Методология исследований в маркетинге

Магистратура 2024/2025

Статус: Курс обязательный (Маркетинг: цифровые технологии и маркетинговые коммуникации)

Направление: 38.04.02. Менеджмент

Кто читает: Департамент маркетинга

Где читается: Высшая школа бизнеса

Когда читается: 1-й курс, 1 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Прогр. обучения: Маркетинг: цифровые технологии и маркетинговые коммуникации

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 24

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Курс "Методология исследований в маркетинге" посвящен методам и моделям, которые могут помочь менеджерам в принятии маркетинговых решений. Цель курса – ознакомить студентов с основными качественными и количественными методами маркетинговых исследований. Задачи курса: - обучить студентов общим принципам проведения маркетинговых исследований, пониманию возможностей и ограничений различных методов их проведения; - научить обоснованно выбирать методы маркетинговых исследований, необходимых и достаточных в той или иной конкретной рыночной ситуации; - дать студентам практические навыки проведения маркетинговых исследований.

Цель освоения дисциплины

1) Обучить студентов общим принципам проведения маркетинговых исследований, пониманию возможностей и ограничений различных методов их проведения 2) Научить студентов обоснованно выбирать маркетинговые исследования, необходимые и достаточные в той или иной конкретной рыночной ситуации 3) Дать студентам практические навыки проведения маркетинговых исследований

Планируемые результаты обучения

Знает в общих чертах назначение и содержание шести этапов комплексного маркетингового исследования, а более детально - содержание первых трёх этапов: постановки задачи; разработки подхода к решению задачи, разработки плана и инструментария исследования
Знает назначение и общую характеристику причинных исследований
Знает назначение и основные принципы проведения тест-маркетинга
Знает основные требования, предъявляемые к анкете
Знает принципы подготовки данных к анализу
Знать возможности вероятностных и невероятностных способов построения выборки, уметь осуществить обоснованный выбор метода построения выборки. Знать особенности простой и систематической случайной выборки, методов стратификации и кластеризации при построении выборки
Получение студентами представления о фундаментальных и прикладных знаниях и технологиях получаемых с помощью применения научного поиска.
Понимает взаимные права и обязанности исследователей и клиентов
Понимает достоинства и недостатки разных дизайнов маркетинговых исследований (кросс-секционных и длительных описательных)
Понимает назначение кодекса Esomar и его роль в поддержании доверия между заказчиками маркетинговых исследований, их исполнителями и общественностью
Понимает общие черты, особенности, возможности и ограничения разных методов проведения описательных исследований: формализованных опросов (телефонных, персональных, почтовых опросов и интернет-опросов), а также формализованных наблюдений
Понимает основные принципы организации качественных исследований (фокус-групп, углубленных интервью, проективных технологий)
Умеет провести обучение (тренинг) полевого персонала, научить первоначальному контакту с потенциальным респондентом; методике задавания вопросов, фиксации ответов; завершения интервью
Умеет произвести выбор между сравнительным и несравнительным методом шкалирования в каждом конкретном случае с учётом преимуществ каждого из этих подходов
Умеет с помощью в IBM SPSS или в MS Excel (с помощью механизма сводных таблиц) найти среди других вопросов анкеты факторы, влияющие на распределение ответов на определённый вопрос или на средние значения ответов на него
Уметь грамотно оперировать понятием выборка, знать её преимущества и недостатки по сравнению с полной переписью

Содержание учебной дисциплины

Тема 1. Смысл научного исследования в области менеджмента и бизнеса применительно к ВКР
Тема 2. Построение тезауруса и анализ академических источников применительно к ВКР
Тема 3. Качественный и количественный анализ данных применительно к ВКР
Тема 4. Технологии подготовки магистерской диссертации НИУ ВШЭ и ее структура (итог).
Базовый анализ данных: шкалы маркетинuовых данных; частотные распределения, расчет статистических характеристик показателей
Базовый анализ данных: общие принципы проверки статистических гипотез; гипотезы, проверяемые на основе частотного распределения ответов
Базовый анализ данных: кросс-табуляция маркетинговых данных; проверка соответствующих гипотез
Углубленный анализ данных: конджойнт (совместный) анализ
Углубленный анализ данных: факторный анализ (метрический метод главных компонент)
Углубленный анализ данных: оптимальное шкалирование (категориальный метод главных компонент)
Углубленный анализ данных: кластерный анализ (иерархическая кластеризация, кластеризация методом К-средних)
Углубленный анализ данных: метод Classification Tree из программного пакета SPSS
Содержание понятия «научное исследование».
Валидность и надежность данных
Построение выборки социологического исследования
Методы онлайн-исследований
Сенситивные вопросы. Эффект интервьюера.
Ответы респондентов на вопросы исследователя: когнитивная нагрузка и когнитивные процессы.
Инструментарий. Тестирование инструментария.
Мета-анализ.
Лонгитюдные исследования.
История качественной социологии. Классические качественные исследования. Основные понятия качественного подхода
Методология качественного подхода. Фазы качественного исследования. «Выборка» в качественных исследованиях. Этика качественного подхода.
Качественные методы сбора данных: Наблюдение. Кейс-стади. Фокус-группа. Интервью.
Полуструктурированное, лейтмотивное, глубинное/нарративное, биографическое интервью: от гайда до транскрипта.

Элементы контроля

Домашнее задание
Экзамен

Промежуточная аттестация

2024/2025 1st module
0.3 * Домашнее задание + 0.7 * Экзамен

Список литературы

Авторы

Галицкий Ефим Борисович
Филипская Елена Владимировна
Мусатова Жанна Борисовна

Программа дисциплины