รายละเอียดขั้นตอนและกระบวนการจัดการเรียนรู้ในแต่ละชุดวิชา (Module) ที่สอดคล้องกับ PLO ของหลักสูตร การจัดการเรียนการสอนของหลักสูตรนี้ออกแบบบนแนวคิด Outcome-Based Education (OBE) และ Work-Integrated Learning โดยใช้ปัญหาและบริบทจริงของสถานประกอบการเป็นฐาน (Problem-Based Learning) เพื่อพัฒนาผู้เรียนให้บรรลุผลลัพธ์การเรียนรู้ของหลักสูตร (Program Learning Outcomes: PLO) อย่างเป็นรูปธรรม กระบวนการเรียนรู้ในทุก Module ประกอบด้วย 3 ขั้นตอนหลัก ได้แก่ 1) การพัฒนาความรู้และทักษะ (Upskill) 2) การให้คำปรึกษาและโค้ชเชิงลึก (Consult & Mentoring) 3) การเรียนรู้จากการลงมือปฏิบัติจริง (Experiential Learning)
Module 1: Marketing Technology Landscape ความเชื่อมโยงกับ PLO: PLO 1.1 – ความเข้าใจภาพรวมเทคโนโลยีการตลาดและการออกแบบกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี กระบวนการจัดการเรียนรู้ 1) ศึกษาภูมิทัศน์เทคโนโลยีการตลาด (MarTech Landscape) แนวโน้ม และทิศทางในอนาคต 2) วิเคราะห์กรณีศึกษาองค์กรที่ประสบความสำเร็จจากการใช้ MarTech 3) ฝึกสำรวจและคัดเลือกเครื่องมือ MarTech ที่เหมาะสมกับบริบทธุรกิจ 4) ออกแบบ MarTech Integration Plan โดยเชื่อมโยงเทคโนโลยีกับเป้าหมายเชิงกลยุทธ์ขององค์กร 5) ทดลองประยุกต์ใช้แผนกับบริบทจริงขององค์กรผู้เรียน ผู้เรียนสามารถวิเคราะห์และเลือกใช้เครื่องมือเทคโนโลยีทางการตลาดอย่างมีเหตุผล และเชื่อมโยงการใช้เทคโนโลยีกับกลยุทธ์ธุรกิจได้อย่างเป็นระบบ
Module 2: Data-Driven Marketing ความเชื่อมโยงกับ PLO: PLO 1.2 – การใช้ข้อมูลและเครื่องมือวิเคราะห์เพื่อพัฒนากลยุทธ์การตลาด
กระบวนการจัดการเรียนรู้ 1) เรียนรู้แนวคิด Data-Driven Marketing และกระบวนการเก็บรวบรวมข้อมูล 2) ฝึกใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลและการทำ Data Visualization 3) วิเคราะห์ข้อมูลจริงของธุรกิจหรือสถานประกอบการของผู้เรียน 4) พัฒนาแผนกลยุทธ์การตลาดจากข้อมูลเชิงลึก 5) ทดสอบการใช้ข้อมูลเพื่อวัดผลและปรับปรุงประสิทธิภาพแคมเปญ ผู้เรียนสามารถแปลผลข้อมูลทางการตลาดเป็นข้อมูลเชิงกลยุทธ์ (Insight) และใช้ข้อมูลสนับสนุนการตัดสินใจเชิงธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Module 3: AI and Automation for Digital Marketing ความเชื่อมโยงกับ PLO: PLO 1.3 – การประยุกต์ใช้ AI และระบบอัตโนมัติเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการตลาด
กระบวนการจัดการเรียนรู้
1) ศึกษาหลักการ AI และ Automation ในบริบทการตลาดดิจิทัล
2) ฝึกใช้เครื่องมือ AI สำหรับการสื่อสาร การจัดการลูกค้า และการทำการตลาด
3) ออกแบบ AI-Driven Campaign Plan ที่สอดคล้องกับบริบทธุรกิจ
4) สร้างและทดสอบ Automation Workflow สำหรับกระบวนการทางการตลาด
5) วิเคราะห์ผลกระทบด้านจริยธรรมและความยั่งยืนของการใช้ AI
ผู้เรียนสามารถออกแบบแคมเปญที่ใช้ AI และ Automation ได้จริง พร้อมทั้งตระหนักถึงการใช้เทคโนโลยีอย่างเหมาะสมและรับผิดชอบ
Module 4: Digital Marketing Strategy ความเชื่อมโยงกับ PLO: PLO 1.4 – การบูรณาการกลยุทธ์การตลาดดิจิทัลอย่างครบวงจร
กระบวนการจัดการเรียนรู้ 1) วิเคราะห์ตลาด กำหนดเป้าหมาย และออกแบบกลยุทธ์การตลาดดิจิทัล 2) บูรณาการ MarTech, Data, AI และ Automation เข้าด้วยกัน 3) ฝึกการนำแผนไปปฏิบัติจริง (Execution) และการวัดผล (Measurement & Optimization) 4) จัดทำ Capstone Project จากโจทย์จริงขององค์กร 5) นำเสนอผลงานต่อคณะกรรมการผู้ทรงคุณวุฒิจากภาคอุตสาหกรรม ผู้เรียนสามารถพัฒนาแผนกลยุทธ์การตลาดดิจิทัลที่นำไปใช้ได้จริง และสอดคล้องกับเป้าหมายองค์กรและการเปลี่ยนแปลงของตลาด
ผลผลิต (Output) และผลลัพธ์ (Outcome) ที่เกิดขึ้นจริงจากผู้เรียนในหลักสูตร
ผลผลิต (Output) จากการดำเนินกิจกรรมการเรียนรู้ในแต่ละ Module ผู้เรียนได้สร้างผลงานเชิงประจักษ์ ได้แก่ 1) รายงานวิเคราะห์กรณีศึกษาและแผนบูรณาการ MarTech 2) รายงานการวิเคราะห์ข้อมูลและ Dashboard เชิงกลยุทธ์ 3) แผนแคมเปญที่ขับเคลื่อนด้วย AI และแบบจำลอง Automation Workflow 4) แผนกลยุทธ์การตลาดดิจิทัลแบบบูรณาการ (Capstone Project) และการนำเสนอผลงาน ผลงานเหล่านี้สะท้อนถึงความสามารถในการประยุกต์ใช้ความรู้ เทคโนโลยี และข้อมูลกับบริบทการทำงานจริง
ผลลัพธ์ (Outcome) ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจริงจากผู้เรียนและการดำเนินหลักสูตร ได้แก่ 1) ผู้เรียนมีสมรรถนะด้านการวางแผนและบริหารกลยุทธ์การตลาดดิจิทัลเพิ่มขึ้นอย่างชัดเจน 2) ผู้เรียนสามารถนำผลงานจากหลักสูตรไปใช้พัฒนางานหรือธุรกิจของตนเองได้จริง 3) สถานประกอบการรับรู้ถึงการพัฒนาทักษะของผู้เรียนในด้าน MarTech, Data และ AI ในระดับที่สามารถนำไปใช้งานได้ 4) ผลงาน Capstone Project ถูกใช้เป็นต้นแบบเชิงกลยุทธ์และ Portfolio สำหรับการพัฒนาอาชีพของผู้เรียน ผลการประเมินความพึงพอใจจากผู้เรียนและสถานประกอบการอยู่ในระดับดี สะท้อนถึงประสิทธิผลของการออกแบบและดำเนินการหลักสูตรตาม PLO ที่กำหนดไว้