Методология научных исследований в менеджменте: Методы научных исследований в маркетинге

Магистратура 2020/2021

Статус: Курс обязательный (Smart-маркетинг: данные, аналитика, инсайты)

Направление: 38.04.02. Менеджмент

Кто читает: Департамент менеджмента

Где читается: Факультет экономики, менеджмента и бизнес-информатики

Когда читается: 1-й курс, 2-4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Манокин Михаил Андреевич, Чернышова Александра Александровна

Прогр. обучения: SMART-Маркетинг: данные, аналитика, инсайты

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 84

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Настоящая дисциплина относится к базовой части цикла дисциплин направления образовательной программы магистратуры. Формат изучения дисциплины: без использования онлайн-курса. В результате освоения учебной дисциплины, студенты должны владеть следующими знаниями, умениями и навыками: знать базовую терминологию качественных исследований, основные методы эмпирических исследований, применяемые в маркетинге; уметь: поставить исследовательскую задачу и подобрать методы ее решения; проводить интервью, маркетинговые наблюдения и полевые эксперименты, фокус-группы; создавать листы для проведения массовых опросов потребителей; владеть навыком проведения основных видов анализа данных.

Цель освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины «Методология научных исследований в менеджменте: методы научных исследований в маркетинге» являются: в научно-исследовательской деятельности целями являются: выявление актуальных проблем и тенденций в области управления; разработка программ научных исследований, организация их выполнения; поиск, сбор, обработка, анализ и систематизация информации по теме исследования; подбор, адаптация, разработка и использование методов и инструментов исследования и анализа результатов; подготовка обзоров, отчетов и научных публикаций; в консультационной деятельности являются: подбор, адаптация, разработка и использование методов и инструментов решения проблем компаний; подготовка и представление обзоров, отчетов и рекомендаций.

Планируемые результаты обучения

Умеет составить и обосновать программу качественного исследования, сформировать на базе качественных данных опрос
Умеет разрабатывать и анализировать результаты количественных исследований

Содержание учебной дисциплины

Методы проведения качественных исследований
Тема 1. Программа исследований в маркетинге Значение научных исследований в маркетинге. Основные цели и задачи исследова-ний. Типология исследований в маркетинге. Особенности и различия качественных и количественных инструментов исследования. Разработка и презентация концепции маркетингового исследования. Тема 2. Метод обоснованной теории в маркетинге Grounded theory как основной принцип разработки стратегии качественного исследования. Подходы Страусса-Корбин и Глейзера к разработке стратегии. Исследовательская проблема и исследовательский вопрос. Работа с исследовательскими материалами. Техника кодирования качественных данных. Методы анализа качественных данных. Создание субкатегорий и категорий, характеристика связей между ними. Формулировка теории. Тема 3. Метод наблюдения Типология наблюдений. Отличия между включённым и невключённым наблюдением и проблема позиции наблюдателя. Основные осложнения, сопровождающие процесс наблюдения в поле; эффект Хоторна. Создание гайда наблюдения; формирование целей наблюдения, требований к наблюдателям. Комбинация бесструктурного и жёсткого наблюдений; инструментарий наблюдателя. Проведение наблюдения и формулировка отчёта. Тема 4. Метод интервью Цели интервью в маркетинге. Подготовка опросного листа. Порядок проведения интервью. Стратегии поведения во время разговора с респондентом. Особенности расшифровки и интерпретации интервью. Интервью в маркетинге. Дистанционное интервью. Проблемы при проведении интервью: идентификация с респондентом, закрытый респондент, стремление использовать/избегать конфронтации с респондентом. Тема 5. Комплексные методы качественных исследований Фокус-группа: отличия от интервью, правила проведения, основные этапы, инструменты и элементы проведения. Особенности организации фокус-групп. Методы мозгового штурма, сравнения вариантов решений. Метод Дельфи и комиссий, другие методы экспертной оценки. Тема 6. Построение выборки для маркетинговых вопросов. Значение выборки в проведении опроса. Случайные и неслучайные типы выборки. Методы построения случайной выборки: простой, систематический, стратифицированный, гнездовой методы. Методы построения неслучайной выборки: стихийная выборка, квотная выборка, выборка по методу основного массива, методу «снежного кома». Тема 7. Составление анкет количественных исследований. Типичные типы анкет для проведения количественных исследований. Типы шкал и соответствующие им вопросы. Сравнительное и несравнительное шкалирование. Типичные маркетинговые шкалы: шкалы Лайкерта, попарное сравнение, упорядочивание, q-сортировка, распределение постоянной суммы. Нетипичные варианты маркетинговых шкал. Формулировка вопросов и подготовка опросных листов. Тема 8. Контент-анализ в маркетинге. Маркетинговые задачи, решаемые изучением прессы, документов и письменных источников.
Методы исследования и анализа количественных данных
Тема 9. Эволюция моделей принятия решений в маркетинге. Базовые типы моделей в маркетинге и их соотношение с методами маркетинговых исследований, эволюция моделей принятия решений в маркетинге, последние тенденции в маркетинговой аналитике, алгоритм построение аналитической модели. Тема 10. Подготовка данных для анализа Подготовка данных для моделирования: создание выборки и проблемы с этим связанные, подготовка данных при опросах, основные шаги при чистке данных (в том числе способы поиска и выбросов и их учет в модели), статистическая корректировка данных. Подготовка данных к анализу, в том числе этапы подготовки данных при опросах, 6 показателей качества данных, в том числе выбросы. Статистическая корректировка данных. Тема 11. Типы переменных и базовые статики Качественные и количественные переменные, описательные статистики для каждого типа переменных: показатели центрирования, показатели вариации (ограничения и достоинства). Базовые графики для разных типов переменных. Анализ взаимосвязи показателей разных типов: корреляции и таблицы сопряженности, проверка значимости. Тема 12. Ассоциативные правила Ассоциативные правила: цель применения, алгоритм применения, расчет метрик support, confidence, lift. Идея алгоритма apriori по выбору ассоциативных правил. Практическая реализация. Тема 13. Статические гипотезы на 2-х выборках Структура проверки гипотез. Тесты на сравнение средних в 2-х выборках: классификация (для зависимых и для независимых выборок), цели использования, проверка гипотез в данном случае. Тесты на сравнение медиан в 2х выборках (для зависимых и для независимых выборок): цель, алгоритм применения. Практическая реализация. Тема 14. Факторный анализ Факторный анализ: цель и задачи применения, в том числе в маркетинге. Пояснить суть метода главных компонент, математическая модель, лежащая в основе этих типов. Критерии выбора количества факторов. Вращение: суть, геометрическая интерпретация. Критерии применимости факторного анализа, критерии выбора количества наблюдений, основные недостатки подхода. Алгоритм применения факторного анализа. Практическая реализация. Тема 15. Кластерный анализ Кластерный анализ. Цель и задачи кластерного анализа, в том числе в маркетинге. Метрики расчета расстояния между объектами, способы расчета расстояния между кластерами: суть, в каких ситуациях применяется. Геометрическая интерпретация кластерного анализа. Иерархический кластерный анализ: алгоритм, ограничения. Способы определения количества кластеров. Метод k-средних: суть, алгоритм, ограничения. Практическая реализация. Тема 16. Линейный регрессионный анализ Регрессионный анализ: цель и задачи проведения, в том числе в маркетинге. Линейная регрессия. Способ оценки коэффициентов модели, геометрическая интерпретация способа оценки. Интерпретация коэффициентов регрессии, проверка значимости (формулировка гипотезы на проверку значимости). Показатели качества модели. Практическая реализация. Тема 17. Модели дискретного выбора Модели дискретного выбора – логит модель. Отличительные особенности модели от линейной регрессии, «odds ratio». Спецификация модели, интерпретация коэффициентов и предельных эффектов, проверка значимости коэффициентов. Показатели качества модели, в том числе расчет «confusion matrix». Практическая реализация.

Элементы контроля

Выполнение заданий на платформе DataCamp (самостоятельная работа)
Микроконтроли
Микроконтроли представляют собой открытые тесты, как правило минут на 15, в начале пары на базовую терминологию курса. Микроконтроли 1-2 проводятся по темам 1-го раздела курса, микроконтроли 3-4 проводятся по темам 2-го раздела курса. Оценки за микроконтроли 1,2,3,4 выставляется в 10-балльной шкале и обозначаются Омкр1, Омкр2, Омкр3, Омкр4 соответственно. Оценка за данный элемент контроля рассчитывается как среднее арифметическое оценок за все микроконтроли
Проект
Проект представляет собой научное или прикладное маркетинговое исследование по выбранной студентами теме. В рамках него студенты сначала проводят качественное исследование, затем, опираясь на полученные результаты, проводят количественное исследование. По итогам первой части проекта (качественное исследования) студенты оформляют отчет и представляют результаты своих исследований, за это получают оценку по 10-ти балльной шкале Опроект_кач. По итогам второй части проекта (количественные исследования) оценивается отчет о выполненной работе по 10-балльной системе Опроект_кол. На предпоследней или последней неделе модуля студенты защищают весь проект, каждый студент получает свой балл за защиту. В итоговая оценка рассчитывается как средневзвешенное среднее полученных оценок с весами 30%, 30%, 40% для баллов за качественных часть, количественную часть и защиту соответственно. Применяется арифметический способ округления и балл выставляется по 10-ти балльной шкале.
Экзамен
Экзамен проводится в виде теста с открытыми и закрытыми вопросами в течение 60 минут
Отчеты (самостоятельная работа)

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (4 модуль)
0.05 * Выполнение заданий на платформе DataCamp (самостоятельная работа) + 0.15 * Микроконтроли + 0.2 * Отчеты (самостоятельная работа) + 0.3 * Проект + 0.3 * Экзамен

Программа дисциплины