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MESTRADO EM MARKETING

Métodos Quantitativos Aplicados ao Marketing

Margarida Cardoso

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Programa

� Introdução. Os Métodos Quantitativos no apoio à decisão

� Análise em Componentes Principais (ACP)

� Análise de Agrupamento: Algoritmos Hierárquicos (AAH)

� Análise de Regressão Múltipla (AR)

� Análise de Variância (AV)

� Análise Discriminante (AD)

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Plano semanal de aulas

1 21-09-2009

Introdução aos MQ em Mrk. Análise descritiva de dados

univariados

2 28-09-2009

Análise descritiva de dados bivariados – associação de dados

qualitativos e quantitativos

3 05-10-2009 Análise em Componentes Principais

12-10-2009 Análise em Componentes Principais

4 19-10-2009 Análise de Agrupamento – Métodos Hierárquicos

5 26-10-2009

Análise de Agrupamento – Métodos Hierárquicos

(entrega de enunciado de trabalho de grupo)

6 02-11-2009 Análise de Regressão Múltipla (descritiva)

7 09-11-2009 Análise de Regressão Múltipla (inferencial)

8 16-11-2009 Análise de Regressão Múltipla (o caso da Análise Conjunta)

9 23-11-2009 Análise de Variância (ANOVA)

10 30-11-2009 Análise de Variância Multivariada (MANOVA)

11 07-12-2009 Análise Discriminante

12 14-12-2009 Revisões

13 (datas a acordar) Apresentação e Discussão dos Trabalhos de Grupo

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Referências

Aaker, David; V. Kumar e George Day

Marketing Research

John Wiley & Sons, Inc. 8th Ed. 2004.

Hair, J.; Anderson, R.; Tatham, R.; Black, W.

Multivariate Data Analysis

5th ed. Prentice Hall. 1998.

Maroco, João

Análise estatística com utilização do SPSS

3ª Ed. Edições Sílabo. 2007

Reis, Elizabeth.

Estatística Multivariada Aplicada

Edições Sílabo. 1997.

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Avaliação de MQ em Mrk

� A avaliação da disciplina inclui a classificação de um trabalho de grupo (50%) e a classificação de um teste individual (50%).

� O trabalho de grupo deverá incluir uma breve apresentação oral do mesmo e incidirá sobre ACP e AAH.

� O teste incidirá sobre toda a matéria, embora atribuindo mais peso a AR, AV e AD.

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1ªAula T. Introdução

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Objectivos da utilização dos MQ emMrk

� Reduzir Incerteza no planeamento/tomada de decisões

� Acompanhar o desempenho associadoàs acções implementadas

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Porquê cada vez maisnecessidade de informação?

� Maior cobertura geográfica dos negócios

� Mudanças mais rápidas

� Crescente capacidade económica dos consumidores acarreta maiorselectividade (satisfação de desejosvs necessidades)

� Grande variedade de instrumentos do Marketing Mix (medir efectividade)

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� As novas tecnologias têm evoluído de modo a satisfazer as exigências que se colocam aos meios de recolha e análise de informação.

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Tipos de Informação em Marketing

� Características do Mercado: tamanho e potencial, segmentos, tendências

� Procura: o que compra, quem, onde, porquê, como, quando, quanto

� Competição: quem são os concorrentes e quais as suas características (forças e fraquezas)

� Condições internas e externas do sistema de Marketing

� O Marketing Mix: Product, Place, Price, Promotion

� Os resultados

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Pressuposto

Em princípio a melhoria do sistema de informação deverá implicar umamaior vantagem competitiva.

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O valor da informação podetraduzir-se em:

� Redução do risco na tomada de decisão

ou

� Apoio para confirmar uma decisão

� Ganho de tempo para decidir

� Preparar uma defesa no caso de umadecisão falhar

…

(i.e. alguma forma de utilidade)

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Mas, por vezes a Pesquisa não avança…

� Falta de recursos

� Por vezes é difícil equacionar as necessidades de informação (gestores não chegam a acordo)

� …

� Em última análise a decisão de realizar uma pesquisa deve basear-se numa relação custo-benefício

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Fontes de Informação

� Os dados susceptíveis de uma análise quantitativa poderão ser originários de fontes primárias (ex: questionários) e/ou secundárias (ex:INE (www.ine.pt), DECO (www.deco.proteste.pt), Empresas de Estudos de Mercado (www.apodemo.pt)...)

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Representação típica de Dados Multivariados

[ ]

==

IJIj2I1I

iJij2i1i

J2j22221

J1j11211

ij

xxxx

xxxx

xxxx

xxxx

xX

LL

MMM

LL

MMM

LL

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Tipos de variáveis

Medidas qualitativas

� Nominal

� Ordinal

Medidas quantitativas ou métricas

� Intervalar

� De razão

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Ficheiro de dados para análise: ABC.sav

� 100 observações referentes a clientes de um grande fornecedor industrial (ABC)

� 14 variáveis divididas em 2 grandesgrupos:� Caracterização da relação cliente-fornecedor por

meio da medida da importância dos benefíciospercebidos como determinantes na escolha de um fornecedor

� Características das empresas-clientes

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Importância dos benefícios percebidos...

� RAPID - rapidez de entrega

� PRECO - nível de preço percebido

� FLEXIB - flexibilidade do preço

� IMAGFOR - imagem do fornecedor

� RELACAO - relação fornecedor-cliente

� IMAGVEND - imagem da força de vendas

� PRODQUAL - qualidade do produto

Escala: 0=nada importante; …; 10=muitoimportante

0_________________________________10

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Características das empresas-clientes

� CDIM - dimensão da empresa (0=pequena; 1= grande)

� CPERCENT - nível % de uso dos produtos de ABC (em %)

� CSATISF - nível de satisfação face a produtos já adquiridosEscala: 0=nada satisfeito; …; 10= muito satisfeito0_____________________________________10

� CESPEC - nível de especificação no processo de escolha do fornecedor (1= considerando cada encomenda emparticular; 0= com base nas características dos produtos a adquirir)

� CCENTR - centralidade da decisão de compra (1=decisãocentralizada; 0= decisão não centralizada)

� CINDUST - tipo de indústria (1= tipo A; 0=outro tipo)

� CCOMPRA - tipo de situação de compra (1= nova tarefa; 2= tarefa usual modificada; 3=tarefa usual)

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Análise descritiva (dados univariados) Medidas de localização

Dados nominaisModa: xi com frequência máxima

Dados ordinaisModa: xi com frequência máximaMínimo: x1:nMáximo: xn:nPercentis: Pk, 0<k<1se nk inteiro, Pk= xnk:nse nk não inteiro, Pk= x[nk+1]:n em que [x] indica o maior inteiro menor que xNota: P0,5 é a denominado mediana; P0,25 e

P0,75 são quartis

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Análise descritiva (dados univariados) Medidas de localização

Dados (intervalares e) de razão

Média:

Percentis: Pk, 0<k<1

se nk inteiro, Pk=(xnk:n + xnk+1:n)/2

se nk não inteiro, Pk= X[nk+1]:n

n

x

x

n

1i

i∑==

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Análise descritiva (dados univariados) Medidas de dispersão

Dados ordinaisAmplitude amostral: xn:n – x1:nAmplitude inter-quartis : P0,75 – P0,25Extremos (Outliers):

Extremo severo:xi < P0,25 – 3 (P0,75-P0,25)ouxi > P0,75 + 3 (P0,75-P0,25)Extremo moderado:P0,25 – 3 (P0,75-P0,25) < xi < P0,25 – 1,5 (P0,75-

P0,25)P0,75 + 3 (P0,75-P0,25) > xi > P0,75 + 1,5 (P0,75-

P0,25)

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Análise descritiva (dados univariados) Medidas de dispersão

Dados (intervalares e) de razão

Variância:

Variância corrigida:

2

n

1i

2

i

n

1i

2

i

2

xx

n

x

n

)xx(

s −=−

=∑∑

==

22's

1n

ns

−=

13

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Análise descritiva (dados univariados) Medidas de dispersão

Desvio padrão: s =√s2

Coeficiente de variação:

Desvio médio:

x/s

n

xxn

1i

i∑=

−

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Representações gráficas (dados univariados)

Dados nominais e ordinais

Tabela de frequências

Gráfico de barras

Gráfico circular

...

� Exemplo

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Representações gráficas (dados univariados)

Dados intervalares e de razão

Gráfico de caixa e bigodes

Histograma e polígono de frequências

� Exemplo:

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Representações gráficas(dados univariados)

� Exemplo:

P0,75+1,5*H

P0,75

H P0,5

P0,25

P0,25-1,5*H