Acquis d'apprentissage

En ce qui concerne les compétences des étudiants, le cours développe principalement 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.

Objectifs

Le cours Methods for Service & Marketing Research 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 l’utilisation du logiciel d’analyse de données SAS pour les études de cas et les exercices en classe, les étudiants sont formés afin d’obtenir la prestigieuse certification SAS (SAS Certification Young Potential – SCYP).

Contenu

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 »). Les méthodes (et thèmes) traités 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) et les modèles basés sur les jugements (budget publicitaire). 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 et Excel afin qu’ils appliquent les approches méthodologiques discutées aux cours à de vrais problèmes décisionnels.

Les thématiques discutées au cours sont (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 : rappel du processus de recherche
  • Séance 3 : modèles de réponse et modélisation de phénomènes marketing
  • Séance 4 : étude de cas – par ex., fixation du budget publicitaire à l’aide de modèles estimés sur base de jugements
  • Séance 5 : techniques de régression linéaire et non-linéaire (estimation et prévision)
  • Séance 6 : étude de cas – par ex., résolution d’un problème de fixation du prix
  • Séances 7 & 8 : 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 9 : étude de cas – par ex., mesure de construits latents en marketing des services
  • Séance 10 : segmentation et profilage clients à l’aide de techniques de segmentation et d’analyse discriminante
  • Séance 11 : étude de cas – par ex., segmentation, ciblage, positionnement dans le cadre du lancement d’un nouveau smartphone
  • Séances 12 et 13 : 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 14 : étude de cas – par ex., de la qualité de service à la satisfaction et à la fidélité des clients

Méthodes d'enseignement

Le cours est enseigné par un académique : Prof. Dr. P. 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 (SAS et Excel) avec la résolution d'une étude de cas. Le cours met l'accent sur les interactions entre les étudiants et l'enseignant.

Méthode d'évaluation

L'évaluation est réalisée au moyen d'une évaluation continue et d’un examen écrit final :

  • Evaluation continue (30 à 40%) : 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%) : 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).

Sources, références et supports éventuels

Les diapositives sont disponibles avant chaque cours sur la plateforme WebCampus.

Les ouvrages de référence recommandés sont (liste non-exhaustive) :

  • Hair, J., Black, W.C., Babin, B.J., and Anderson, R.E. (2009). Multivariate data analysis (7th ed.). Upper saddle River, New Jersey: Pearson Education International.
  • Iacobucci, D., and Churchill, G. A. (2015). Marketing Research: Methodological Foundations (11th Edition). The Dryden Press.
  • Lilien, G.L., Rangaswamy, A., and De Bruyn, A. (2007), Principles of marketing engineering, Trafford Publishing
  • SAS documentation

+ articles de journaux scientifiques : Journal of Service Research, Journal of Marketing, Journal of Retailing, Recherche et Applications en Marketing (English version), etc.

Langue d'instruction

Français
Formation Programme d’études Bloc Crédits Obligatoire
Standard 0 5
Standard 0 5
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Standard 1 5
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Standard 2 5