Methods for Service and Marketing Research
- Code de l'UE ELMSM407
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Horaire
30Quadri 1
- Crédits ECTS 5
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Langue d'enseignement
Anglais
- Professeur
Le cours développe principalement les compétences suivantes : la maîtrise des savoir, le raisonnement, la démarche scientifique et le développement personnel. Dans une moindre mesure, le cours développe les autres compétences du référentiel de compétences, à savoir agir en acteur socialement responsable, innover et entreprendre, communiquer, agir en contexte international et multiculturel et travailler en équipe et exercer le leadership d’une équipe.
Le cours Methods for Service and Marketing Research (MSMR) poursuit deux objectifs.
Tout d'abord, il vise à développer les compétences des étudiants en matière de méthodes quantitatives utiles pour résoudre des problèmes de marketing/gestion des services. Le deuxième objectif est de confronter les étudiants à des problématiques marketing/gestion des services, à des données réelles et à des logiciels d’analyse de données dans une perspective de prise de décision managériale. Ce cours traite ainsi des concepts, méthodes et modèles de décision afin de résoudre les problèmes décisionnels auxquels les responsables marketing ont à faire face. Il fournit aux étudiants les compétences nécessaires afin de traduire une compréhension conceptuelle des problèmes en plans opérationnels spécifiques.
Via la résolution d'études de cas et d'exercices en classe, les étudiants sont formés à l'utilisation de logiciels d'analyses statistiques.
Le cours débute par une introduction générale au processus de recherche en marketing dans une perspective de service ainsi qu’aux modèles de décision en marketing et à la modélisation (approche du « marketing engineering »). Selon les années, les méthodes (et thèmes) traitées sont les méthodes d'analyse factorielles exploratoires et confirmatoires (problèmes de mesure), l'analyse de régression, de simulation et d'optimisation (décision prix), l'analyse de régression avec variables binaires et l'analyse de variance (test de relations entre construits marketing), la segmentation et l’analyse discriminante (segmentation et ciblage), les méthodes de positionnement, les modèles basés sur les jugements (budget publicitaire), les modèles de modération et médiation.
Plus précisément, ce cours vise à aider les étudiants à comprendre au moyen de divers exemples et études de cas, comment les techniques d'analyse et les modèles de décision peuvent améliorer la prise de décision par la transformation de données et des informations sur les marchés en significations et décisions pour les managers. Il permet également aux étudiants d’utiliser des logiciels comme SAS, SPSS ou Excel afin qu’ils appliquent les approches méthodologiques discutées aux cours à de vrais problèmes décisionnels.
Les thématiques discutées au cours sont selon les années (séances de 2 heures - exemples de contenu) :
Séance 1 : introduction à la recherche en marketing, en management des services et à la prise de décision
Séance 2 : modèles de réponse et modélisation de phénomènes marketing
Séance 3 : étude de cas – par ex., fixation du budget publicitaire à l’aide de modèles estimés sur base de jugements
Séance 4 : techniques de régression linéaire et non-linéaire (estimation et prévision)
Séance 5 : étude de cas – par ex., résolution d’un problème de fixation du prix
Séances 6 & 7 : problème de mesure – développement et test d’échelles de mesure à l’aide des techniques d’analyse factorielle (EFA, CFA, analyse de fiabilité et de validité)
Séance 8 : étude de cas – par ex., mesure de construits latents en marketing des services
Séance 9 : segmentation et profilage clients à l’aide de techniques de segmentation et d’analyse discriminante
Séance 10 : étude de cas – par ex., segmentation, ciblage, positionnement dans le cadre du lancement d’un nouveau smartphone
Séances 11 et 12 : test de la relation entre construits marketing (analyse de modération et médiation à l’aide de technique de régression et d’analyse de variance)
Séance 13 : étude de cas – par ex., de la qualité de service à la satisfaction et à la fidélité des clients
Le cours est enseigné par deux académiques : Prof. Dr. Philippe Baecke (professeur associé à la Vlerick School of Management, chercheur dans le domaine du data analytics et de la gestion de la relation client) et Prof. Dr. Pietro Zidda (professeur ordinaire à l’UNamur, chercheur dans le domaine de la distribution, de la fidélisation client et de la gestion de la relation client). Chaque concept / méthode / question traité au cours est associé à une implémentation logicielle (ex. SAS, SPSS et/ou Excel) avec la résolution d'une étude de cas. Le cours met l'accent sur les interactions entre les étudiants et l'enseignant.
L'évaluation est réalisée au moyen d'une évaluation continue et d’un examen écrit final :
Evaluation continue (30 à 40% de la note finale) : le travail de chaque étudiant est évalué au cours des études de cas (sur la base de la préparation des cas, des étapes de l'étude, de la participation en classe, etc.) ; une évaluation personnelle est donnée à la fin de chaque cours.
Examen final (60 à 70% de la note finale) : l'évaluation finale se fait au moyen d'un examen écrit portant sur tous les sujets abordés au cours. Il comprend une partie théorique (concepts et théories ; PAS de formules mathématiques !) et une partie application (exercice et/ou brève étude de cas).
Les pondérations définitives sont annoncées dès le début du cours.
Les diapositives sont disponibles avant chaque cours sur la plateforme WebCampus.
Les ouvrages de référence recommandés sont (liste non-exhaustive) :
+ articles de journaux scientifiques : Journal of Service Research, Journal of Marketing, Journal of Retailing, Recherche et Applications en Marketing (English version), etc.
| Formation | Programme d’études | Bloc | Crédits | Obligatoire |
|---|---|---|---|---|
| Master 60 en sciences de gestion | Standard | 1 | 5 | Oui |
| Master 120 en sciences de gestion | Finalité didactique | 1 | 5 | Oui |
| Master 120 en sciences de gestion, à finalité spécialisée en Transformation Digitale de l’Entreprise | Standard | 1 | 5 | Non |
| Master 120 en sciences de gestion | Finalité spécialisée | 1 | 5 | Oui |
| Master 120 en ingénieur de gestion | Finalité spécialisée en data science | 1 | 5 | Oui |
| Master 120 en ingénieur de gestion | Finalité spécialisée en Sustainable & Digital Management | 1 | 5 | Oui |
| Master 120 en ingénieur de gestion | Finalité spécialisée en Sustainable & Digital Management | 2 | 5 | Oui |
| Master 120 en sciences de gestion | Finalité didactique | 2 | 5 | Oui |
| Master 120 en sciences de gestion, à finalité spécialisée en Transformation Digitale de l’Entreprise | Standard | 2 | 5 | Non |
| Master 120 en sciences de gestion | Finalité spécialisée | 2 | 5 | Oui |
| Master 120 en ingénieur de gestion | Finalité spécialisée en data science | 2 | 5 | Oui |