 

3 - Prova orale (Facoltativa)

Insegnamento Codice Anno Corso - Frequentare Bacheca
MARKETING PLANNING 10600163 2022/2023
MARKETING OPERATIVO 10596494 2021/2022

Alessio Di Leo ha un dottorato di ricerca in Marketing. I suoi studi si concentrano sui temi del consumer behavior, sostenibilità e innovazione principalmente nei settori food&grocery, e lusso.