120232 - MÈTRIQUES APLICADES AL MÀRQUETING

Tipus d'assignatura: Obligatòria

Coordinador: Mònica Juliana Oviedo León

Trimestre: Tercer trimestre

Crèdits: 4

• 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.

 L'aula (física o virtual) és un espai segur, lliure d'actituds masclistes, racistes, homòfobes, trànsfobes i discriminatòries, ja sigui cap a l'alumnat o cap al professorat. Confiem que entre totes i tots puguem crear un espai segur on ens puguem equivocar i aprendre sense haver de patir prejudicis d'altres.

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 de Regressió
  • 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.

Kohler, U. and Kreuter, F. (2012) Data Analysis Using Stata, Third Edition, Stata Press

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.

Backhaus, K., Erichson, B., Gensler, S., Weiber, R., & Weiber, T. (2021). Multivariate Analysis. Wiesbaden: Springer Gabler. in Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH.

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.

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.