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MR2018

ミクロ・マーケティング各論(マーケティング・リサーチ) 2018年度 春学期 濱岡担当


 お知らせ

    • 資料の公開、発言登録は7/20(金) 23:59までとします。

 課題など

  • 課題提出、発言登録についてはdoc.google.comのサービスを利用しています。
  • 発言
    • 発言後、概ね2週間以内に登録して下さい。
    • (複数日付の発言をまとめて登録している人がいますが、)日付が選択できるようになっているので、日付別に登録して下さい。
  • レポート、小課題
    • ワープロなどであらかじめ作成しておいたものを所定の欄にコピー、ペーストして下さい(テキストデータのみ)。書式が崩れてしまいますが、問題ありません。
    • 枠は小さくてもスクロールできます。分量に特に上限、下限はありません。
    • 期限後も入力は可能ですが、提出時間を記録してあるので採点外です

 内容


授業の計画および授業で使った資料(pdf形式で順次公開予定)

    • 資料についての注意事項(ネットワーク印刷で文字化け への対策)

I.マーケティングリサーチとは   

  • 1 マーケティングリサーチの現状   
  • 2 マーケティングリサーチとは
  • 3 マーケティング・リサーチのプロセス
  • 講義の進め方など/スケジュールなど    (資料)

II.データとデータ収集

  • 1 データの種類と収集方法  
  • 2 データの収集と誤差
  • 3 2次データの収集
  • 4 1次データの収集
    • (2)記述的リサーチ   
      • 質問票の設計   (資料) 
      • サンプリング   (資料) 
    • (3)実験 については   →新製品開発についてのリサーチ:実験計画、コンジョイント分析 で紹介予定。

III.データの分析方法

  • 1 データ処理のプロセス   
  • 2 予備的分析
  • 3 マーケティング戦略の立案プロセスと統計的手法  (1~3の資料)
  • 4 統計的検定入門   (資料)

IV.マーケティングリサーチの諸局面

  •  態度の測定 (資料)
  •  マーケティングミックス決定:回帰分析 (資料)
  •  知覚マップの作成、ポジショニング (資料)  
    • 参考 Rでの因子分析の実行方法→オープンソースの統計ソフト Rについて因子分析 FactorAnalysis
  •  消費者のセグメント、ターゲットの決定 (資料) 
    • 参考 Rでの実行方法→オープンソースの統計ソフト Rについて R のクラスター分析
  • 複雑な仮説を検定する:構造方程式モデル (資料) 
    • 参考 Rでの実行方法→オープンソースの統計ソフト Rについて R の分散共分散構造分析・構造方程式モデル
  • インターネットでのリサーチ (資料) 

V.マーケティング・リサーチの動向

  • 1 マーケティング・リサーチの技術的な動向と課題
  • 2 マーケティング・リサーチの経営上の動向と課題   (1&2の資料)

-----以下の資料は未公開。授業の前日までに授業の前週末ごろにuploadする予定


 プロジェクトについて


    • 各レポートについて、私がフィードバックするので、それを参考にして進めて下さい。
  • プロジェクト課題への補足
    • その後の進捗などによって、プロポーザルから変更しても構わない。
    • 無理にアンケート調査などをする必要はない。無理に多サンプル(例えば数百)を集める必要はない。
    • よいレポート→少数、定性的調査でもよいので、目的に応じて適切なリサーチを行い、意味のある結果を見いだし、マーケティングへの提言があり、この講義で学んだことが活かされている。
      • 欲張りすぎない、必ずしもアンケート調査は必要ない(ヒアリングのみでも目的が達成できればok)
      • ゼミなどで集めたデータの再利用も可だが、レポートはこの授業用にまとめなおすこと(三田祭論文、卒論構想そのまま=不必要に長い文献レビュー、それを踏まえない仮説設定=のようなものは低評価)。
      • 提案を含むこと。
      • 最終レポートは図表 ありと考えられるため、pdfでkeio.jpから提出。
    • よいレポートがあれば、最後の授業で報告してもらう予定(当然、評価に加算)。
  • 統計分析ソフトについて(プロジェクトでは統計分析は必須ではありませんが、参考までに)
    • 各自で慣れたソフトを利用してください。
    • エクセル →回帰分析ぐらいはできる。
      • JMP SAS社のソフト 対話型だがSPSS程度のことはほぼ可能。ここから 評価版30日無料で利用可能。大学でもインストール可能(WIN、MAC)。
      • SPSS、SAS など 回帰分析、多変量分析などが可能。大学で無料インストール可能だが、巨大(WIN、MAC)。
      • R  さらに多様なことが可能。 win, mac, linuxなどに対応 こちらを参照

 過去のお知らせ


  • 小課題1
    • 缶コーヒーを開発しようとしている。そのために有用と考えられる2次データを集めてください(他)。(提出期限 4/17(火) 23:59 まで。 
  • 小課題2
    • まずは他の人と細かいことは相談せず、マーケティング・リサーチプロジェクトについて個人で提出。 (提出期限 4/27(金)23:59
  • プロジェクト課題(最大3名のグループ可。代表者が1通提出。学籍番号を間違えないこと。)
    • プロジェクト課題1 プロポーザル (提出期限 5/11(金)23:59 
    • プロジェクト課題2 中間報告 (提出期限 6/8(金)  23:59
      • 少なくとも2次データの分析程度は終了しているべき
    • プロジェクト課題3 最終報告 (提出期限7/6 (金)  23:59 →これはkeio.jpから提出(図表 含めてpdf化したもの)。