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Investigación Comercial II

Código: 102354
Créditos: 6
2026/2027
Titulación Tipo Curso
Administración y Dirección de Empresas OP 4

Profesor/a de contacto

Nombre :
Josep Rialp Criado
Correo electrónico :
josep.rialp@uab.cat

Idiomas de los grupos

Puede consultar esta información al final del documento.

Prerrequisitos

No hay prerequisitos previos.

Objetivos

Este curso tiene como objetivo abordar diferentes análisis realizados en departamentos de comercialización y / o departamentos de inteligencia de marketing, o en institutos de investigación de mercados, relacionados con los procesos de decisión en el área comercial. Más precisamente, el objetivo es dar a conocer los procesos y tecnologías que permiten a los directores/as de marketing evaluar el éxito de sus iniciativas de marketing o, en otras palabras, explicar cómo sus programas de marketing están funcionando. Para proporcionar estas explicaciones, es necesario recopilar los datos de todos los canales de comercialización y consolidarlos en una visión común de la comercialización. Por lo tanto, deberemos trabajar con múltiples variables al mismo tiempo; en consecuencia, la asignatura presentará técnicas para el tratamiento y el análisis de toda la información disponible. A partir del análisis, extraeremos los resultados analíticos que pueden proporcionar una valiosa asistencia en la conducción de los esfuerzos de marketing. Esta asignatura se lleva a cabo desde un enfoque muy pragmático, con aplicaciones en el campo del marketing y utilizando el paquete estadístico JMP, programa de SAS que permite el descubrimiento visual y estadístico.

Resultados de aprendizaje

  1. Capacidad de adaptación a entornos cambiantes.
  2. Capacidad de seguir aprendiendo en el futuro de forma autónoma, profundizando en los conocimientos adquiridos o iniciándose en nuevas áreas de conocimiento.
  3. Seleccionar y generar la información necesaria para cada problema, analizarla y tomar decisiones partiendo de esta información.
  4. Capacidad de comunicación oral y escrita en catalán, castellano e inglés, que permita sintetizar y presentar oralmente y por escrito el trabajo realizado.
  5. Organizar el trabajo, con relación a una buena gestión del tiempo y a su ordenación y planificación.
  6. Demostrar iniciativa y trabajar de forma autónoma cuando la situación lo requiera.
  7. Trabajar en equipo y ser capaz de argumentar las propias propuestas y validar o rechazar razonadamente los argumentos de otras personas.
  8. Realizar un análisis del mercado y de las estructuras competitivas, y determinar un diagnóstico estratégico para la empresa.
  9. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.

Contenidos

Temas

Tema 1. La información disponible para la toma de decisiones de marketing: fuentes de información, integración de bases de datos, calidad de los datos y visualización.

Tema 2. ¿Qué factores explican el comportamiento de los clientes?

Tema 3. ¿Qué alternativa de marketing es la mejor?

Tema 4. ¿Qué piensan los clientes y cómo simplificar la información?

Tema 5. ¿Existen segmentos diferenciados de clientes?

Tema 6. ¿Cuál es la probabilidad de que un cliente compre?

Tema 7. ¿Qué modelo es más útil para la toma de decisiones?

Tema 8. Proyecto integrador.


Actividades formativas y Metodología

Título Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Lecturas relacionadas, preparación de casos y prácticas, estudio y elaboración de esquemas 60,5 2,42 8
Clases magistrales, discusión de casos y presentaciones principalmente centrados en el análisi cuantitativo. 49,5 1,98 8
Tutorias y seguimiento de los trabajos a realizar y de los casos a preparar 23 0,92 8

Dado que el objetivo de la asignatura es abordar diferentes análisis que se realizan en los departamentos de marketing intelligence, o en los institutos de investigación de mercados, que conllevan trabajar con más de dos variables y presentar las técnicas de análisis de la información relacionadas, en esta asignatura se harán clases eminentemente prácticas. Una primera parte de la clase presentará la problemática que requiere la aplicación de técnicas multivariantes y el resto de la sesión el alumnado trabajará con ficheros de datos y casos prácticos donde tendrá que aplicar las técnicas que los proyectos de investigación a realizar requieren, así como intepretar los resultados y presentar las conclusiones. Dada la orientación de la asignatura, todas las sesiones se realizaran en la sala de informática, utilizando el programa JMP.

En esta asignatura, se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) como parte integrante del desarrollo del trabajo, siempre que el resultado final refleje una contribución significativa del estudiante en el análisis y la reflexión personal. El estudiante deberá identificar claramente qué partes han sido generadas con esta tecnología, especificar las herramientas utilizadas e incluir una reflexión crítica sobre cómo estas han influido en el proceso y el resultado final de la actividad. La falta de transparencia en el uso de la IA se considerará una falta de honestidad académica y podrá conllevar una penalización en la nota de la actividad o sanciones mayores en casos graves.

La metodología docente propuesta puede experimentar alguna modificación en función de las restricciones a la presencialidad que impongan las autoridades sanitarias.

 
Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.

Evaluación

Actividades de evaluación continuada

Título Peso Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Prueba final 35 3 0,12 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9
Prueba parcial 35 3 0,12 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9
Actividades y microcasos 30 11 0,44 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9

La evaluación continua de la asignatura consta de tres partes:

  1. Los estudiantes realizarán actividades aplicadas y microcasos a lo largo del semestre que representarán el 30% de la calificación final. Estas actividades tendrán como objetivo desarrollar la capacidad de diseñar proyectos de investigación, seleccionar las pruebas y técnicas adecuadas, interpretar resultados estadísticos, analizar los resultados obtenidos con JMP y extraer conclusiones relevantes para la toma de decisiones. Estas actividades tendrán un carácter continuo y formativo, y la devolución de resultados y la retroalimentación se trabajarán en las sesiones.
  2. Los estudiantes realizarán una prueba parcial individual. Esta prueba representará el 35% de la calificación final.
  3. Finalmente, los estudiantes realizarán una prueba final individual basada en casos. Esta prueba representará el 35% de la calificación final.


Las dos pruebas están orientadas a la interpretación de resultados, el análisis y la toma de decisiones a partir de evidencia cuantitativa.


Para superar la asignatura en convocatoria ordinaria, será necesario cumplir simultáneamente los tres requisitos siguientes:

  1. Haber entregado, como mínimo, el 80% de las actividades aplicadas y microcasos previstos en la asignatura.
  2. Obtener una calificación mínima de 5,0 sobre 10 en la prueba parcial individual.
  3. Obtener una calificación mínima de 5,0 sobre 10 en la prueba final.


Solo cuando se cumplan estos tres requisitos se calculará la calificación final de la asignatura mediante las ponderaciones establecidas en la guía docente.


Los estudiantes que no cumplan uno o más de los requisitos anteriores podrán optar a la prueba de recuperación siempre que la calificación final obtenida en la evaluación ordinaria, calculada de acuerdo con las ponderaciones establecidas, sea igual o superior a 3,5 sobre 10.


Los estudiantes con una calificación final inferior a 3,5 sobre 10 no tendrán derecho a presentarse a la prueba de recuperación.


La recuperación consistirá en una prueba individual en la fecha fijada por el centro que recogerá todo el contenido de la asignatura.


Un estudiante será considerado “No evaluable” cuando no haya participado en ninguna actividad de evaluación o cuando comunique el abandono de la asignatura antes de la vigésima semana del semestre.


La fecha de la prueba parcial, final y de la recuperación será determinada por el calendario oficial de exámenes de la Facultad.


La realización de las actividades de evaluación está sujeta a lo establecido en esta guía docente y en la "Política de la Facultad de Economía y Empresa ante la detección de irregularidades durante la realización de actividades evaluativas", que regula las condiciones en las que se desarrollan las pruebas de evaluación y los procedimientos aplicables ante indicios de irregularidad. Se recomienda al estudiantado consultar su contenido.


Calendario de actividades de evaluación

\"La programación de las pruebas de evaluación no se podrá modificar, salvo que haya un motivo excepcional y debidamente justificado por el cual no se pueda realizar un acto de evaluación. En este caso, las personas responsables de las titulaciones, previa consultaalprofesorado y al estudiantado afectado, propondrán una nueva programación dentro del período lectivo correspondiente.\" Apartado 1 del Artículo 115.


Calendario de las actividades de evaluación (Normativa Académica UAB)

Los y las estudiantes de la Facultad de Economía y Empresa que de acuerdo con el párrafo anterior necesiten cambiar una fecha de evaluación han de presentar la petición rellenando el documento Solicitud reprogramación pruebahttps://eformularis.uab.cat/group/deganat_feie/solicitud-reprogramacion-de-pruebas

Procedimiento de revisión de las calificaciones

Coincidiendo con el examen final se anunciará el día y el medio en que es publicarán las calificaciones finales. De la misma manera se informará del procedimiento, lugar, fecha y hora de la revisión de exámenes de acuerdo con la normativa de la Universidad.

Proceso de Recuperación

“Para participar en el proceso de recuperación el alumnado debe haber sido previamente evaluado en un conjunto de actividades que represente un mínimo de dos terceras partes de la calificación total de la asignatura o módulo.” Apartado 3 del Artículo 112 ter. La recuperación (Normativa Académica UAB). Los y las estudiantes deben haber obtenido una calificación media de la asignatura entre 3,5 y 4,9.

La fecha de esta prueba estará programada en el calendario de exámenes de la Facultad. El estudiante que se presente y la supere aprobará la asignatura con una nota de 5. En caso contrario mantendrá la misma nota.


Irregularidades en actos de evaluación

Sin perjuicio de otras medidas disciplinarias que se estimen oportunas, y de acuerdo con la normativa académica vigente, \"en caso que el estudiante realice cualquier irregularidad que pueda conducir a una variación significativa de la calificación de un acto de evaluación, se calificará con un 0 este acto de evaluación, con independencia del proceso disciplinario que se pueda instruir. En caso que se produzcan diversas irregularidades en los actos de evaluación de una misma asignatura, la calificación final de esta asignatura será 0\". Apartado 10 del Artículo 116. Resultados de la evaluación.(Normativa Académica UAB)

La evaluación propuesta puede experimentar alguna modificación en función de las restricciones a la presencialidad que impongan las autoridades sanitarias.

Esta asignatura no prevé el sistema de evaluación única.

Bibliografía

CARVER, R. (2010): “Practical Data Analysis with JMP”. SAS Press. Última edición.

FEINBERG, F.M.; KINNEAR, T.C AND TAYLOR, J. R. (2012). “Modern Marketing Research: Concepts, Methods, and Cases”. Second Edition, published by Cengage Learning. Última edición.

FRASER, C. (2019): \"Business Statistics for competitive advantage with Excel 2019 and JMP. Basics, Model Building, Simulation and Cases\". Springer. ISBN 978-3-030-20373-3; ISBN 978-3-030-20374-= (ebook). https://doi.org/10.1007/978-3-030-20374-0

HAIR, J.F.Jr.; BLACK, W.C.; BABIN, B.J.; ANDERSON, R.E. (2018): “Multivariate Analysis”. Cengage Learning EMEA.

KLIMBERG, R. & McCULLOUGH, B.D. (2018): Fundamentals of Predictive Analytics with JMP. Second edition. SAS Institute, Inc. Última edición.

LEHMAN, A.; O'ROURKE, N.; HATCHER, L.; STEPANSKI, E.J. (2013): “JMP® for Basic Univariate and Multivariate Statistics: Methods for Researchers and Social Scientists”, Second Edition. SAS Institute. April. Última edición.

MALHOTRA, N.K. (2012): \"Basic Marketing Research, 4/E\". Prentice Hall. Última edición.

 

Manual \"JMP Modeling and Multivariate Methods\" (www.jmp.com/support/.../jmp9/modeling_and_multivariate_methods.pdf)

 

Apuntes internos (disponibles en el aula moddle).

 

Software

El software utilizado es el JMP.

Grupos e idiomas de la asignatura

La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura

Tipo de docencia Grupo Idioma Semestre Turno
(TE) Teoría 4 Inglés primer cuatrimestre manaña-mixto
(PLAB) Prácticas de laboratorio 4 Inglés primer cuatrimestre manaña-mixto