Insegnamento a.a. 2023-2024

20843 - MARKET RESEARCH AND BUSINESS FORECASTING / MARKET RESEARCH AND BUSINESS FORECASTING

Dipartimento di Scienze delle Decisioni / Department of Decision Sciences


Per la lingua del corso verificare le informazioni sulle classi/
For the instruction language of the course see class group/s below
Vai alle classi / Go to class group/s: 8 - 9 - 10
MM (6 cfu - II sem. - OB  |  SECS-S/01)
Docente responsabile dell'insegnamento / Course Director:
LUCA MOLTENI

Classi: 8 (II sem.) - 9 (II sem.)
Docenti responsabili delle classi:
Classe 8: LUCA MOLTENI, Classe 9: DANIELE TONINI

Classe/i impartita/e in lingua italiana

Conoscenze pregresse consigliate

E' consigliabile possedere gli elementi di base dell'analisi statistica descrittiva e inferenziale, univariata e bivariata.

Mission e Programma sintetico

MISSION

Il corso si propone di fornire un quadro del ruolo che i metodi quantitativi possono giocare nelle decisioni di marketing strategico e operativo, con particolare riferimento all'attività di ricerca quantitativa estensiva e all'analisi di dati interni (customer database) e specificamente nell'ambito del business forecasting.

PROGRAMMA SINTETICO

  • Fonti dei dati (interni e di ricerca)

  • Fasi e processo di ricerca quantitativa estensiva per sondaggio. Richiami all'analisi univariata e bivariata nell'ambito dell'analisi dei dati provenienti da sondaggio.

  • Introduzione all'analisi statistica multivariata nell'ambito dell'analsi di questionari.

    • Gli approcci quantitativi alla segmentazione della domanda: modello classico e modello flessibile (analisi fattoriale, cluster).
      Le tecniche attribute based e non attribute based per lo studio del posizionamento competitivo (Analisi discriminante lineare, Analisi delle corrispondenze, Multidimensional scaling).

  • Analisi delle serie storiche: modelli univariati (decomposizione stagionale, exponential smoothing e ARIMA) e modelli multivariati (regressione lineare e logistica).

 

 

Il corso è caratterizzato da un alternarsi di lezioni di natura metodologica e di lezioni di natura più applicativa, mediante ricorso a una serie di casi aziendali e all'uso di specifici software diffusi sul mercato. In particolare, si vuole mettere in grado lo studente di replicare in autonomia tutte le analisi proposte durante il corso.


Risultati di Apprendimento Attesi (RAA)

CONOSCENZA E COMPRENSIONE

Al termine dell'insegnamento, lo studente sarà in grado di...

comprendere i processi di ricerca quantitativa estensiva e di costruzione delle previsioni di business sulle principali dinamiche aziendali e di settore

CAPACITA' DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE

Al termine dell'insegnamento, lo studente sarà in grado di...

realizzare autonomanente o collaborare alla realizzazione di una ricerca quantitativa estensiva e costruire modelli di previsione basati sulle serie storiche adeguati all'affidabilità richiesta nei processi decisionali aziendali


Modalità didattiche

  • Lezioni frontali
  • Testimonianze (in aula o a distanza)
  • Esercitazioni (esercizi, banche dati, software etc.)
  • Lavori/Assignment di gruppo

DETTAGLI

Interverranno per le eventuali testimonianze marketing manager heavy user delle metodologie presentate.

Le esercitazioni saranno realizzate su dati reali e mostreranno l'uso operativo delle tecniche illustrate nelle lezioni frontali.

I lavori di gruppo saranno parte rilevante della prova d'esame.

 


Metodi di valutazione dell'apprendimento

  Accertamento in itinere Prove parziali Prova generale
  • Assignment di gruppo (relazione, esercizio, dimostrazione, progetto etc.)
    x
  • Partecipazione in aula (virtuale, fisica)
    x
  • Peer evaluation
    x

STUDENTI FREQUENTANTI

Per gli studenti frequentanti la valutazione del corso sarà basata su due lavori di gruppo (con gruppi composti al massimo da 3 persone), uno relativo a una ricerca quantitativa estensiva (peso 70%) e una relativa ad un'analisi di serie storiche (peso 30%)


STUDENTI NON FREQUENTANTI

Per gli studenti non frequentanti è prevista una prova finale scritta relativa a tutit gli argomenti affrontati nel corso


Materiali didattici


STUDENTI FREQUENTANTI E NON FREQUENTANTI

Testo d'esame:

 

L. Molteni e G. Troilo, "Le ricerche di marketing" - II edizione - Egea, Milano, 2022

Modificato il 11/12/2023 10:23

Classes: 10 (II sem.)
Instructors:
Class 10: ALBERTO SACCARDI

Class group/s taught in English

Suggested background knowledge

It is advisable to possess the basic elements of descriptive and inferential statistical analysis, univariate and bivariate.

Mission & Content Summary

MISSION

The course aims to provide an overview of the role that quantitative methods can play in strategic and operational marketing decisions, with particular reference to extensive quantitative research and the analysis of internal data (customer database) and specifically in the context of business forecasting.

CONTENT SUMMARY

Data sources (internal and research)

Phases and process of extensive quantitative survey by survey. References to univariate and bivariate analysis in the context of the analysis of survey data.

Introduction to multivariate statistical analysis in the context of questionnaire analysis.

Quantitative approaches to demand segmentation: classical model and flexible model (factor analysis, cluster analysis).
The attribute based and non attribute based techniques for the study of competitive positioning (linear discriminant analysis, correspondence analysis, multidimensional scaling).

Time series analysis: univariate models (seasonal decomposition, exponential smoothing and ARIMA) and multivariate models (linear and logistic regression).

 

 

The course is characterized by alternating lessons of a methodological nature and lessons of a more applicative nature, through the use of a series of business cases and the use of specific software available on the market. In particular, the aim is to enable the student to autonomously replicate all the analyzes proposed during the course.


Intended Learning Outcomes (ILO)

KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING

At the end of the course student will be able to...

understand the processes of extensive quantitative research and the construction of business forecasts on the main company and sector dynamics

APPLYING KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING

At the end of the course student will be able to...

setup autonomously or collaborate in the realization of an extensive quantitative research and build forecast models based on historical series suitable for the reliability required in corporate decision-making processes


Teaching methods

  • Face-to-face lectures
  • Guest speaker's talks (in class or in distance)
  • Exercises (exercises, database, software etc.)
  • Group assignments

DETAILS

Marketing manager heavy user will be invited as testimonials of the methodologies presented in the face to face lectures.

The exercises will be carried out on real data and will show the operational use of the techniques illustrated in the lectures.

Group work will be an important part of the exam.


Assessment methods

  Continuous assessment Partial exams General exam
  • Group assignment (report, exercise, presentation, project work etc.)
    x
  • Active class participation (virtual, attendance)
    x
  • Peer evaluation
    x

ATTENDING STUDENTS

For attending students, the evaluation of the course will be based on two group works (with groups composed of a maximum of 3 people), one relating to an extensive quantitative research (weight 70%) and one relating to an analysis of a time series (weight 30%)


NOT ATTENDING STUDENTS

For non-attending students there is a final written test on all the topics covered in the course


Teaching materials


ATTENDING AND NOT ATTENDING STUDENTS

  • K. MALHOTRA NARESH, Marketing Research: An Applied Orientation, Pearson Education. 
Last change 11/12/2023 10:23