Cours marketing : Intelligence et veille marketingg


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Intelligence et veille marketing

Les grands objets d’études

Analyse du potentiel et de l’évolution des marchés

Évolution de la demande

Evolution des technologies

Evolution social et juridiques

Analyse concurrentielle

Analyse stratégique de la concurrence

Etude du positionnement des marques Segmentation des consommateurs

Analyse des structures de distribution

Structure des circuits de distribution

Analyse du comportement d’achat et de consommation

Analyse des processus de décision d’achat

Analyse de l’expérience de consommation

Analyse de la la réponse aux stimulation marketing

Caractéristiques du produit et de la marque

Prix et fiancement

Communication

Audit/Contrôle des activités marketing

Les finalités

Quelles sont les caractéristiques du phénomène de marché que l’on étudie ?

Quels sont les principaux segments du marché du surfwear?

Quelles sont principales variables,  les causes et les processus qui expliquent un phénomène de marché

Pourquoi certains préfèrent une marque à une autre?

Comment en fonction d’une certaines connaissance prédire certains paramètres de marché

Prévoir les ventes

Choisir la décision qui donne le plus d’avantage au coût

Le processus d’étude

Définir la problématique

Revue de littérature et hypothèses

Choix méthodologiques

choix des variables (Y=f(X)) choix de l ’échantillon choix de la méthode de recueil définition d ’un plan de traitement

Recueil des données

Traitement et analyse des données

Rédaction du rapport de résultats


Le rapport de l’étude: présentation des

Sommaire détaillé

Rappel problème et objectifs

Synthèse, conclusions Méthodologie utilisée

•    Description de la population et de l’échantillon

•    Base de sondage, méthodes

•    Plan du questionnaire

•    Plan de dépouillement (analyse)

Résultats détaillés (anonymat)

Annexes (questionnaires, entretiens retranscrits)

Bibliographie


Types de recherches

Sert à:

Se fait par :

Exploratoire

•      Clarifier un problème

•      Se familiariser avec un sujet, un produit, une problématique

•      Tester un nouveau produit

•      Pré-tester des concepts de produits ou de publicité

Recherche documentaire

Revue de littératureo

Analyse de banques de o

données

Entrevues avec des o personnes-clés

•     Analyse de cas

•     Entrevues en profondeur

•     Entrevues de groupe

•     Techniques projectives

•     Décrire une situation

•     Décrire les clients, ses attitudes et l'usage qu'il a de notre produit

•     Connaître les fournisseurs

•     Connaître un marché et sa structure

•     Suivre l’évolution d’une variable marketing (notoriété, essai, etc.)

•      Données secondaires

•      Sondages

•      Observation

Causale

22/03/2008

Identifier un lien de cause à effet entre une variable dépendante (Y) et une

ou plusieurs variables indépendantesIntelligence et veille marketing

(x)

•      Données secondaires

•      Sondages 17

•      Expérimentation

Observation

Les méthodes d’études

Le système d’information marketing

L’étude des données secondaires études de cas

Séries chronologiques et modélisation

Etudes sectorielles

Les études qualitatives

Ethnographie

L’entretien

Réunions de groupes

Les études d’opinions (questionnaires)

Les méthodes expérimentales

L’analyse des données comportementales ( panel et bases clients)

22/03/2008                 Intelligence et veille marketing

Les système d’information

L ’environnement contemporain:

Intégration et interopérabilité des systèmes d ’information

Acquisition des données en flots continus Du sondage au monitoring:

Sondage : mesure ponctuelle sur un échantillon

Monitoring : suivi continu et exhaustif d’une population

? vers un modèle cognitif du marketing


Le problème de l’interprétation

Le SIM ne produit pas de connaissance

La connaissance résulte de la confrontation de modèles, de données et de problèmes

L ’organisation

Les capteurs

Attitudes et opinions

Entretiens (interview, réunion de groupe)

Tests projectifs (Vignettes, scénarios)

Questionnaire (postal, face à face, tel, int) Observation ( participante, directe…)

Comportements

Panels

Bases clientèles / CRM

Compteurs (facture tel, mvts bancaires)

Expérimentation ( en laboratoire)

Marchés test ( behaviorscan, …)

Données secondaires

Séries statistiques

Etudes sectorielles

Etudes ad hoc

Acquisition des données

Connexions

                                              Scanner (caisses)                                       LAN.

                                              Carnets de commande                               Intranet.

                                              Fichiers de facturation                                Internet.

                                              Questionnaires de satisfaction                    E.D.I.

                                              Enquêtes ad hoc                                        CRM

                                              Agents commerciaux                                  Datawarehouse

                                              ATM et e-services.                                      BDM

Données de panel

Enquêtes sectorielles

Types d’échantillon

Indépendance

Dépendance

homogéneité

hétérogéneité

homogéneité

hétérogéneité

1 à 10 cas

Transversal

Etude comparative

Longitudinal

Analyse de réseau dynamique



Une

vingtaine

Transversal

Analyse

Réseau

de

de cas

Longitudinal

Quelques dizaines

Transversal

Longitudinal

Quelques centaines

Transversal

enquêtes d'opinions

enquêtes d'opinions

Longitudinal

Pseudo-panels

plusieurs milliers

Transversal

Sondage à grande

Echelles

Sondage complexe

???

Longitudinal

panels

Modèles                de

                                                                                                                                 panels


Analyse des données secondaires

Etudes de cas

La constitution du cas données internes données secondaires interviews

Le choix de l ’échantillon approche comparative approche exhaustive

La grille d’analyse

La rédaction du cas

Séries chronologiques

Nature des séries

Un domaine spécifique à l ’économie

Économétrie des séries temporelles

Observatoires publics ( INSEE, INED, INRA) et privés ( Nielsen, GfK, IRI-Secodip, IMS, ..)

L’économétrie du marketing

La modélisation des choix

Les modèles de réponses Les modèles de diffusion et d ’adoption

Prévision et planification

La modélisation

Analyse théorique+ contrainte techniques

Spécification

Opérationalisation

Calibration- estimation

Tests de validité interne

Tests de validité externe

Simulation et prévision

Etudes sectorielles et documentaires

Les séries sectorielles

(Kompass, Nielsen, IMS, Ministère de l ’industrie,…)

Rapports d’activités et documents

Les sites institutionnels

Problèmes d ’analyse

Information à trianguler

Biais de structuration (framing)

Sur-optimisme des sources

Bibliographie

L’art de la littérature

La constitution du champs

Classer et catégoriser

Académiques : Proquest, Ebsco, JSTOR, emerauld Professionnelles

Processus cumulatif : faire le tour des écrits

Processus comparatif : identifier les écrits saillants

Structuration du champs

Méta-analyse

Analyse statistiques d ’ensemble d ’études

Quelques exemple

Efficacité de la pub (JM)

Groupes stratégiques


Analyse des données qualitatives

Approches ethnographiques

Observation participante

principe d ’immersion notes, Audiovidéo, journal de bord..

Approche phénoménologiques :

aborder l ’analyse avec les catégories immédiates de la perception

Approche narrative (un script, des rôles, des situations)

Observer in situ l’expérience touristique - « Revue Autrement » Etudes des jeux d ’enfants dans les cours de récréation.

La méthode des entretiens

La grille d’entretien

Le mode d ’enregistrement les phases de l ’entretien

(démarrage, engagement, digression, relance)

Confiance et confidentialité

(retrait de parole, écoute, règles de jeu précises, honnêteté, retour d ’information, préservation des sources)

Une question d ’expérience

Plus on a fait d ’entretien plus riche est leur contenu.

Le travail produit le sens :

mieux on connaît le sujet d ’entretien plus riche est le résultat

Les réunions de groupe

Techniques d’animation:

•  le modérateur

•  jeux de rôle

•  dynamique de groupe • le conducteur

L ’enregistrement vidéo

Le recrutement et les gratifications

Les techniques spécifiques

•  Focus group : centré sur un sujet

•  Groupes nominaux : évaluations

•  Groupes de « conflit »

Tests projectifs

À la manière de Rorcharsh

La médiatisation Technique des vignettes

La dimension narrative

Manipuler les facteurs

L’analyse de contenu

Analyse contextuelle :

•  La notion de corpus

•  Mise en relation stratégie, situation, objets

Analyse thématique

•  découpage des unités de sens

•  construction du répertoire de thèmes et sousthèmes

Analyse lexicale

•  Filtrage du lexique et regroupement

•  Analyse des profils

Traitement quantitatif

•  par analyse de donnée - text mining


Une double approche

Méthodes de recueil des données

Types d ’analyse de données

Echelle

Caractéristiques essentielles

Exemples courants

Exemples marketing

Traitements statistiques possibles

Descriptif

Explicatif

Nominale

Les objets sont identifiés et classés par des nombres

N° : SS, donnés aux joueurs de foot

Description d’un gpe de consommateurs par rapport aux variables de sexe, région, d’habitation, PCS..

Mode, fréquence

Chi-deux, test binomial

Ordinale

Les nombres indiquent la position relative des objets mais pas l’importance des différences entre eux

Classement des équipes dans le championnat de France de foot, classement du top 50 musical 

Classement de préférences de marques ou de poids, positions des marques sur le marché

Médiane, fractile

Correlation des rangs,

ANOVA

D’intervalle

Les différences entre les objets peuvent être comparées ; le zéro est arbitraire

Echelle de température

Attitudes, opinions

Moyenne, écarttype



Correlations, t-tests, ANOVA, regression, analyse factorielle

De proportion

Le point 0 est fixé ; les proportions de l’échelle peuvent être calculées

Longueur, poids

Age, revenus, parts de marché, volumes de vente

Moyenne

géométrique, moyenne harmonique

Coefficient de variation

Echelles primaires de mesures

3.2.Techniques d’échelles non

« Plus l’Union Européenne aura de pays membres, plus la paix et la sécurité en Europe seront garanties. »

Pas d’accord du tout

«

Plutôt pas d’accord

Ni en accord

ni en

désaccord

Plutôt d’accord

Tout à fait d’accord

Les échelles (1)

Traduire des données qualitatives en quantitatif.

Echelle de Lickert

Les échelles (2)

Le sémantique différentiel (Osgood)

« Pour moi personnellement, la publicité à la TV est :

Intéressante          _ _   _   _   _   _   _                                        Ennuyeuse

Gaie                       _ _   _   _   _   _   _     Triste

Dangereuse           _ _   _   _   _   _   _                                        Inoffensive

Monotone              _ _   _   _   _   _   _    Pleine de vie

Trop fréquente      _   _   _   _   _   _   _      Trop rare

« Si LECLERC ouvre un magasin dans mon quartier, il y a __% de chances pour que j’y effectue mes achats alimentaires »

Aucune chance                                                                Tout à fait certain

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Echelle (4)

Echelle d’intention valeur du déclaratif ?


Récapitulatif des échelles non

Echelle

Caractéristiques essentielles

Exemples

Avantages

Descriptif

Likert

Degré d’agrément sur une échelle de 1 (désapprouve fortement) à 5 (approuve fortement)

Evaluations des attitudes

Facile à concevoir, à gérer et à comprendre

Prends du temps

Sémantique

différent iel

Echelle à 7 points avec 2 pôles

Images de marques,

des produits

ou des entreprises

souplesse

Controverse sur la continuité des données

Stapel

Echelle de 10 points à 1 pôle (-5 à +5), sans point neutre

Evaluations d’attitudes et images

Facile à concevoir ; gestion facile par téléphone

Engendre parfois de la confusion ; difficile à appliquer

D’intention

Donne une position sur ligne continue

Réactions à des spots publicitaires

Facile à concevoir

L’informatique est indispensable pour la praticité

                                                                                                                                                                       50

Les échelles : quelques règles

Présenter clairement les échelles

• Choisir l’échelle en fonction du traitement statistique envisagé (nominale, ordinale, métrique)

Choisir le nombre de positions sur l’échelle

Alterner les items positifs et négatifs

Conseil : pour classer des priorités

–   Les échelles d’importance

–   Le classement direct

–   La méthode des points

Relation entre fiabilité et validité

La validité : lorsque les différences dans les SO reflètent des différences réelles entre les objets mesurés

SO = SR donc Ea + Es = 0,

La validité parfaite Ea=ES=0

La fiabilité: « Le degré selon lequel une mesure répétée dans les mêmes conditions donne le même résultat ». Autrement, les mesures de subissent pas d’erreur aléatoire:

La non validité

Validité et fiabilité

Validité de contenu

(l ’échelle doit bien correspondre sémantiquement au concept étudié)

Validité convergente

(Les éléments de l’échelle doivent aller dans le même

Validité discriminante

(l ’échelle doit être distinctes d ’autres concepts)

Validité externe

(elle reste consistante à travers les terrains étudiés)

Validité nomologique

(Elle permet de prédire la valeurs de variables liés au concept)

Outils et problèmes

G énéral


dth="238">

Variable dépendante

Variable dépendante

Variable dépendante

Nominal Ordinal    Métrique

Plusieurs Variables dépendantes

Nominal    Ordinal    Métrique

Analyse de distribution

Corrélations

Corr de rang

Test non param

Test Param

ANOVA

Tests associations

ACP

MDS

Classifications

AFC

AFD

Modèles

Régression

Modèles logit

Modèle LogLin

GLIMMIX

Equations

Structurelles

Classes latentes

MANOVA

58

Les techniques d’analyses

H0

(Pas de relation; pas de différence)

En réalité vraie

(Il n'existe pas de relation)

En réalité fausse



(Il existe une différence)

Décision :

H0 fausse

(Rejet de l'hypothèse

nulle)

Erreur de type I : risque ? de dire qu'il y a quelque chose alors qu'il n'y a rien (risque d'illusion)

1-?

Décision :

H0 vraie

(Acceptation de l'hypothèse nulle)

1- ? : puissance du test

Erreur de type II :(risque ?)

de dire qu'il n'y a rien alors qu'il y a quelque chose. (risque de négligence)

1)

 A partir d'une théorie on déduit des faits.

2)

ces faits sont les hypothèses de recherche.

3)

on transforme ces hypothèses de recherche en hypothèses testables (nulle et alternative).

4)

on choisit le test approprié.

5)

on choisit des critères de décisions (zone de rejet).

6)

on calcule la statistique à partir d'un échantillon aléatoire.

7)

on prend la décision.

8)

on infère la véracité de la théorie.

Le test statistique

Etudes d’opinions

Opinions versus Attitude

Le caractère ad hoc des mesures

Le caractère situé des enquêtes

La sélection verbale

L ’élaboration des questionnaires

Le mode de recueil

Le questionnaire

La notion d ’échelle de mesure

Variables indépendantes et dépendantes

Attitudes, comportement, personnalité, socio-demo, etc… Les modes d ’applications

Panels de consommateurs

Panels homescan

Panels zones fermée

Analyse de BD marketing /

Une structure fixe :

stimuli/individu/comportement

La myopie concurrentielle

Les effets de sélection

La technique des panels

L ’intégration des données

Codage des données

dates et autres

L ’amélioration des l ’outil

Modèles de base de données

Fusion de données

Traitement des données multi-niveaux

Modélisations des événements

Modèles dynamique de réponse

Modèles de flux


Principe de l’expérimentation

Contrôle des facteurs

Facteurs contrôlés

Facteurs Blocs

Co-variables

Unités expérimentales / Expérience

La Randomisation

Un exemple

L’analyse de variance

•      Format

•      Lisibilite

Les marchés test

Le cas de BehaviorScan

Panel zone fermée

Anger : 10 000 panelistes 7 points de vente accord TV magazine - médiamétrie - pige MDprospectus tests marketing, lancement nouveaux produits,


1.2. Donnée «SECONDAIRE» vs

2.1. Les types d’études

•   Les études exploratoires

–   Les recherches documentaire

–   L’observation de cas

•   Les études descriptives

–   Les études qualitatives

–   Les sondages / enquêtes

–   Les panels

•   Les études causales (ou explicatives)

–   Les tests (expérimentations)

–   Les modèles marketing (économétrie)

76

2.2. Deux méthodologies possibles

77

Échantillonnage par quotas

Échantillonnage probabiliste

Avantages

-    Simple

-    Rapide

-    Méthode scientifique

-    Marges d'erreur sur résultats

( calcul des probabilités)

-    Contrôle des enquêteurs / liste

Inconvénient

s - Existence de statistiques - Échantillon supposé homogène / variable de contrôle ET d’étude

- Pas d’estimation mathématique

-  Base de sondage incomplète

-  Non adapté aux petits échantillons

(loi des grands nombres)

78

Échantillonnage

Quel traitement statistiques des données quantitatives

Traitement des données avant analyses

Traitement des données manquantes

Traitement statistiques possibles :

Univariée ou tri à plat (mode, médiane, moyenne : comptage

Bi-varié : descriptive ou explicative (tris croisé)

Multi-varié

(exp. ACP, typologies, analyse discriminante, régression multiple)

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