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Master Marketing Etudes

Université Paris Dauphine DMSP

Formation exigeante, professionnelle et internationale aux métiers du marketing et des études en marketing.

Au sein de l'université Paris-Dauphine, en plein coeur de Paris, le Master Marketing est régulièrement classé parmi les meilleures formations spécialisées en marketing grâce à la contribution de nombreux professionnels
et entreprises et à son rattachement au centre de recherche Dauphine-Marketing -Stratégie-Prospective.

» Advanced excel practice » Analyse sensorielle dans l’automobile, Réception par Renault » Analyse sensorielle et Marketing » Analyses statistiques multivariées » Autorisation d’absence » Brand management » Communication » Conception et Gestion des études » Consumer Behaviour & Branding » CRM » E-Marketing » Etudes qualitatives » Innovation » International project » M1 - Promotion des ventes & Marketing direct » Marketing de la distribution (option) » Marketing Decisions » Marketing Innovation en PGC » Marketing Management » Marketing Simulation » Marketing Strategy » Méthodologie des études quantitatives » Mission » Multiple regression and Marketing Mix Modeling » Pack et Comportement du consommateur » Panel de consommateurs » Panel de distributeurs, IRI » Panels » Pricing » Séminaire d’insertion professionnelle » Séminaire Développement personnel » Séminaire Emploi » Séminaire Expression orale » Séminaire L’Oréal : 7 février 2014 » Séminaire Métiers » Stage d’application » Techniques de négociation (séminaire animé par Procter & Gamble) » Tests et Expérimentation » Workshop créatif
M2-102 Modèles d’aide à la décision en marketing
Master Recherche et Conseil en Marketing & Stratégie

Objectif du séminaire

Dans ce séminaire, par les présentations mais aussi par les lectures et les cas d’application, les étudiants auront un aperçu concret des différents modèles utilisés en marketing qu’ils concernent une aide à la décision sur données agrégées ou l’analyse des comportements individuels en vue de la prévision des ventes d’un nouveau produit ou l’évaluation de la valeur d’un client.

Animation

La pédagogie sera "active" : il s’agira de démonstrations d’application et de mise en oeuvre par les étudiants de modèles avec le logiciel SAS. Pour cela il est INDISPENSABLE que les lectures préparatoires à chaque séance soient effectuées avec sérieux. Ce point pourra éventuellement faire l’objet d’un contrôle en cours.

Contrôle

La notation sera basée sur un mémoire reposant sur un modèle à construire par groupe de 2 étudiants (à rendre en séance 7). Une présentation orale du modèle sera faite en séance 7.

- Format du mémoire :
— 25 pages maximum sans les annexes (numéroter toutes les pages)
— Annexes pour le programme et les sorties SAS
— Sommaire, synthèse managériale

- Proposition de plan :
— Synthèse managériale (1 page maximum)
— Introduction
— I – Description de la catégorie étudiée
— > Le marché, les marques, les variables à expliquer et explicatives
— II – Modélisation des ventes d’une marque
— > En fonction de son mix et de ses concurrents
— > Marque B identifiée dans la base par le n°3 / Année 1999 / Circuit = HM
— III – Simulations
— > Proposition de scénarii pour la marque étudiée
— Conclusion

- Data et programme
— Data : dans la partie privée du site
— Programme SAS de démarrage

- SAS introduction
— SAS
—  Hélène Hamisultane
— Lejeune

Lecture obligatoire
- Lilien G. et Rangaswamy A. (1998), Marketing Engineering, Addison-Wesley
— Le livre sera prêté pendant la durée du cours et distribué lors de la première séance

Programme 2014

1 6/1 8h30-11h45 Introduction
2 13/1 8h30-11h45 Modèles agrégés 1
3 20/1 8h30-11h45 Modèles agrégés 2
4 27/1 8h30-11h45 Modèles individuels
5 3/2 8h30-11h45 Modèles intégrés
6 10/2 8h30-11h45 Modèles stochastiques
7 17/2 8h30-11h45 Présentations

Séance 1 : Introduction

Plan de la séance
- Introduction sur les modèles
- Etapes de construction d’un modèle (exemple de la décision de prix)
- Initiation au solveur d’excel
- Fonctions de réponses

Support de cours
- PPT 1

-  vous devez vous inscrire pour bénéficier de la licence gratuite SAS et de JMP ICI

Cas en séance
- Cas DBM
— Texte
— xls

Outils excel
— Premier modèle basique
— Courbes

A préparer pour la séance 2
- Lecture : [ME] Chapitre 1, 2 et 7 (pp.195-203)
- PPT 2
— Lire : article de Bass à télécharger dans la partie privée du site


Séance 2 : Modèles sur données agrégées 1

Plan de la séance
- Application du modèle linéaire sur une fonction de demande
- Modèles de diffusion
— Modèle de Parfitt & Collins (Modèle TeSi(c) de GfK)
— Modèle de Fourt & Woodlock
— Modèle de BASS Présentation simplifié, Background & Overview (MkgTool)

Cas
- Initiation SAS

Outils excel
— Transformations
— Exercice Bass

A préparer pour la séance 3
- Lecture : [ME] Chapitres 2 et 8
- PPT 3
- Lire : article de Palda à télécharger dans la partie privée du site


Séance 3 : Modèles sur données agrégées 2

Plan de la séance
- Modélisation des effets dynamiques (application à la publicité)
— Modèle de Koyck
- Modélisation des effets concurrentiels (application aux décisions de distribution)
— Modèle d’attraction
— Gravitaire.xls

Cas
- Lydia PINKHAM : Données (xls)

Lecture :
- [ME] Chapitre 5
- Modèle d’attraction

A préparer pour la séance 4
- Lecture : [ME] Chapitres 3, 7 (184-194) et 10
- PPT 4


Séance 4 : Modèles sur données individuelles

Plan de la séance
- Modélisation des préférences
— Analyse conjointe (utilité déterministe)
- Modélisation des choix (utilité aléatoire)
— Logit/Probit, Logit multinomial, Logit ordonné, HEV, GEV, Nested Logit

Cas
- Cas Mass

Lecture complémentaire :
- Test de l’hypothèse IIA pour un logit

Codes SAS
- Proc MDC

Outils excel
— Exercice BPTO

A préparer pour la séance 5
- Lecture : [ME] Chapitres 4 et 7 (204-211)
- PPT 5

- PERCEPTOR : Présentation

- ASSESSOR : Présentation


Séance 5 : Modèles intégrés (Prévision des ventes d’un nouveau produit)

Plan de la séance
- Analyses factorielles (ACP, AFACO)
- Similarités et perceptions : Analyses multidimensionnelles (MDS)
- Perceptor
- Assessor

Outils excel
- Exercice ASSESSOR

Modèles commerciaux

- Price Challenger, GfK
- BASES, Nielsen
— site Nielsen
- DEFENDER

A préparer pour la séance 6
- PPT 6
- Capital client (Managing marketing by the customer equity test)
- Markus Wübben & Florian v.Wangenheim, Instant Customer Base Analysis : Managerial Heuristics Often “Get It Right”, Journal of Marketing Vol. 72 (May 2008), 82–93


Séance 6 : Modèles stochastiques sur données individuelles

Plan de la séance
- Capital et Valeur client
- Modèle sans mémoire : achat, attrition,
- Modèles avec mémoire : apprentissage & markovien
- Modèles stochastiques combinés (niveau marque) :
— Modèle de Hendry Corp.
— Modèle Dirichlet
— Autres modèles combinés (BB / NBD / BBD / BG NBD, Pareto NBD)

Outils excel
- Plan commercial
- LTV sur un abonnement téléphonique
- Markov
- NBD negative binomiale
- BG NBD Beta géométrique
- Modèle de Hendry

Cas
— Cas Don
— Cas Fleur de Beauté

- Exercice Customer Equity test
— Simulation excel xls

- CD-Now (Fader & Hardie)
— Fader et Hardie, 2004, Value of simple models
—  note on implementing
— données xls
— Article Interfaces http://interfaces.journal.informs.org/cgi/content/abstract/31/3_supplement/S94
— Fader, Pattern in online shopping behavior
— BG NBD B. Hardie
— Pareto NBD Fader, Hardie, Lee, "counting your customers the easy way"

Lectures complémentaires
- article de fond : Repeat Buying, Ehrenberg
- Peter C. Verhoef, Jenny van Doorn and Matilda Dorotic (2007) Customer Value Management : An Overview and Research Agenda, MARKETING · JRM, 2 , pp. 51–68
- Svinil Gupta et Valarie Zeitham, Customer Metrics and Their Impact on Financial Performance, Marketing Science, Vol. 25, No. 6, November-December 2006, pp. 718-739


Séance 7 : Présentations

Autres ressources

— Modèles multi-niveaux (hiérarchiques) Multilevel Statistical Models, Goldstein, 1995

— Gerard J. Tellis, Philip Hans Franses, 2006, Optimal Data Interval for Estimating Advertising Response , Marketing Science 25, 3, May–June, pp. 217–229

— Feichtinger, Hartl, Sethi, 1994, Dynamic optimal control in advertising models : recent development, Management Science, 40, 3, 193-226

— Yoo, Mandhachitara, 2003, Estimating advertising effects on sales in a competitive setting , Journal of Advertising Research.

— Dekimpe, Hanssens, 1995, The persistence of marketing effects on sales, Marketing Science, 14, 1, 1-21

— Rao, Wind, de Sarbo, 1988, A customized market response model : Development, Estimation, and empirical testing , JAMS, 16,1, 128-140.

— Pollay, Siddarth, Siegel, Haddix, Merrit, Giovino, Eriksen, 1996, The last straw... , Journal of Marketing, 60, 2, 1-16.

— Bagwell, 2005, The economic analysis of advertising, WO, Columbia University.

— Chatterjee S., Shudarshan D., 1994, MARKDEF : A methodology for understanding competitive spaces based on consumer perceptions, Behaviourmetrika, 21, 2, 97-119.

— IRI, 2010, Séminaire IREP, Les nouvelles demandes des annonceurs concernant l’efficacité publicitaire, http://www.offremedia.com/media/deliacms/media//1082/108266-35fd5a.pdf

— Exercice Analyse conjointe
— Exercice Mapping
— Exercice Logit



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