Guía docente de Metodología de Investigación en Marketing y Comportamiento del Consumidor (M01/56/2/15)

Bloque 1: Metodología, proceso de investigación y análisis de datos

• Tema 1.1: Metodología y método científico en marketing. Tendencias

• Tema 1.2: Proceso de investigación. Marketing analítico y nuevas métricas

• Tema 1.3: Técnicas de análisis multivariable: Análisis cluster

• Tema 1.4: Segmentación jerárquica

Bloque 2 : Modelos lineales aplicados al comportamiento del consumidor.

• Tema 2.1: Regresión lineal simple y múltiple y sus aplicaciones.

• Tema 2.2: Path analysis aplicado en la resolución de problemas complejos en comportamiento del consumidor.

• Tema 2.3: Análisis factorial y validación de escalas a través del análisis factorial confirmatorio.

• Tema 2.4: Modelos de ecuaciones estructurales aplicados al marketing y el comportamiento del consumidor.

Conocimientos y destrezas (C)

C01 Posee y comprende conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.

C02 Conoce el software específico en el ámbito de estudio.

C03 Lleva a cabo actividades orientadas a un aprendizaje basado en la acción-experiencia que facilitará la apropiación e integración de destrezas y conocimientos.

C04 Comprende la diversidad de enfoques en comportamiento del consumidor.

C06 Conoce las nuevas tendencias y cambios derivados de la innovación tecnológica y del desarrollo de las TIC, especialmente en lo que afecta al comercio y comportamiento del consumidor.

C07 Descubre, analiza y comprende la utilidad profesional de su formación.

Habilidades y destrezas (HD)

HD01 Aplica los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.

HD02 Adquiere habilidades para la comprensión cognitiva

HD03 Potencia la conexión con el entorno, con las empresas, instituciones y administraciones públicas.

HD04 Aplica las nuevas tecnologías de la información y comunicación al desarrollo teórico-practico de la docencia y aprendizaje de doctorado, así como a la gestión de los cursos, mediante la utilización de la gama de posibilidades que las TIC ofrecen.

HD05 Aplica a entornos nuevos o poco conocidos, dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares), los conceptos, principios, teorías o modelos relacionados con el comportamiento del consumidor.

HD06 Aplica los conocimientos para el desarrollo de estrategias para el intercambio.

HD07 Elabora adecuadamente y con cierta originalidad composiciones escritas o argumentos motivados, de redactar planes, proyectos de trabajo o artículos científicos o de formular hipótesis razonables que pueden ser aplicables al ámbito académico y el profesional.

HD08 Presenta públicamente ideas, procedimientos o informes de investigación, de transmitir emociones o de asesorar a personas y a organizaciones.

HD09 Posee la habilidad de aprendizaje para el estudio autodirigido o autónomo.

HD10 Demuestra capacidad para la resolución de problemas y tomar decisiones.

HD11 Maneja y gestiona la información.

HD12 Aplica los conocimientos a la práctica.

HD13 Aplica a entornos nuevos o poco conocidos, dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares), la metodología para la resolución de problemas relativos al consumidor.

Competencias (COM)

COM01 Integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.

COM02 Ser capaz de comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.

COM03 Capacitar para trabajar en equipo.

COM04 Emitir juicios en función de criterios, de normas externas o de reflexiones personales. Dichos juicios pueden apoyarse en información incompleta o limitada que incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.

COM05 Integrar sus conocimientos en un ámbito profesional.

COM06 Poseer la capacidad de análisis y síntesis.

COM07 Capacitar para la organización y planificación.

COM08 Adquirir habilidades para la comunicación oral y escrita.

COM09 Capacitar para el razonamiento crítico y autocrítico.

COM10 Capacitar para el diseño y gestión de proyectos

Bloque 1 (ECA) : Metodología, proceso de investigación y análisis de datos

1. Marketing y método científico.

• Origen y evolución del marketing.
• Principales orientaciones científicas en marketing y comportamiento del consumidor.
• Investigación en marketing: Hechos más destacables.
• Tendencias: prioridades y contexto actual del marketing.

2. El proceso de investigación y marketing analítico

• El proceso de investigación de mercados: aplicaciones.
• Etapas del proceso de investigación de mercados.
• Introducción a la experimentación y a la medida.
• Marketing analítico y nuevas métricas.
• Caso práctico.

3. Técnicas de análisis de datos: Análisis cluster

• Introducción y tipos análisis multivariable.
• Relación de técnicas de análisis de datos.
• Análisis clúster: concepto y tipos
• Proceso para realizar un análisis cluster
• Aplicaciones y limitaciones.
• Caso práctico.

4. Segmentación jerárquica

• Concepto y clasificación.
• Chi-squared Automatic Interaction Detection (CHAID) y proceso
• Otros algoritmos
• Aplicaciones y limitaciones.
• Caso práctico.

Bloque 2 (MARM): Modelos lineales aplicados al comportamiento del consumidor

1. Regresión lineal simple y múltiple y sus aplicaciones.

• Introducción a los modelos de regresión.
• Regresión lineal simple.
• Regresión lineal múltiple.
• Supuestos del modelo de regresión lineal.

2. Path analysis aplicado en la resolución de problemas complejos en comportamiento del consumidor.

• Introducción al path analysis.
• Relaciones causales: tipo y representación gráfica.
• Asunciones del path analysis.
• Etapas en la formulación e interpretación de un path analysis.
• Comparación de modelos.

3. Análisis factorial y validación de escalas a través del análisis factorial confirmatorio.

• Análisis factorial exploratorio y análisis de componentes principales: características y diferencias.
• Formulación del análisis factorial exploratorio y del análisis de componentes principales.
• Esquema de procedimiento e interpretación de resultados.
• Análisis factorial confirmatorio.
• Formulación y estimación del modelo.
• Evaluación de la bondad del ajuste.
• Interpretación y evaluación de la validez del instrumento de medida propuesto.
• Reespecificación del modelo planteado.

4. Modelos de ecuaciones estructurales aplicados al marketing y el comportamiento del consumidor.

• Introducción y tipos de modelos de ecuaciones estructurales.
• Formulación y estimación de los modelos basados en covarianzas.
• Interpretación y evaluación de la bondad del ajuste.
• Reespecificación del modelo planteado.

1. Actividades no presenciales individuales. Actividades (guiadas y no guiadas) propuestas por el profesor a través de las cuales, y de forma individual, se profundiza en aspectos concretos de la materia posibilitando al estudiante avanzar en la adquisición de determinados conocimientos y procedimientos de la materia. Comprende el estudio individualizado de los contenidos de la materia, las actividades de carácter individual y la evaluación global de competencias. El propósito es favorecer en el estudiante la capacidad para autorregular su aprendizaje, planificándolo, diseñándolo, evaluándolo y adecuándolo a sus especiales condiciones e intereses.
2. Actividades no presenciales grupales. Actividades (guiadas y no guiadas) propuestas por el profesor a través de las cuales, y de forma grupal, se profundiza en aspectos concretos de la materia posibilitando a los estudiantes avanzar en la adquisición de determinados conocimientos y procedimientos de la materia. Permite favorecer en los estudiantes la generación e intercambio de ideas, la identificación y análisis de diferentes puntos de vista sobre una temática, la generalización o transferencia de conocimiento y la valoración crítica del mismo.
3. Tutorías no presenciales. Ayuda a orientan el trabajo autónomo y grupal del alumnado, a profundizar en distintos aspectos de la materia y a orientar la formación académica integral del estudiante. Estas consultas se pueden realizar de forma síncrona, utilizando la cuenta de Skype que incluyen los profesores en sus datos de contacto o asíncrona a través del foro de dudas que se ha creado en el curso o utilizando el correo electrónico de los profesores.

• ARBUCKLE, J.L. (2013): IBM SPSS Amos 22. User's guide. IBM Corp.
• BRAKUS, J. J., SCHMITT, B. H., & ZARANTONELLO, L. (2009). Brand experience: what is it? How is it measured? Does it affect loyalty? Journal of marketing, 73(3), 52-68.
• CHAPMAN, C.; McDONNELL, E. (2015): R for Marketing Research and Analytics. Springer.
• FLORÈS, L. (2014). How to measure digital marketing. Metric for assessing impact and designing success. Palgrave Macmillan
• HAIR, J.F.; BLACK, W.C.; BABIN, B.J.; ANDERSON, R.E. (2019): Multivariate Data Analysis. Andover, Hampshire, UK. Cengage Learning.
• WANG, J. & WANG, X. (2019): Structural Equation Modeling: Applications using Mplus (Second Edition). Chichester, West Sussex, UK. John Wiley & Sons.
• KLINE, R.B. (2023): Principles and Practice of Structural Equation Modeling. New York, NY. Guilford Press.
• LUQUE, T. (2017): Investigación de Marketing 3.0. Pirámide. Madrid.
• LUQUE, T. et al. (2012): Técnicas de análisis de datos en investigación de mercados. Pirámide. Madrid
• MUELLER, R.O. (1996): Basic Principles of Structural Equation Modeling. New York, NY. Springer-Verlag.
• ROBERTS, J. H., KAYANDE, U., & STREMERSCH, S. (2014). From academic research to marketing practice: Exploring the marketing science value chain. International Journal of Research in Marketing, 31(2), 127-140.
• SANTESMASES MESTRE, M. (2009): DYANE. Diseño y análisis de encuestas en investigación social y de mercados. Pirámide. Madrid.
• TABACHNICK, B.G.; FIDELL, L.S. (2019): Using Multivariate Statistics (Seventh Edition). Boston, MA. Pearson Education.
• WEDEL, M., & KANNAN, P. K. (2016). Marketing analytics for datarich environments. Journal of Marketing, 80(6), 97-121.

• Insights + Analytics España: http://ia-espana.es/
• AEMARK: http://www.aemark.es/
• AMERICAN  MARKETING ASSOCIATION (AMA): https://www.ama.org
• CENTRO DE INVESTIGACIONES SOCIOLÓGICAS (CIS): http://www.cis.es/cis/opencms/ES/index.html
• EMAC: http://www.emac-online.org/r/default.asp?iId=IHGMD
• ESOMAR: http://www.esomar.org/
• INSTITUTO DE ESTADISTICA Y CARTOGRAFÍA DE ANDALUCIA: http://www.juntadeandalucia.es/institutodeestadisticaycartografia
• INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICA: http://www.ine.es/
• Eurobarometer http://ec.europa.eu/public_opinion/index_en.htm
• Marketing Science Institute (MSI, 2020). Research Priorities 2O20–2O22. https://www.msi.org/article/2020-22-msi-research-priorities-outline-marketers-top-concerns
• Orange software: https://orange.biolab.si/
• QUALTRICS: http://www.qualtrics.com/es/
• SPSS: http://www-01.ibm.com/software/es/analytics/spss/

• MD02 Sesiones de discusión y debate 
• MD03 Resolución de problemas y estudio de casos prácticos 
• MD04 Prácticas  
• MD06 Ejercicios de simulación 
• MD07 Realización de trabajos en grupo 
• MD08 Análisis de fuentes y documentos 
• MD09 Realización de trabajos individuales 

El artículo 17 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que la convocatoria ordinaria estará basada preferentemente en la evaluación continua del estudiante, excepto para quienes se les haya reconocido el derecho a la evaluación única final.

Las actividades evaluables, así como el porcentaje que supone en la calificación global del alumno se detallan en la siguiente tabla:

Es requisito indispensable para poder superar la asignatura obtener al menos un 40% en cada una de las partes (de las actividades evaluables, incluidas las diferentes partes del examen), y una total mínima del 50% en el examen.

Siguiendo las especificaciones recogidas en el punto 22 de la “NCG71/2: Normativa de evaluación y de calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada” aprobada en la sesión extraordinaria del Consejo de Gobierno de 20 de mayo de 2013 y modificada en Consejo de Gobierno de 24 de mayo de 2017, en el caso de asignaturas cuyas Guías Docentes contemplen un examen final que supongan el 50% o más del total de la ponderación de la calificación final de la asignatura y el estudiante decidiera no realizarlo, figurará en el acta con la anotación de "No presentado". Cuando el estudiante haya realizado actividades y pruebas del proceso de evaluación continua contempladas en la guía docente de la asignatura que constituyan más del 50% del total de la ponderación de la calificación final de la asignatura, figurará en el acta con la calificación correspondiente.

El artículo 19 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que los estudiantes que no hayan superado la asignatura en la convocatoria ordinaria dispondrán de una convocatoria extraordinaria. A ella podrán concurrir todos los estudiantes, con independencia de haber seguido o no un proceso de evaluación continua. De esta forma, el estudiante que no haya realizado la evaluación continua tendrá la posibilidad de obtener el 100% de la calificación mediante la realización de una prueba y/o trabajo.

El artículo 8 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que podrán acogerse a la evaluación única final, el estudiante que no pueda cumplir con el método de evaluación continua por causas justificadas.

Para acogerse a la evaluación única final, el estudiante, en las dos primeras semanas de impartición de la asignatura o en las dos semanas siguientes a su matriculación si ésta se ha producido con posterioridad al inicio de las clases o por causa sobrevenidas. Lo solicitará, a través del procedimiento electrónico, a la Coordinación del Máster, quien dará traslado al profesorado correspondiente, alegando y acreditando las razones que le asisten para no poder seguir el sistema de evaluación continua.

El Director del Departamento o el Coordinador del Máster al que se dirigió la solicitud, oído el profesorado responsable de la asignatura, resolverá la solicitud en el plazo de diez días hábiles. Transcurrido dicho plazo sin que el estudiante haya recibido respuesta expresa por escrito, se entenderá estimada la solicitud.

La evaluación única final, entendiendo por tal la que se realiza en un solo acto académico, podrá incluir cuantas pruebas sean necesarias para acreditar que el estudiante ha adquirido la totalidad de las competencias descritas en la Guía Docente de la asignatura.

Información de interés para estudiantado con discapacidad y/o Necesidades Específicas de Apoyo Educativo (NEAE): Gestión de servicios y apoyos (https://ve.ugr.es/servicios/atencion-social/estudiantes-con-discapacidad).