MESTRADO EM MARKETING Métodos Quantitativos Aplicados ao Marketing

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1 MESTRADO EM MARKETING Métodos Quatitativos Aplicados ao Marketig Margarida Cardoso 1 Programa Itrodução. Os Métodos Quatitativos o apoio à decisão Aálise em Compoetes Pricipais (ACP) Aálise de Agrupameto: Algoritmos Hierárquicos (AAH) Aálise de Regressão Múltipla (AR) Aálise de Variâcia (AV) Aálise Discrimiate (AD) 1

2 Plao semaal de aulas Itrodução aos MQ em Mrk. Aálise descritiva de dados uivariados Aálise descritiva de dados bivariados associação de dados qualitativos e quatitativos Aálise em Compoetes Pricipais Aálise em Compoetes Pricipais Aálise de Agrupameto Métodos Hierárquicos Aálise de Agrupameto Métodos Hierárquicos (etrega de euciado de trabalho de grupo) Aálise de Regressão Múltipla (descritiva) Aálise de Regressão Múltipla (iferecial) Aálise de Regressão Múltipla (o caso da Aálise Cojuta) Aálise de Variâcia (ANOVA) Aálise de Variâcia Multivariada (MANOVA) Aálise Discrimiate Revisões 13 (datas a acordar) Apresetação e Discussão dos Trabalhos de Grupo 3 Referêcias Aaker, David; V. Kumar e George Day Marketig Research Joh Wiley & Sos, Ic. 8th Ed Hair, J.; Aderso, R.; Tatham, R.; Black, W. Multivariate Data Aalysis 5th ed. Pretice Hall Maroco, João Aálise estatística com utilização do SPSS 3ª Ed. Edições Sílabo. 007 Reis, Elizabeth. Estatística Multivariada Aplicada Edições Sílabo

3 Avaliação de MQ em Mrk A avaliação da disciplia iclui a classificação de um trabalho de grupo (50%) e a classificação de um teste idividual (50%). O trabalho de grupo deverá icluir uma breve apresetação oral do mesmo e icidirá sobre ACP e AAH. O teste icidirá sobre toda a matéria, embora atribuido mais peso a AR, AV e AD. 5 1ªAula T. Itrodução 6 3

4 Objectivos da utilização dos MQ em Mrk Reduzir Icerteza o plaeameto/tomada de decisões Acompahar o desempeho associado às acções implemetadas 7 8 4

5 Porquê cada vez mais ecessidade de iformação? Maior cobertura geográfica dos egócios Mudaças mais rápidas Crescete capacidade ecoómica dos cosumidores acarreta maior selectividade (satisfação de desejos vs ecessidades) Grade variedade de istrumetos do Marketig Mi (medir efectividade) 9 As ovas tecologias têm evoluído de modo a satisfazer as eigêcias que se colocam aos meios de recolha e aálise de iformação. 10 5

6 Tipos de Iformação em Marketig Características do Mercado: tamaho e potecial, segmetos, tedêcias Procura: o que compra, quem, ode, porquê, como, quado, quato Competição: quem são os cocorretes e quais as suas características (forças e fraquezas) Codições iteras e eteras do sistema de Marketig O Marketig Mi: Product, Place, Price, Promotio Os resultados 11 Pressuposto Em pricípio a melhoria do sistema de iformação deverá implicar uma maior vatagem competitiva. 1 6

7 O valor da iformação pode traduzir-se em: Redução do risco a tomada de decisão ou Apoio para cofirmar uma decisão Gaho de tempo para decidir Preparar uma defesa o caso de uma decisão falhar (i.e. alguma forma de utilidade) 13 Mas, por vezes a Pesquisa ão avaça Falta de recursos Por vezes é difícil equacioar as ecessidades de iformação (gestores ão chegam a acordo) Em última aálise a decisão de realizar uma pesquisa deve basear-se uma relação custo-beefício 14 7

8 Fotes de Iformação Os dados susceptíveis de uma aálise quatitativa poderão ser origiários de fotes primárias (e: questioários) e/ou secudárias (e:ine ( DECO ( Empresas de Estudos de Mercado ( )...) 15 Represetação típica de Dados Multivariados X = [ ] ij M = M 11 1 i1 I1 1 i I L L L 1j j M M ij Ij L L L 1J J M ij M IJ 16 8

9 Tipos de variáveis Medidas qualitativas Nomial Ordial Medidas quatitativas ou métricas Itervalar De razão 17 Ficheiro de dados para aálise: ABC.sav 100 observações referetes a clietes de um grade forecedor idustrial (ABC) 14 variáveis divididas em grades grupos: Caracterização da relação cliete-forecedor por meio da medida da importâcia dos beefícios percebidos como determiates a escolha de um forecedor Características das empresas-clietes 18 9

10 Importâcia dos beefícios percebidos... RAPID - rapidez de etrega PRECO - ível de preço percebido FLEXIB - fleibilidade do preço IMAGFOR - imagem do forecedor RELACAO - relação forecedor-cliete IMAGVEND - imagem da força de vedas PRODQUAL - qualidade do produto Escala: 0=ada importate; ; 10=muito importate Características das empresasclietes CDIM - dimesão da empresa (0=pequea; 1= grade) CPERCENT - ível % de uso dos produtos de ABC (em %) CSATISF - ível de satisfação face a produtos já adquiridos Escala: 0=ada satisfeito; ; 10= muito satisfeito 0 10 CESPEC - ível de especificação o processo de escolha do forecedor (1= cosiderado cada ecomeda em particular; 0= com base as características dos produtos a adquirir) CCENTR - cetralidade da decisão de compra (1=decisão cetralizada; 0= decisão ão cetralizada) CINDUST - tipo de idústria (1= tipo A; 0=outro tipo) CCOMPRA - tipo de situação de compra (1= ova tarefa; = tarefa usual modificada; 3=tarefa usual) 0 10

11 Aálise descritiva (dados uivariados) Medidas de localização Dados omiais Moda: i com frequêcia máima Dados ordiais Moda: i com frequêcia máima Míimo: 1: Máimo: : Percetis: Pk, 0<k<1 se k iteiro, Pk= k: se k ão iteiro, Pk= [k+1]: em que [] idica o maior iteiro meor que Nota: P0,5 é a deomiado mediaa; P0,5 e P0,75 são quartis 1 Aálise descritiva (dados uivariados) Medidas de localização Dados (itervalares e) de razão Média: = Percetis: Pk, 0<k<1 i= 1 se k iteiro, Pk=(k: + k+1:)/ se k ão iteiro, Pk= X[k+1]: i 11

12 Aálise descritiva (dados uivariados) Medidas de dispersão Dados ordiais Amplitude amostral: : 1: Amplitude iter-quartis : P0,75 P0,5 Etremos (Outliers): Etremo severo: i < P0,5 3 (P0,75-P0,5) ou i > P0, (P0,75-P0,5) Etremo moderado: P0,5 3 (P0,75-P0,5) < i < P0,5 1,5 (P0,75- P0,5) P0, (P0,75-P0,5) > i > P0,75 + 1,5 (P0,75- P0,5) 3 Aálise descritiva (dados uivariados) Medidas de dispersão Dados (itervalares e) de razão Variâcia: Variâcia corrigida: s = i= 1 ( i ) s ' = i= 1 i = s 1 4 1

13 Aálise descritiva (dados uivariados) Medidas de dispersão Desvio padrão: s = s Coeficiete de variação: s / Desvio médio: i= 1 i 5 Represetações gráficas (dados uivariados) Dados omiais e ordiais Tabela de frequêcias Gráfico de barras Gráfico circular... Eemplo 6 13

14 Represetações gráficas (dados uivariados) Dados itervalares e de razão Gráfico de caia e bigodes Histograma e polígoo de frequêcias Eemplo: 7 Represetações gráficas (dados uivariados) P 0,75 +1,5*H Eemplo: P 0,75 H P 0,5 P 0,5 P 0,5-1,5*H 8 14