5011 - MÈTRIQUES APLICADES AL MÀRQUETING

Tipus d'assignatura: Obligatòria

Coordinador: Mònica Juliana Oviedo León

Trimestre: Tercer trimestre

Crèdits: 4

Curs acadèmic: 2020

Curs d'impartició: 1

• Castellano

Eines d'anàlisis fonamentals dins de l'àmbit d'un Pla de Màrqueting Estratègic, mitjançant l'aplicació de mètriques que serveixin de suport en la presa de decisions de l'empresa i en l'aplicació dels indicadors de gestió. Estudi dels instruments de l'estadística descriptiva per organitzar, resumir, aprofundir i presentar la informació procedent de fonts secundàries o pròpies i fer inferència per mitjà de les mateixes.

Comprendre i aplicar els conceptes bàsics de la probabilitat i la inferència estadística, dels càlculs estadístics bàsics i de les eines informàtiques que els faciliten.

Sessions teòriques
MD1.Classe magistral: Sessions de classe expositives basades en l'explicació del professor en la qual assisteixen tots els estudiants matriculats en l'assignatura
MD3. Presentacions: Formats multimèdia que serveixen de suport a les classes presencials
 

Aprenentatge dirigit
MD5. Seminaris: Format presencial en petits grups de treball (entre 14 i 40). Són sessions lligades a les sessions presencials de l'assignatura que permeten oferir una perspectiva pràctica de l'assignatura i en la qual la participació de l'estudiant és clau
MD6. Debats i fòrums: Converses presencials o online, segons els objectius que el professor responsable de l'assignatura persegueixi. 
MD7. Estudi de casos: Dinàmica que parteix de l'estudi d'un cas, que serveix per contextualitzar a l'estudiant en una situació en concret, el professor pot proposar diferents activitats, tant a nivell individual com en grup, entre els seus estudiants
 

Aprenentatge autònom
MD9. Resolució d'exercicis i problemes: Activitat no presencial dedicada a la resolució d'exercicis pràctics a partir de les dades subministrades pel professor
MD10. Recerca i lectura crítica d'articles. Els estudiants parteixen d'una hipòtesi de treball que van a desenvolupar, seguint les fases de la metodologia de recerca, entre les quals la lectura crítica d'articles.

Aquesta assignatura disposa de recursos metodològics i digitals per fer possible la seva continuïtat en modalitat no presencial en el cas de ser necessari per motius relacionats amb la Covid-19. D’aquesta forma s’assegurarà l’assoliment dels mateixos coneixements i competències que s’especifiquen en aquest pla docent. El TecnoCampus posarà a l’abast del professorat i l’alumnat les eines digitals necessàries per poder dur a terme l’assignatura, així com guies i recomanacions que facilitin l’adaptació a la modalitat no presencial.

Tema 1

• Introducció
  • Què són i per què són importants les mètriques en màrqueting.
  • Què és la inferència estadística.

Tema 2

• Mètriques en màrqueting.
  • Mètriques bàsiques.
  • Mètriques del web i social-media.

Tema 3

• Estimació de paràmetres poblacionals
  • Distribució de la mitjana de variables aleatòries: Teorema Central del Límit.
  • Estimació puntual de la mitjana poblacional.
  • Estimació puntual de la proporció poblacional.
• Intervals de confiança de paràmetres poblacionals
  • Error estàndard. Estimació per intervals. Nivell de confiança. Error d'estimació.
  • Intervals de confiança de la mitjana poblacional.
  • Intervals de confiança de la proporció poblacional.
  • Intervals de confiança de la diferència de mitjanes poblacionals.
  • Intervals de confiança de la diferència de proporcions poblacionals
• La mida mostral
  • Relació entre la mida mostral i l'error d'estimació.
  • Càlcul de la mida mostral per estimar la mitjana o proporció poblacional.

Tema 4

• Contrast d'hipòtesis estadístiques
  • Conceptes d'hipòtesis nul·la i hipòtesi alternativa. Nivell de significació, Error tipus I (alfa), error tipus II (beta). P-valor. Valor crític. Zona de rebuig de la hipòtesi nul·la.
  • Contrast de la mitjana poblacional.
  • Contrast de la proporció poblacional.
  • Contrast de la diferència de mitjanes poblacionals per a mostres independents.
  • Contrast de la diferència de proporcions poblacionals per a mostres independents

Tema 5

• Anàlisi de la variància a un factor
  • Comparació de més de dues mitjanes poblacionals.
  • Anàlisi de la variància (ANOVA).
• Taules de Contingència
  • Test d'independència d'atributs.
  • La distribució Ji-Quadrat.

Tema6

• Anàlisi multivariant (I)
  • Anàlisi factorial
  • Cluster analysis

AF1. Sessions teòriques
AF3. Treball en grup
AF4. Treball individual
AF5. Estudi personal
AF10. Cerca, lectura i elaboració de recensions/comentaris de text  sobre bibliografia/informació a través de les Tics/plataforma virtual.

- SE2. Treballs Individuals y en Grup 30% (Exercicis Teòrics dins de cada tema)

- SE5. (Portafoli), SE3 (Presentacions i Exposicions) 10% (Casos Pràctics, Control de Lectura, Presentació dels resultats dels Exercicis grupals, Discussió d'Articles i Participació en Classe)

- SE4. Examen Final 60%

Per a superar el curs s'haurà d'obtenir una nota igual o superior a 4/10 a l'examen final, i que la mitjana de l'avaluació continuada i l'examen sigui superior a 5/10.

Hi haurà una recuperació en acabar el trimestre. Només es recuperarà la qualificació de l'Examen Final, de manera que un 40% de la nota és irrecuperable.

Lind, D.A.;  Marchal, W.G.;  Wathen, S.A., et. al. (2012) Estadística aplicada a los negocios y la economía, 15ª ed. Mc Graw Hill.

Farris, Paul W., Neil T. Bendle, Phillip E. Pfeifer, and David J. Reibstein (2015). Marketing Metrics: The Definitive Guide to Measuring Marketing Performance. 3rd ed. Pearson Education.

Kachigan (1991), Multivariate Statistical Analysis, A conceptual introduction, 2nd ed. Radius Press

Doncel, Alejandro Domínguez, and Gemma Muñoz Vera (2010). Métricas Del Marketing. Pozuelo De Alarcón (Madrid): ESIC.

J., Arriaza Gómez A. et. Al. (2008) Estadística Básica Con R Y R-Commander. Cádiz: Universidad De Cádiz, Servicio De Publicaciones.