Methods for Service and Marketing Research
- Code de l'UE ELMSM407
-
Horaire
30Quadri 1
- Crédits ECTS 5
- Langue
- Professeur
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.
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).
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) :
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.
L'évaluation est réalisée au moyen d'une évaluation continue et d’un examen écrit final :
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 |
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Master 60 en sciences de gestion | Standard | 0 | 5 | |
Master 120 en sciences de gestion, à finalité didactique | Standard | 0 | 5 | |
Master 120 en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en Analytics & Digital Business | Standard | 0 | 5 | |
Master 120 en sciences de gestion, à finalité spécialisée en Business Analysis & Integration | Standard | 0 | 5 | |
Master 120 en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en data science | Standard | 0 | 5 | |
Master 120 en sciences de gestion, à finalité didactique | Standard | 1 | 5 | |
Master 120 en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en Analytics & Digital Business | Standard | 1 | 5 | |
Master 120 en sciences de gestion, à finalité spécialisée en Business Analysis & Integration | Standard | 1 | 5 | |
Master 120 en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en data science | Standard | 1 | 5 | |
Master 60 en sciences de gestion | Standard | 1 | 5 | |
Master 120 en sciences de gestion, à finalité didactique | Standard | 2 | 5 |