Course Syllabus
Obiettivi formativi
L'insegnamento si propone di fornire le conoscenze necessarie sul tipo di dati e di come questi vengano analizzati per ottenere informazioni a supporto delle decisioni manageriali.
Alla fine del corso, lo studente dovrà dimostrare di:
· Conoscere le principali fonti di informazione/dati utilizzati a supporto delle decisioni di business
· Conoscere i metodi di rilevazione ed analisi dei dati
· Saper applicare i metodi statistici ai dati
· Interpretare i risultati ottenuti, fornire delle informazioni sintetiche e delle raccomandazioni di business
Contenuti sintetici
L'insegnamento presenta i metodi statistici utilizzati focalizzandosi sugli aspetti concettuali e logici che giustificano la loro applicazioni alle diverse decisioni di business.
Durante il corso saranno illustrati le analisi statistiche ed i dati utilizzati per:
- decidere l'ingresso in un mercato/categoria di prodotto
- definire l'offerta in termini di portafoglio prodotti/servizi ed il loro target di riferimento
- definire le strategie commerciali e misurare la loro efficacia sul mercato
- ottimizzare il ritorno finanziario degli investimenti di marketing
Programma esteso
**1. Le fonti informative
a. Dati Primari e Secondari
b. Le ricerche sul consumatore- scopi ed applicazione
c. I Panel dati
2. L'analisi dei dati e la loro rappresentazione
a. La lettura del dato
b. La rappresentazione grafica dei dati
c. I numeri Indici
3. L'identificazione del mercato obiettivo
a. La dimensione della domanda e l'analisi del contesto competitivo
b. La segmentazione del mercato e l'identificazione dei bisogni del consumatore
c. Il posizionamento del brand
d. La definizione del prezzo
**4. La definizione dell'offerta di prodotti/servizi
a. Il lancio di nuovi prodotti- la generazione delle idee
b. Le ricerche di mercato a supporto dell sviluppo dei nuovi prodotti
c. La stime delle vendite potenziali di un nuovo prodotto (test market and simulated test market)
5. Il monitoraggio della performance di prodotto sul mercato
a. Uso del retail and home panel nell' analisi dei consumi/vendite
b. La previsione delle vendite
6. Ottimizzazione del ritorno degli investimenti
a. I modelli statistici per l'ottimizzazione degli investimenti di marketing
Prerequisiti
Frequenza corso Advanced Statistics
Metodi didattici
La modalità di erogazione dell'insegnamento consiste in lezioni frontali che includono la discussione di alcuni casi aziendali. Le diapositive presentate nelle lezioni ed altri materiali didattici saranno disponibili sulla piattaforma e-learning dedicata all'insegnamento
Modalità di verifica dell'apprendimento
L'accertamento dei risultati dell'apprendimento prevede lo svolgimento di una prova scritta obbligatoria, seguita da una prova orale facoltativa. E' necessario superare la prova scritta per sostenere la prova orale.
Contenuti della prova di accertamento:
La prova scritta è composta da due parti:
Parte 1 comprende una serie di quesiti a risposta sintetica sugli argomenti contenuti nel programma di insegnamento
Parte 2 comprende: (a) una domande aperta per accertare la capacità dello studente di formulare una risposta articolata su un argomento specifico del programma; (b) un esercizio per verificare la capacità dello studente di applicare i metodi statistici in programma ed interpretare i risultati.
La prova orale verte su tutto il programma dell'insegnamento
Modalità di valutazione
Data Driven Decision Making e Advanced Statistics sono due parti del corso Quantitative Methods for Decision Making.
Il voto finale del corso Quantitative Methods for Decision Making consisterà nella media dei voti raggiunti nei due corsi.
La valutazione del corso Data Driven Decision Making è espressa in 30esimi e tiene conto di tutte le prove predisposte ai fini dell'accertamento dell'apprendimento.
Lo studente supera la prova scritta se ottiene una valutazione complessiva di almeno 18/30. Lo studente può sostenere la prova orale (facoltativa) solo se ha superato la prova scritta (obbligatoria)
Testi di riferimento
Materiale condiviso a lezione e caricato sulla piattaforma e-learning
Testo: Marketing Research - An applied Orientation; Author: Naresh K.Malhotra; Publishing House: Pearson
Periodo di erogazione dell'insegnamento
L'insegnamento si svolge nel secondo modulo del primo semestre
Lingua di insegnamento
Inglese
Sustainable Development Goals
Learning objectives
The course has the objective to provide students with the knowledge about the type of data and information are used and how they are analyzed to support informed business decision process.
At the end of the course the student will have to demonstrate that he/she is able to:
· Know the main sources of information /data used to support business decision
· Know methods to collect and analyse data
· Apply statistical methods to the data
· Interpret the results obtained, provide synthetic information and recommendation to support business decision
Contents
The course will present the statistical methods focussing on the conceptual and logical aspects that justify their application to different business decisions.
During the course it will be described the statistical analyses and the data used to:
- decide the entrance in a market/product category
- define the product/service portfolio offer and the relative target
- define commercial strategies and measure their in market performance
- optimize the marketing investment return
Detailed program
1. The Sources of Information
a. Primary and Secondary data
b. The of Consumer research- scope and application
c. The Panel data
2. Data Analysis and representation
a. How to read the data
b. Data visualization
c. Index Numbers
3. The target market identification
a. The size of the demand an the competitive context analysis
b. The market segmentation and the consumer needs identification
c. The brand positioning
d. The Price definition
4**. The product/service offer definition**
a. New product launch- idea generation
b. Market research to support new product development
c. New product potential sales estimation (test market and simulated test market)
5. The in market perfomance measurament
a. Consumption/sales analysis through retail and home panel
b. Sales forecast
6. Return of investment optimization
a. Statistical model for the marketing investment optimization
Prerequisites
Attendance to Advanced Statistics Course
Teaching methods
Course is delivered through frontal lessons including some case hystories discussions. Presented charts and other teaching materials are available on the e-learning platform of the course
Assessment methods
Learning verification is composed by a compulsory written exam test and by an oral examination test optional. Passing the written exam is the prerequisite to be admitted to the oral exam
Exam content:
The written exam is composed by two parts:
Part 1 Synthetic answer question on course program topics
Part 2 includes (a) an open question to verify student's ability to formulate an articulated answer to a specif topic in the program; (b) an exercise to verify student's ability to apply the statistical method in the program and interpret the results
Oral exam will cover the entire course program
The assessment
Data Driven Decision and Advanced Statistics are two parts of the Quantitative Methods for Decision Making Course.
Final grade of Quantitative Methods for Decision Making Course is the average of the grades achieved in the two courses.
Data Driven Decision Making course assessment is expressed in 30th and considers all tests.
The student will pass the written test if reaches an overall evaluation of at least 18/30
Students can sustain the oral test (optional) only if they pass the written exam (compulsory).
Textbooks and Reading Materials
Teaching material on the e-learning platform
Book: Marketing Research - An applied Orientation; Author: Naresh K.Malhotra; Publishing House: Pearson
Semester
The course will be hold in the second module of the first semester
Teaching language
English
