• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Методология научных исследований в менеджменте: методы научных исследований в маркетинге

2019/2020
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
3
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
2-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Настоящий курс предназначен для слушателей магистерской образовательной программы «Маркетинг» и посвящен маркетинговым моделям и процессу их построения. Основное внимание уделяется тем моделям, которые могут помочь менеджерам в принятии маркетинговых решений. Поскольку модели отражают взаимосвязи маркетинговых переменных, то уже сам процесс их построения способен улучшить качество принимаемых маркетинговых решений, не говоря о конечном результате их применения. Чтобы маркетинговая модель принесла пользу, менеджеры должны четко представлять себе, что эта модель описывает, а что – нет. Только тогда они могут, делая на основе модели выводы, одновременно оценивать их адекватность, принимая во внимание обстоятельства, выходящие за рамки модели. Курс «Методология научных исследований в менеджменте: методы научных исследований в маркетинге» (2 курс) предполагает, что студентами уже освоен базовый комплекс экономических дисциплин, они владеют маркетинговыми понятиями и методами маркетинговых исследований, хорошо представляют себе практические задачи в этой области и, кроме того, имеют серьезную подготовку по математической статистике. В части программного обеспечения необходимо владение MS Excel, а также знакомство с программным пакетом SPSS. В этом случае построение маркетинговых моделей будет воспринято студентами как естественное приложение базовых знаний. Задача курса – ознакомить студентов с общими принципами в области маркетингового моделирования и дать возможность практически овладеть основными навыками такого рода деятельности. Компьютерные методы анализа данных находят все более широкое применение в сфере принятия маркетинговых решений. В данном курсе в качестве программной основы компьютерного моделирования и анализа маркетинговых данных рассматривается программный пакет SPSS. Изложение математических моделей, лежащих в основе специальных методов анализа данных, реализованных в пакете SPSS, сопровождается семинарскими занятиями, в ходе которых студенты решают практические задачи с помощью обработки реальных маркетинговых данных. В качестве самостоятельной работы студентам предлагается реализовать один из методов маркетингового моделирования с применением программного пакета SPSS.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целями освоения дисциплины являются вооружение слушателей навыками владения техникой моделирования в реальных условиях для принятия маркетинговых решений на фирме или предприятии.
  • Целями освоения дисциплины являются вооружение слушателей навыками использования моделей в реальных условиях для принятия маркетинговых решений на фирме или предприятии: например, решений по сегменти-рованию рынка, позиционированию и продвижению товара, ценовой политике и других.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знает шкалы маркетинговых данных.
  • Умеет строить частотные распределения.
  • Умеет рассчитывать и объяснять статистические характеристики показателей.
  • Освоил общие принципы проверки статистических гипотез.
  • Знает гипотезы, которые проверяются на основе частотного распределения ответов.
  • Умеет строить таблицы кросс-табуляции маркетинговых данных.
  • Умеет проверять гипотезы, сформулированные на основе таблиц кросс-табуляции.
  • Освоил конджойнт (совместный) анализ данных.
  • Освоил факторный анализ (метрический метод главных компонент, PCA).
  • Освоил метод оптимального шкалирования (категориальный метод главных компонент, CatPCA).
  • Освоил метод иерархической кластеризации.
  • Освоил кластеризацию методом К-средних.
  • Освоил метод Classification Tree из программного пакета SPSS.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Базовый анализ данных: шкалы маркетинuовых данных; частотные распределения, расчет статистических характеристик показателей
    Основные типы шкал Преобразования, сохраняющие свойства шкал Возможности шкал Характеристики основной тенденции в ответах Характеристики разнообразия ответов
  • Базовый анализ данных: общие принципы проверки статистических гипотез; гипотезы, проверяемые на основе частотного распределения ответов
    Идеи, лежащие в основе проверки маркетинговых гипотез Нулевая и альтернативная гипотезы Односторонние и двусторонние статистические тесты Выбор тестовой статистики Выбор уровня значимости Ошибки первого и второго рода
  • Базовый анализ данных: кросс-табуляция маркетинговых данных; проверка соответствующих гипотез
    Принцип формирования таблиц кросс-табуляции Проверка гипотез о существовании статистически значимой связи между ответами на разные вопросы О различиях между средними значениями маркетинговых показателей
  • Углубленный анализ данных: конджойнт (совместный) анализ
    Построение ортогонального плана Принципы сбора и представления данных для выполнения конджойнт-анализа Запуск процедуры конджойнт-анализа Интерпретация результатов
  • Углубленный анализ данных: факторный анализ (метрический метод главных компонент)
    Цели применения факторного анализа в маркетинге Модель факторного анализа Принципы выбора числа факторов Вращение факторов Интерпретация результатов факторного анализа
  • Углубленный анализ данных: оптимальное шкалирование (категориальный метод главных компонент)
    Цели применения категориального метода главных компонент Оцифровка категориальных переменных с помощью процедуры оптимального шкали-рования Особенности применения категориального метода главных компонент
  • Углубленный анализ данных: кластерный анализ (иерархическая кластеризация, кластеризация методом К-средних)
    Маркетинговые задачи, решаемые с помощью кластерного анализа Методы объединения кластеров Меры расстояния между объектами Иерархический кластерный анализ Метод К-средних
  • Углубленный анализ данных: метод Classification Tree из программного пакета SPSS
    Цель, задачи и преимущества построения деревьев классификации Методы построения деревьев классификации Интерпретация полученных результатов
Элементы контроля

Элементы контроля

  • блокирующий Экзамен
  • неблокирующий Задания.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (2 модуль)
    0.67 * Задания. + 0.33 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Галицкий Е. Б., Галицкая Е. Г.-МАРКЕТИНГОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ. ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА 2-е изд., пер. и доп. Учебник для вузов-М.:Издательство Юрайт,2019-570-Бакалавр. Академический курс-978-5-9916-3225-6: -Текст электронный // ЭБС Юрайт - https://biblio-online.ru/book/marketingovye-issledovaniya-teoriya-i-praktika-425174

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Маркетинговые исследования : учебник для магистров, Галицкий Е. Б., Галицкая Е. Г., 2012