L’analyse et la recherche en marketing

Au cours des dernières décennies, la théorie et la pratique du marketing ont connu une évolution constante. Le marketing a acquis une place centrale dans la plupart des organisations, l’importance de la responsabilité sociale des entreprises est devenue un moteur de l’émergence du marketing sociétal, et le big data, Internet, les médias sociaux et les influenceurs ont enrichi le paysage marketing. De nouvelles tendances sont apparues et ont été adoptées dans les activités quotidiennes de nombreuses organisations.
L'importance de la responsabilité marketing, combinée au développement continu des technologies de l'information et des communications, a constamment accru l'utilisation d'outils d'analyse marketing et de statistiques soutenant à la fois la recherche universitaire et managériale. 
En conséquence, un nombre croissant de rapports de recherche, de plans marketing, de thèses et d’articles utilisent une méthodologie statistique. Une simple recherche dans les actes de conférences et les revues à comité de lecture suffit à prouver cette affirmation. De même, les entreprises utilisent de plus en plus le Big Data et l’analyse marketing pour évaluer leurs activités marketing ou concevoir de nouvelles stratégies.
De même, les praticiens du marketing ont besoin d’un certain soutien pour mener des études de marché, notamment l’analyse des données.
Ce site s'est donné pour mission de présenter les techniques analytiques les plus importantes en marketing.

• la création et la manipulation de Base de données marketing
• les notions importantes des statistiques descriptives
• l’analyse exploratoire des données en fournissant des lignes directrices pour vérifier les hypothèses ou pour vérifier le modèle de données en termes de normalité, d’homoscédasticité et de linéarité.
• de même, les tests visant à identifier les valeurs aberrantes et les données manquantes, qui sont assez courantes dans les ensembles de données des sciences sociales.
• l’analyse de variance (ANOVA) et l’analyse de variance multivariée (MANOVA), des techniques appropriées pour tester l’influence des variables catégorielles, en mesurant les différences entre des paramètres tels que la moyenne et la variance. Par exemple, le sexe, l’état civil ou le revenu peuvent-ils entraîner des différences dans l’utilisation de produits tels que les vêtements, les aliments et les boissons à la mode ? En utilisant ANOVA/MANOVA, nous pouvons découvrir des modèles de consommation difficiles à identifier dans un simple ensemble de données.
• l’analyse de régression simple et multiple, les techniques appropriées pour évaluer l’influence d’une ou plusieurs variables métriques indépendantes sur une variable métrique dépendante. – par exemple, pour identifier l’effet d’une augmentation de prix sur les ventes. De plus, l’analyse de régression permet d’analyser l’effet des dépenses publicitaires sur les ventes.
• Les données de séries chronologiques sont une série d’observations sur les valeurs qu’une variable prend à différents moments, tels que les heures, les jours, les semaines, les mois, les années, etc. L’analyse des séries chronologiques, est utile pour découvrir des tendances dans la séquence de chiffres, tels que les tendances, la saisonnalité ou les cycles, ou pour prévoir des modèles futurs. Par exemple, les hôtels des villes touristiques ont des taux d’occupation élevés pendant les vacances et les périodes de vacances ; les restaurants, les coiffeurs et les épiceries ont des variations quotidiennes, tandis que les transports publics ont des horaires. L’identification de ces modèles peut être utile pour gérer la planification, la dotation en personnel ou les campagnes marketing.
• L’analyse discriminante, ou dans certains cas la régression logistique, est la technique appropriée pour mesurer les effets de variables métriques indépendantes sur une variable dépendante catégorielle, divisée en deux groupes ou plus. Par exemple, imaginez un fournisseur de services présentant des taux élevés de défection de clients. Grâce à ces techniques, il est possible d’identifier quelles variables poussent le client à rester fidèle ou à partir.
• quant à l’analyse groupée, elle est une technique de réduction des données qui vise à regrouper les cas et non les variables ; c’est-à-dire qu’il cherche à identifier des groupes présentant des caractéristiques similaires. Il s’agit d’une technique utile dans la segmentation du marché, car nous pouvons identifier des groupes de clients ayant des comportements et des préférences similaires.