Méthodes et modèles en marketing

mlsmm2135  2022-2023  Mons

Méthodes et modèles en marketing
5.00 crédits
30.0 h
Q2
Enseignants
Ducarroz Caroline; Sinigaglia Nadia;
Langue
d'enseignement
Français
Préalables
/
Thèmes abordés
Ce cours permet d'appréhender des problématiques typiques au Marketing par le biais de méthodes quantitatives avancées. Ainsi, à partir d’une problématique pouvant être rencontrée par une entreprise/organisation, est présenté en profondeur le type de méthodes/modèles statistiques ou économétriques pouvant appréhender la problématique en question. Les applications proposées sont ancrées dans le marketing digital.
Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :

1 Contribution de l’unité d’enseignement au référentiel AA du programme
Eu égard au référentiel de compétences du programme Master 120 Sciences de Gestion et Ingéniorat de Gestion de la LSM, cette unité d’enseignement contribue au développement et à l’acquisition des compétences suivantes :
  • 2. Maîtriser des savoirs
  • 3. Appliquer une démarche scientifique
  • 5. Agir en contexte international et multiculturel : Comprendre le fonctionnement interne d’une entreprise
  • 6. Travailler en équipe et exercer le leadership d’une équipe
  • 7. Gérer un projet
Les Acquis d’Apprentissage au terme de l’unité d’enseignement
Au terme de cet enseignement, l’étudiant sera capable :
  • De décortiquer une problématique liée au marketing, et d'identifier la méthode ou le type de modèle adéquat pour la traiter ;
  • De modéliser la problématique en question ;
  • De maîtriser un ensemble complet de méthodes et outils avancés (statistiques et économétriques) pour la collecte et l'analyse de données primaires et secondaires pertinentes. Les étudiants seront en mesure d’appliquer chacune de ces méthodes à une problématique réelle (en utilisant un logiciel de traitement de données pour les méthodes quantitatives, SAS Enterprise Guide), en interprétant ensuite les résultats obtenus et en formulant des recommandations managériales nuancées à l'entreprise ;
  • De travailler dans un contexte international, avec des collègues américains, et de pratiquer la collaboration à distance.
 
Contenu
Cette unité d’enseignement permet de faire réfléchir l’étudiant à la modélisation de problématiques liées au marketing, et plus particulièrement au marketing digital.
Plus précisément, les thèmes abordés sont :
  • Les instruments de mesure en Marketing
* La méthode de l’analyse factorielle en composantes principales
* Analyse de la fiabilité d’une échelle de mesure
  • La segmentation
* La méthode de l’analyse typologique (clustering)
* La méthode de l’analyse discriminante
  • La prévision d’appartenance à un groupe
* La modélisation économétrique - régression logistique
  • L’évaluation des similarités perçues entre marques (dans le cadre d’une étude d’image de marque)
* L’analyse multidimensionnelle des similarités et des préférences (MDS)
  • L’expérimentation en Marketing (design)
             * L’analyse ANOVA (avec effets modérateurs)
Méthodes d'enseignement
La pédagogie de ce cours est orientée autour : (i) de l'apprentissage de la rigueur méthodologique essentielle à la conception et à l'utilisation de méthodes et modèles statistiques et économétriques avancés, (ii) de la confrontation avec la réalité de l'entreprise, à travers des études de cas réelles ; (iii) du challenge que peut représenter une collaboration à distance avec des étudiants d’un autre pays (USA), dans le cadre d’un projet commun (virtual exchange). Ainsi, la pédagogie utilisée permet de confronter l’étudiant à la réalité de l’entreprise, tout en préservant la transmission d’un savoir et d’un savoir-faire rigoureux d’un point de vue méthodologique.
Concrètement, les sessions alternent exposés magistraux, discussions, apprentissage par problèmes, et études de cas liés au marketing digital. Chaque session est dédiée à un modèle spécifique. A partir d’une problématique que peut rencontrer une entreprise, un exposé théorique est donné et suivi d’une étude de cas sur données réelles, au cours de laquelle les étudiants suivent le processus de A à Z (analyser la problématique, filtrer l’information utile, choisir la méthode/le modèle, analyser les données avec SAS Enterprise Guide, analyser les résultats et faire des recommandations à l’entreprise). Un bouclage théorique est ensuite réalisé.
La collaboration mise en place avec the Appalachian University (North Carolina, USA - Prof.  Pia Albinsson) va mener les étudiants à travailler, par groupes mixtes belges/US, sur un projet commun mobilisant les méthodes et modèles vus au cours, dans le cadre d’une étude de recherche en Marketing. Les nouvelles technologies permettront aux étudiants de communiquer entre eux (Virtual Exchange). Ainsi, il est attendu des étudiants qu'ils se rendent disponibles pour communiquer avec les étudiants, en ce compris en-dehors des heures de cours classiques (étant donné le décalage horaire) et durant les congés de Pâques.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
L'évaluation finale de l’étudiant sera réalisée à l'aide :
  • d'un examen écrit (50% de la note finale - en session – questions ouvertes) alternant questions théoriques méthodologiques et réflexion sur une problématique donnée, avec application sur ordinateur (utilisation du logiciel SAS Enterprise Guide) (au sein de la session d’examen)
  • du rapport lié au projet de groupe (Virtual Exchange mixte US-Belgique – 40% de la note finale – en anglais, à remettre avant la session)
  • du rapport individuel écrit fourni par chaque étudiant (Virtual Exchange  10% de la note finale – en anglais, à remettre avant la session)
En cas de réussite des 3 activités d’apprentissage, la méthode d’intégration mentionnée (examen écrit 50% - rapport lié au projet de groupe 40% - rapport écrit individuel 10%) est d'application. En cas d’échec à l'examen écrit, la méthode d’intégration prévoit que la note finale est un échec (correspondant à la note de l'examen).
Les modalités précises du cours, en ce compris les consignes du Virtual Exchange (projet de groupe et rapport individuel), seront données aux étudiants lors de la première séance du cours.
En cas de seconde session, seule la partie "examen écrit" pourra être repassée par l'étudiant (les notes liées aux parties "projet de groupe" et "rapport individuel" étant acquises pour les sessions de l'année académique en cours). Par ailleurs, les enseignantes se réservent le droit de transformer l'examen écrit en un examen oral si moins de 4 étudiants sont inscrits à l'examen.
Dans le cas où le Virtual Exchange ne peut pas être mis en place, celui-ci sera remplacé par un projet de groupe​ demandant la remise d'un rapport lié au projet de groupe et d'un rapport individuel.
Ressources
en ligne
Moodle (Student Corner)
Bibliographie
Support de cours
Le matériel pédagogique, à disposition des étudiants sur Moodle (Student Corner), est composé de :
  • Slides (écrans Power Point)
  • Etudes de cas
  • Informations nécessaires au Virtual Exchange
Références bibliographiques recommandées, lectures conseillées :
[1] CHURCHILL G., IACOBUCCI D. (2009), Marketing Research: Methodological Foundations, 10th ed., South-Western.
[2] D'ASTOUS A. (2019), Le Projet de Recherche en Marketing, 6ème Edition, Chenelière Education.
[3] EVRAD Y., PRAS B. et ROUX E. (2009), Market: Fondements et Méthodes des Recherches en Marketing, 4ème Edition, Dunod, Paris.
[4] C. DUCARROZ, I. PONCIN, A. JOLIBERT (2021). Chapitre 9 – Les analyses de variance univariée et multivariée. In Delacroix, E., Jolibert, A., Monnot, E., & Jourdan, P. (Eds.), Marketing Research (2nd Ed., pp 269-298). Dunod
[5] I. PONCIN, N.SINIGAGLIA, A. JOLIBERT, P. JOURDAN (2021). Chapitre 11 – L’analyse typologique et l’analyse discriminante. In Delacroix, E., Jolibert, A., Monnot, E., & Jourdan, P. (Eds.), Marketing Research (2nd Ed., pp 321-356). Dunod.
[6] MALHOTRA N.K., NUNAN D., and BIRKS D. F. (2017), Marketing Research: An Applied Approach, 5th Edition, Pearson Education Limited.
[7] VERNETTE E., FILSER M., et GIANNELLONI J-L. (2008), Etudes Marketing Appliquées, Dunod, Paris.
Faculté ou entité
en charge
CLSM


Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)

Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
Master [120] en sciences de gestion

Master [120] en gestion de l'entreprise

Master [120] : ingénieur de gestion

Master [120] en sciences de gestion

Master [120] : ingénieur de gestion