Els Resultats d?Aprenentatge d?aquesta assignatura són:
1. Comprendre els conceptes clau de la investigació de mercat
Comprendre els principis fonamentals de la investigació de mercat i la distinció entre mètodes de recerca quantitatius i qualitatius.
Identificar les eines de recerca adequades en funció de la naturalesa de les dades (quantitatives o qualitatives) i el problema empresarial.
2. Anàlisi de dades quantitatives mitjançant Power BI
Recopilar i preparar dades quantitatives de diverses fonts (enquestes, dades de vendes, etc.) per a la seva anàlisi.
Crear quadres de comandament i visualitzacions interactius a Power BI per analitzar les tendències del mercat, les preferències dels clients i les mètriques clau de rendiment.
Utilitzar la transformació de dades i les funcions DAX a Power BI per netejar, filtrar i resumir les dades de manera eficaç.
Aplicar mètodes estadístics (per exemple, regressió, correlació) per prendre decisions empresarials basades en dades.
Interpretar i presentar informació quantitativa de manera clara a les parts interessades mitjançant informes de Power BI.
3. Processar i analitzar dades qualitatives amb Atlas.ti
Comprendre la naturalesa i l'estructura de les dades qualitatives i els contextos en què s'utilitzen (per exemple, grups focals, entrevistes, respostes a enquestes obertes).
Recopilar i organitzar dades qualitatives a Atlas.ti, incloent-hi la codificació, la categorització i la cartografia de temes clau.
Aplicar tècniques de codificació per identificar patrons i temes dins de les dades qualitatives, utilitzant les eines d'Atlas.ti per a l'anàlisi i la visualització.
Crear mapes de xarxa i anàlisis de contingut per visualitzar relacions i connexions en dades qualitatives.
Obtenir informació significativa a partir de dades qualitatives per donar suport als resultats de la investigació i les estratègies empresarials.
4. Integrar resultats de recerca quantitatius i qualitatius
Combinar eficaçment els resultats de la investigació quantitativa i qualitativa per proporcionar una comprensió més completa de les tendències del mercat.
Utilitzar tant Power BI com Atlas.ti per preparar informes i presentacions integrats que alineïn els coneixements basats en dades amb objectius més amplis de la investigació de mercat.
Avaluar els punts forts i les limitacions dels mètodes i les eines de recerca per triar l'enfocament més adequat per a problemes de recerca específics.
5. Desenvolupar habilitats pràctiques d'investigació de mercat
Dur a terme un projecte complet d'investigació de mercat, des de la recopilació de dades fins a l'anàlisi i la generació d'informes, utilitzant eines quantitatives i qualitatives.
Presentar els resultats de la investigació mitjançant tècniques de visualització i narració de dades que facilitin la comprensió de dades complexes.
Desenvolupar la capacitat d'utilitzar eines d'investigació de mercat (Power BI, Atlas.ti) en escenaris professionals per a la presa de decisions i la resolució de problemes del món real.
Aquest curs sobre Eines de Recerca de Màrqueting està dissenyat per dotar els estudiants dels coneixements essencials i les habilitats pràctiques necessàries per dur a terme una investigació de mercat eficaç mitjançant metodologies quantitatives i qualitatives. El curs s'estructura en dos blocs principals, centrats en els fonaments teòrics de la investigació de mercat i l'aplicació d'eines analítiques específiques, incloent-hi Power BI per a l'anàlisi quantitativa de dades i Atlas.ti per a l'anàlisi qualitativa de dades.
1. Fonaments de la Investigació de Màrqueting
Els estudiants començaran amb una exploració dels fonaments de la investigació de mercat, distingint entre investigació de mercat i investigació de mercat. Aprendran la importància de la investigació de mercat en el procés de presa de decisions i participaran en debats i activitats per consolidar la seva comprensió del tema.
2. Dissenys i mètodes de recerca
El curs aprofundirà en diversos dissenys de recerca (exploratoris, descriptius i causals), destacant les seves aplicacions en diferents escenaris de recerca. Els estudiants també aprendran sobre estudis transversals i longitudinals i els tipus de dades recollides en la investigació de mercat, incloses les dades quantitatives i qualitatives, juntament amb les escales de mesura utilitzades. A més, el curs cobrirà els mètodes essencials de recopilació de dades, proporcionant una visió completa de com es recopilen i analitzen les dades.
Bloc 1 - Anàlisi quantitativa de dades amb Power BI (8 setmanes, 32 hores) En aquest bloc, els estudiants adquiriran experiència pràctica amb Power BI, una eina potent per a l'anàlisi quantitativa de dades. El pla d'estudis cobrirà:
Anàlisi de la notorietat: comprendre mètriques com l'augment de marca i la tracció de les campanyes per avaluar l'eficàcia del màrqueting.
Anàlisi de la participació: avaluar la generació de contactes i la participació dels consumidors mitjançant mètriques d'abast i freqüència.
Anàlisi de la satisfacció del client: dur a terme anàlisis de conversió i avaluació de la reputació per mesurar els nivells de satisfacció del client.
Anàlisi de la defensa de la marca: identificar els defensors de la marca i analitzar el contingut generat pels clients per mesurar la fidelització a la marca.
A través de sessions interactives i projectes pràctics, els estudiants desenvoluparan la capacitat de crear visualitzacions de dades atractives i obtenir informació útil a partir de dades quantitatives.
Bloc 2 - Anàlisi qualitativa de dades mitjançant Atlas.ti (4 setmanes, 16 hores)
Aquest bloc se centrarà en l'anàlisi qualitativa de dades mitjançant Atlas.ti. Els estudiants aprendran sobre:
Reducció de dades: tècniques per gestionar documents, citar, codificar i establir enllaços dins de dades qualitatives.
Transformació i visualització de dades: utilització de xarxes i eines de co-ocurrència per visualitzar i analitzar relacions de dades qualitatives.
Obtenció de conclusions: aplicació de mètodes com l'Object Crawler, generació de sortides de codi i ús de memoràndums i xarxes per obtenir informació significativa de la investigació qualitativa.
Els estudiants participaran en exercicis pràctics que milloraran la seva capacitat per interpretar i presentar dades qualitatives de manera eficaç.
La metodologia del curs emfatitzarà les aplicacions pràctiques de Power BI per a l'anàlisi quantitativa de dades i Atlas.ti per a l'anàlisi qualitativa de dades. L'objectiu és proporcionar als estudiants experiència pràctica en l'ús d'aquestes eines d'investigació de mercat mitjançant demostracions en directe, tutorials pas a pas i aprenentatge basat en projectes. Les tasques regulars de programari ajudaran a consolidar la seva comprensió de les característiques i funcionalitats clau. A més de la formació tècnica, els estudiants participaran en estudis de casos reals d'empreses que han utilitzat eines d'investigació de mercat, analitzant com les decisions basades en dades van donar forma als resultats empresarials. Aquests estudis de casos es combinaran amb debats en grup per fomentar el pensament crític, que permet als estudiants debatre els punts forts i febles dels diferents mètodes d'investigació. A més, activitats interactives com ara debats, qüestionaris i projectes en grup fomentaran l'aprenentatge col·laboratiu, garantint que els estudiants no només comprenguin els coneixements teòrics, sinó que també desenvolupin les habilitats per aplicar les eines d'investigació de mercat de manera eficaç en un entorn empresarial.
L'avaluació d'aquest curs es basarà en l'avaluació contínua, on els estudiants seran avaluats al llarg del semestre. La nota global final es distribuirà de la següent manera:
1. Assistència, participació i debats a classe: 15%
2. Activitats a classe i revisions entre iguals: 15%
3. Treball 1: 15%
4. Examen parcial: 20%
5. Examen final: 35%
Per aprovar el curs, els estudiants han d'obtenir una puntuació mínima de 5 sobre 10. Els estudiants que no aconsegueixin aquesta puntuació hauran de tornar a fer el curs vinent, el 2026-27. Aquest curs no té recuperació. L'estudiant que obtingui la puntuació més alta rebrà una qualificació extraordinària del curs.
Utilització eines d'IA: Si s?utilitzen eines d'IA en alguna activitat, cal incloure un paràgraf a l?activitat indicant per a què has utilitzat la IA i quines indicacions has utilitzat per obtenir els resultats. No fer-ho és una violació de les polítiques d'honestedat acadèmica.
POLÍTICA D'ASSISTÈNCIA: És obligatòria una assistència mínima del 75% al curs. Els estudiants que no assisteixin al 75% del curs no podran assistir a l'examen final. La justificació mèdica (si n'hi ha) s'ha d'enviar al tutor juntament amb una còpia al professor. La justificació ha de ser validada pel tutor perquè el professor la tingui en compte. Qualsevol altra situació extraordinària relacionada amb l'assistència s'ha de comunicar explícitament al professor en còpies al tutor i al coordinador de grau durant les quatre primeres setmanes del curs. No s'acceptarà cap sol·licitud extraordinària després de les setmanes inicials.
Essentials of Marketing Research, 6th Ed - Joseph Hair, David Ortinau and Dana E. Harrison - McGraw Hill
Marketing Research: An Applied Orientation 7th Ed. - Naresh Malhotra - Pearson
Data Analysis with Microsoft Power BI, 1st Ed. - Brian Larson - McGraw Hill
Qualitative Data Analysis with ATLAS.ti, 3rd Ed. - Susanne Friese - Sage Publications