METODI DI RICERCA QUALITATIVI E QUANTITATIVI PER IL MARKETING

METODI DI RICERCA QUALITATIVI E QUANTITATIVI PER IL MARKETING

Marco Pichierri

Obiettivi formativi

Il corso mira a fornire agli studenti le competenze necessarie per condurre ricerche di marketing efficaci mediante approcci di ricerca qualitativi e quantitativi. Gli studenti acquisiranno competenze sull'utilizzo di software statistici utili a tali scopi (es. SPSS) e sull’interpretazione dei risultati delle analisi condotte a supporto delle decisioni di marketing. Nel dettaglio, il corso mira a: • Illustrare le procedure e le metodologie per l’implementazione di un progetto di ricerca di marketing; • Fornire le basi per la definizione di un problema di ricerca di marketing e per la ricerca e l’utilizzo di letteratura accademica a supporto; • Discutere le varie procedure qualitative e quantitative utilizzate per la raccolta dati; • Creare un questionario strutturato mediante Qualtrics; • Descrivere l'uso e l'applicazione delle scale di misurazione nella ricerca di marketing; • Spiegare i fondamenti del campionamento nella ricerca di marketing; • Spiegare le tecniche per controllare e descrivere i dati (es. tabelle di frequenza, tabelle di contingenza); • Eseguire e interpretare test parametrici e non parametrici in SPSS; • Individuare la corretta tecnica multivariata per l'analisi dei dati di un problema di marketing; • Comprendere gli obiettivi, l’uso e l’interpretazione delle tecniche di analisi dati multivariate (es. regressione, analisi fattoriale, ANOVA); • Condurre analisi di mediazione e moderazione mediante la macro PROCESS per SPSS; • Comprendere come preparare un report di ricerca

Risultati di apprendimento attesi

• Conoscenza e capacità di comprensione: Il corso consentirà di acquisire conoscenze sugli strumenti di ricerca qualitativi e quantitativi per risolvere specifici problemi di marketing; • Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Al termine del corso gli studenti saranno in grado di progettare e realizzare ricerche di marketing, attraverso strumenti di raccolta dati (Qualtrics) e software statistici (SPSS). Tali capacità consentiranno agli studenti di lavorare in autonomia su progetti di ricerca di marketing, analizzando criticamente articoli accademici e proponendo una propria idea di ricerca; • Autonomia di giudizio: Al termine del corso gli studenti avranno acquisito abilità di analisi dei problemi di marketing e capacità d’individuazione delle informazioni necessarie alla loro soluzione. Nello specifico, saranno in grado di applicare le conoscenze acquisite per progettare ricerche di marketing, analizzare i dati in modo critico e trare conclusioni informate. Saranno inoltre sviluppate competenze di pensiero critico, problem solving, e team-working, incrementando così le loro competenze interdisciplinari. Tali capacità saranno acquisite sia durante le lezioni che tramite i lavori di gruppo; • Abilità comunicative: Gli studenti matureranno adeguate competenze e strumenti per la gestione dei dati e la trasmissione delle informazioni relative a progetti di ricerca di marketing, sia agli specialisti che ai non-specialisti della materia; • Capacità di apprendimento: Il corso punta principalmente a sviluppare capacità metodologiche e analitiche per sviluppare un progetto di ricerca di marketing e dimostrare comprensione teorica e prativa dei metodi di ricerca qualitativi e quantitativi a disposizione del ricercatore. Al termine del corso gli studenti saranno in grado di approfondire ulteriormente lo studio della materia in autonomia sulla base delle competenze acquisite

Contenuti Del Corso

Il corso è virtualmente diviso in due blocchi. La prima parte riguarda l’acquisizione di conoscenze di base relative al processo di ricerca di marketing alle fasi per scrivere un report di ricerca di marketing, alla conoscenza degli strumenti di ricerca qualitativa, alla realizzazione di questionari online mediante Qualtrics, ed alle tecniche di campionamento. In particolare, saranno discussi i principali problemi associati alla progettazione della ricerca, alle tecniche di raccolta dei dati ed al questionario, e saranno forniti elementi base sugli esperimenti. Nella seconda parte viene fornita una panoramica degli strumenti quantitativi e delle statistiche di base a disposizione del ricercatore di marketing mediante il software SPSS. Argomenti principali trattati in questa parte includono l'analisi dei dati esplorativi, test univariati e bivariati, nonché le modalità di conduzione di analisi utili per la risoluzioone di problemi di marketing frequenti (t-tests, modelli di regressione, analisi degli esperimenti, approcci di mediazione/moderazione). Il dettaglio dei contenuti è riportato nella sezione “Weeks” che segue

Testi Di Riferimento

• Malhotra, N.K. (2019), “Marketing Research: An applied approach, Global Edition”, 7th edition, Pearson Prentice Hall • Le slide del corso saranno caricate sul sito del corso (Luiss Learn) dopo ogni lezione • Ulteriore testo consigliato: Field, A. (2017) “Discovering Statistics using IBM SPSS Statistics”, Sage

Metodologie Didattiche

1. Lezioni frontali; 2. Lab sessions; 3. Lavori di gruppo

Modalità di verifica dell'apprendimento

Voto finale per studenti frequentanti calcolato come segue: • Esame scritto finale: 30%; • Un assignment di gruppo intermedio: 20%; • Progetto di ricerca di marketing (lavoro di gruppo): 50% Struttura dell’esame finale per studenti frequentanti (tempo di svolg.: 70 minuti): - 3 domande a risposta aperta (da 6 punti ciascuna); - 6 domande a risposta multipla (1 punto); - 3 domande a risposta multipla (2 punto) *** Modalità di valutazione per studenti non-frequentanti: • Esame scritto con peso del 100% sul voto finale Oltre al programma degli studenti frequentanti, è necessario studiare alcuni capitoli aggiuntivi (18, 20 e 21) del testo di riferimento. Struttura dell’esame finale (tempo di svolg.: 100 minuti): - 4 domande a risposta aperta (da 4 punti ciascuna); - 9 domande a risposta multipla (1 punto); - 3 domande a risposta multipla (2 punto)

Criteri per l’assegnazione dell’elaborato finale

Agli studenti è richiesto di redigere una proposta di ricerca preliminare, che sarà valutata dal teaching team

Settimana 1

• Introduzione al Corso • Introduction to Research Methods and Academic Skills • Materiali: Malhotra, Chapters 1-4; Course Slides

Settimana 2

• Qualitative Methods • Measurement and Scaling • Materiali: Malhotra, Chapters 5, 8-10; Course Slides

Settimana 3

• Questionnaire Design • Lab Session 1: Qualtrics - Preparing a Survey • Materiali: Malhotra, Chapters 13-15; Course Slides

Settimana 4

• Introduction to Descriptive Statistics and Exploratory Data Analysis: Data Preparation, Frequency Distribution, Cross-tabulation, Summary statistics • Lab Session 2: From Qualtrics to SPSS; Computing Descriptive Statistics on SPSS • Materiali: Malhotra, Chapters 14, 15; Course Slides

Settimana 5

• Scale Validity and Reliability: Factor Analysis and Reliability Analysis • Lab Session 3: Factor and Reliability analyses • Materiali: Malhotra, Chapter 9, 19; Course Slides

Settimana 6

• Lab Session 4: Experiment Creation on Qualtrics, Creating Independent Variables on SPSS • The Experimental Design • Sampling Design and Procedures • Materiali: Malhotra, Chapters 7, 11; Course Slides

Settimana 7

• Introduction to Hypothesis Testing; Assessing Differences Between Groups • Lab Session 5: T-tests and Chi-square Tests • Materiali: Malhotra, Chapter 15; Course Slides

Settimana 8

• One-way Analysis of Variance (ANOVA); Conducting Pre-tests • Lab Session 6: Running and Analyzing One-way ANOVA and Pre-tests in SPSS • Materiali: Malhotra, Chapter 16; Course Slides

Settimana 9

• Two-way ANOVA and the Moderating Effect • Lab Session 7: Two-way ANOVA and Moderation Analysis in SPSS • Materiali: Malhotra, Chapter 16; Course Slides

Settimana 10

• Predictive Models: Regression and Correlation, Dummy Variables • Lab Session 8: Correlation and Regression Analysis • Materiali: Malhotra, Chapter 17; Course Slides

Settimana 11

• An Introduction to Moderation and Mediation Analysis • Lab Session 9: Running Moderation and Analysis in SPSS with the PROCESS Macro • Materiali: Course Slides

Settimana 12

• Course Recap • Final Lab Session • Materiali: Course Slides