Kursus/Jasa KNIME | Implementasi KNIME dalam Analisis Jaringan Sosial untuk Identifikasi Influencer pada Kampanye Digital Marketing

Silabus Implementasi KNIME dalam Analisis Jaringan Sosial untuk Identifikasi Influencer pada Kampanye Digital Marketing

Sesi 1: Pengantar KNIME dan Analisis Jaringan Sosial

• Pengenalan platform analitik KNIME.
• Dasar-dasar analisis jaringan sosial (SNA).
• Konsep utama: node, edge, centrality, dan deteksi komunitas.
• Instalasi dan pengaturan KNIME.

Sesi 2: Memahami Lanskap Digital Marketing

• Dasar-dasar digital marketing.
• Peran influencer dalam kampanye digital marketing.
• Studi kasus kampanye pemasaran influencer yang sukses.

Sesi 3: Import dan Preprocessing Data di KNIME

• Mengimpor data ke dalam KNIME (CSV, Excel, database).
• Pembersihan dan transformasi data.
• Pengenalan node KNIME untuk preprocessing data.

Sesi 4: Pengantar Sumber Data Media Sosial

• Tinjauan sumber data media sosial: Twitter, Instagram, Facebook.
• Metode ekstraksi data menggunakan API dan alat pihak ketiga.
• Persiapan data untuk analisis jaringan sosial.

Sesi 5: Membangun Graf Jaringan Sosial di KNIME

• Membuat graf jaringan dari data media sosial.
• Visualisasi graf jaringan di KNIME.
• Metrik jaringan dasar: degree centrality, density, dan clustering.

Sesi 6: Mengidentifikasi Influencer Kunci Menggunakan Centrality Measures

• Memahami berbagai ukuran centrality: degree, closeness, betweenness.
• Menghitung ukuran centrality di KNIME.
• Menginterpretasikan hasil untuk identifikasi influencer.

Sesi 7: Teknik Analisis Jaringan Lanjutan

• Deteksi komunitas dan modularitas.
• Mengidentifikasi cluster dan sub-komunitas dalam jaringan.
• Aplikasi praktis dalam kampanye pemasaran.

Sesi 8: Analisis Sentimen Konten Media Sosial

• Pengantar analisis sentimen.
• Penambangan teks di KNIME.
• Menganalisis sentimen posting influencer dan reaksi audiens.

Sesi 9: Menggabungkan Analisis Jaringan dengan Analisis Sentimen

• Mengintegrasikan skor sentimen dengan metrik jaringan.
• Mengidentifikasi node berpengaruh dengan sentimen positif tinggi.
• Analisis studi kasus.

Sesi 10: Implementasi Topic Modeling untuk Analisis Konten

• Dasar-dasar topic modeling (LDA, NMF).
• Menerapkan topic modeling pada posting media sosial.
• Menganalisis tema konten dari influencer.

Sesi 11: Enrichment Data dengan Informasi Demografi

• Menambahkan data demografi pada profil influencer.
• Menggunakan sumber data eksternal untuk enrichment.
• Menganalisis tren demografi dalam jaringan influencer.

Sesi 12: Analisis Temporal Aktivitas Influencer

• Melacak aktivitas influencer dari waktu ke waktu.
• Menganalisis tren dan pola dalam frekuensi posting dan engagement.
• Analisis deret waktu di KNIME.

Sesi 13: Mengidentifikasi Influencer Baru

• Mendeteksi influencer baru dan yang sedang berkembang.
• Analitik prediktif untuk pertumbuhan influencer.
• Studi kasus tentang identifikasi influencer baru.

Sesi 14: Membuat Dashboard dan Laporan di KNIME

• Merancang dashboard interaktif.
• Visualisasi metrik jaringan dan hasil analisis.
• Membuat laporan otomatis untuk presentasi stakeholder.

Sesi 15: Integrasi KNIME dengan Alat Lain

• Mengekspor data dari KNIME ke alat visualisasi eksternal (Tableau, Power BI).
• Integrasi dengan Python/R untuk analisis lanjutan.
• Mengotomatiskan alur kerja di KNIME.

Sesi 16: Analisis Kinerja Kampanye Menggunakan KNIME

• Menetapkan KPI untuk kampanye influencer.
• Menganalisis data kinerja kampanye di KNIME.
• Pelaporan tentang ROI dan metrik engagement.

Sesi 17: Analisis Jaringan Multi-Platform

• Menganalisis data influencer lintas platform.
• Membangun graf jaringan terpadu dari berbagai sumber media sosial.
• Mengidentifikasi influencer dengan dampak lintas platform.

Sesi 18: Studi Kasus: Pengembangan Strategi Pemasaran Influencer

• Mengembangkan strategi pemasaran influencer menggunakan KNIME.
• Analisis studi kasus: memilih influencer, memprediksi hasil kampanye.
• Diskusi dan umpan balik.

Sesi 19: Pemodelan Prediktif untuk Kampanye Influencer

• Pengantar pemodelan prediktif di KNIME.
• Membangun model untuk memprediksi keberhasilan kampanye.
• Mengevaluasi kinerja model.

Sesi 20: A/B Testing untuk Kampanye Influencer

• Merancang dan mengimplementasikan A/B test untuk kampanye influencer.
• Menganalisis hasil uji coba di KNIME.
• Mengoptimalkan strategi kampanye berdasarkan hasil uji coba.

Sesi 21: Menangani Big Data di KNIME

• Teknik menangani dataset besar di KNIME.
• Menggunakan KNIME Server untuk analitik yang skalabel.
• Praktik terbaik untuk optimasi kinerja.

Sesi 22: Pertimbangan Etika dalam Pemasaran Influencer

• Privasi dan perlindungan data dalam analisis media sosial.
• Implikasi etis dari identifikasi influencer.
• Mengembangkan strategi pemasaran yang bertanggung jawab.

Sesi 23: Teknik Visualisasi Lanjutan

• Menggunakan ekstensi Visualisasi Jaringan KNIME.
• Kustomisasi visualisasi untuk presentasi stakeholder.
• Praktik terbaik untuk visual storytelling dalam analitik.

Sesi 24: Analitik dan Pemantauan Real-Time

• Mengatur pemantauan real-time aktivitas influencer.
• Menggunakan KNIME untuk pemrosesan data real-time.
• Pemberitahuan dan notifikasi untuk manajemen kampanye.

Sesi 25: Simulasi Jaringan Sosial

• Mensimulasikan interaksi influencer dan evolusi jaringan.
• Menggunakan hasil simulasi untuk mengoptimalkan strategi kampanye.
• Analisis skenario untuk pengambilan keputusan pemasaran.

Sesi 26: Mengotomatiskan Alur Kerja Identifikasi Influencer

• Membangun pipeline otomatis untuk identifikasi influencer.
• Menjadwalkan dan mengotomatiskan alur kerja KNIME.
• Integrasi berkelanjutan dengan platform pemasaran.

Sesi 27: Tinjauan Studi Kasus dan Aplikasi

• Meninjau studi kasus dunia nyata tentang kampanye influencer.
• Menerapkan teknik yang telah dipelajari pada studi kasus komprehensif.
• Diskusi kelompok dan tinjauan sejawat.

Sesi 28: Membangun Dashboard Pemasaran Komprehensif

• Membuat dashboard pemasaran holistik di KNIME.
• Mengintegrasikan berbagai komponen analisis (SNA, sentimen, kinerja).
• Fitur interaktif dan desain pengalaman pengguna.

Sesi 29: Proyek Akhir: Identifikasi Influencer dan Proposal Kampanye

• Mengembangkan proyek akhir: analisis influencer lengkap dan rencana kampanye.
• Memaparkan hasil proyek dan strategi kampanye.
• Tinjauan sejawat dan umpan balik.

Sesi 30: Tren Masa Depan dalam Analisis Jaringan Sosial dan KNIME

• Mengeksplorasi topik lanjutan: basis data graf, integrasi pembelajaran mesin.
• Tren masa depan dalam analitik media sosial dan pemasaran influencer.
• Tinjauan kursus, diskusi jalur karir, dan sumber daya untuk pembelajaran lanjutan.

Silabus ini mencakup pendekatan komprehensif untuk menggunakan KNIME dalam analisis jaringan sosial dan identifikasi influencer, memberikan dasar praktis dan teoretis untuk kampanye digital marketing.