Data-Driven Sales (5 op)

Osaamistavoitteet (Opintojakso)

Myynnin tekeminen on muuttunut asiakkaiden ostokäyttäytymisen, digitalisaation ja globaalin busineksen seurauksena. Digitaalisuus muuttaa jokaista liiketoimintaa ja data luo liiketoiminnoille uusi mahdollisuuksia. Lisäksi data tehostaa päätlksentekoa.

Opintojakson suoritettuaan opiskelija tietää, miten digitalisaatio muuttaa liiketoimintaa sekä myynnin ja markkinoinnin tekemistä. Opiskelijoilla on uusia metodeja ja teknologioita tehdä myyntiä entistä tehokkaamin tavoin. Opintojakson aikana opiskelijoiden kriittinen ajattelu lisääntyy myynnin ja matkkinoinnin tekemisen suhteen tänä päivänä.

Sisältö (Opintojakso)

Opintojakson aikana opiskelijat tarkastelevat datan, näkemyksellisyyden ja analytiikan roolia vaativassa myyntityössä. Opintojakson aikana opiskelijat ymmärtävät, miten tekoäly vaikuttaa tulevaisuuden myynnin tekemiseen ja oppivat, miten myyntiä tulisi tehä tulevaisuudessa ja itse asiassa jo tänään. Uudet tavat luovat uusia mahdollisuuksia myynnin ja markkinoinnin ammattilaisille tehdä myös päätöksiä jotka pohjautuvat datalle.

Kysymyksiä, joihin opintojakso antaa vastauksia ovat mm.
- Miten muuttunut ostokäyttäytyminen ja digitalisaatio vaikuttaa myynnin tekemiseen?
- Miten myydä tänä päivänä?
- Millaisia digitaalisia työkaluja tulisi käyttää?
- Miten tekoäly ja data vaikuttavat tulevaisuuden myynnin ja markkinoinnin tekemiseen?

Tämä opintojakso toteutetaan tiiviissä yhteistyössä yritysedustajien kanssa ja oppiminen pohjautuu kirjallisuudelle, lähitapaamisille ja tehtäville.

Tule mukaan opintojaksolle ja voita tulevaisuudessa!

Esitietovaatimukset (Opintojakso)

-

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1-2) (Opintojakso)

Opiskelija osaa määritellä, miten dataa käytetään osana myyntiä. Hän tietää miten kerätä dataa ja miten tekoälyä voi hyödyntää vaativassa myyntityössä. Opiskelija osaa tehdä yleisiä päätöksiä datan pohjalta. Opiskelija suoriutuu opintojaksosta opintojakson minimitavoitteisiin pohjaten.

Arviointikriteerit, hyvä (3-4) (Opintojakso)

Opiskelija tietää miten dataa hyödynnetään osana myyntiä. Hän tietää miten kerätä dataa, miten analysoida ja miten tulkita dataa päätöksentekoa varten. Hän myös tietää, miten tekoälyä voi hyödyntää vaativassa myyntityössä. Opiskelija osaa tehdä päätöksiä datan pohjalta. Opiskelija suoriutuu opintojaksosta opintojakson tavoitteisiin pohjaten.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5) (Opintojakso)

Opiskelija osaa hyödyntää laajasti dataa osana myyntiä. Hän osaa kerätä dataa, analysoida ja tulkita dataa päätöksentekoa varten. Hän myös osaa hyödyntää tekoälyä vaativassa myyntityössä. Opiskelija osaa tehdä liiketoimintaa edistäviä päätöksiä datan pohjalta. Opiskelija suoriutuu opintojaksosta opintojakson tavoitteisiin pohjaten erinomaisestin.

Aika ja paikka

We meet 6 times at TAMK - You are warmly welcomed! We'll start every time at 3 pm and and ens at 6 pm. Team of Vainu.io is present at every lecture!
18.9. Modern sales and marketing at G00-10 TAMK
25.9. Data & data in sales ​at G00-10 TAMK
2.10. Contacting and social selling at G00-10 TAMK
9.10. Mathematics and Sales & modern IT-systems at G00-10 TAMK
23.10. AI and the future of Sales at Backstage at G00-10 TAMK​
30.10. Team cases and reflection at Backstage Y-kampus TAMK

Arviointiasteikko

0-5

Opiskelumuodot ja opetusmenetelmät

​

Oppimateriaalit

Gentsch, P. (2018). AI in Marketing, Sales and Service: How Marketers Without a Data Science Degree Can Use AI, Big Data and Bots. Springer.
Hughes, T., Gray, A., & Whicher, H. (2018). Smarketing: How to Achieve Competitive Advantage Through Blended Sales and Marketing. Kogan Page Publishers.
Matthews, B. (2018). Sales enablement. Newark: John Wiley & Sons, Incorporated.
Roberge, M. (2015). The Sales Acceleration Formula: Using Data, Technology, and Inbound Selling to go from $0 to $100 Million. John Wiley & Sons.

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Data-Driven Sales is 5 credits course and this means 135 hours of work​ which includes:
- 6 lessons​
- Assignment 1: Team assignment based on Vainu’s case
- Assignment 2: Book reading & learning diary​
All the information will be found in TABULA​! You will get the key to Tabula on our fisrt meeting!
Vainu.io will bring their software for students to use​ during the course.

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

The student team need to find a company to whom team will be making the team work.

Lisätietoja opiskelijoille

We meet 6 times at TAMK - You are warmly welcomed! We'll start every time at 3 pm and and ens at 6 pm. Team of Vainu.io is present at every lecture!
18.9. Modern sales and marketing
25.9. Data & data in sales
2.10. Contacting and social selling
9.10. Mathematics and Sales & modern IT-systems
23.10. AI and the future of Sales
30.10. Team cases and reflection

Arviointikriteerit - hylätty (0) (Ei käytössä, kts Opintojakson Arviointikriteerit ylempänä)

The student is not attending to the lectures and do not finish assignments.

Arviointikriteerit - tyydyttävä (1-2) (Ei käytössä, kts Opintojakson Arviointikriteerit ylempänä)

The student can name how data is used in sales context. He/she knows how to gather sales data. He/she is aware of how artificial intelligence is used in sales. The student can make general decisions based on sales data.
The student meet the minimum course objectives. He/she participate in the contact lessons. The student complete the course assignments on a satisfactory level. The student's performance indicate that he/she meet the minimum requirements set in the curriculum of the course.

Arviointikriteerit - hyvä (3-4) (Ei käytössä, kts Opintojakson Arviointikriteerit ylempänä)

The student is familiar with using data in sales context. He/she knows how to gather, analyze and interpret sales data. He/she is aware of how artificial intelligence is used in sales. The student can make decisions based on sales data.
The student meet the course objectives. He/she participate in the contact lessons. The student complete the course assignments. The student's performance indicate that he/she meet the requirements set in the curriculum of the course.

Arviointikriteerit - kiitettävä (5) (Ei käytössä, kts Opintojakson Arviointikriteerit ylempänä)

The student is highly competent in using data in sales context. He/she possess a comprehensive understanding of gathering, analyzing and interpreting sales data. He/she is familiar with the application of artificial intelligence in sales. The student can make meaningful decisions for the company based on sales data.
The student meet the course objectives sovereignly. He/she successfully participate in the contact lessons. The student complete the course assignments on a distinguished level. The student's performance indicate that he/she has outstandingly fulfilling all the requirements set in the curriculum of the course.