南山大学

 

【科目コード】97723

【科目名称】マーケティング・リサーチ

【担当者】石垣 智徳

【単位数】2      【配当年次】12          【開講期】秋学期

 

【授業概要】

本科目の目的は、リサーチの一連のプロセスを実行する際に必要となるスキルを身につけることである。授業では、リサーチ・プロセス、データ収集の方法、質問票の作成方法、データ分析の方法、分析結果の解釈などであり、これらをマーケティング意思決定における事例と関連付けられながら議論することになる。最後に、履修者各自の問題意識に応じたリサーチ実習、レポート作成を通じて、スキルの定着を図る。

【到達目標】

マーケティング・リサーチの考え方やデータ分析に関するスキルを身に付けることで、一連のリサーチ・プロセスを実行することができる基本的能力を養成する。

【授業計画】

1.          リサーチプロセスと課題の発見

(1) 課題の発見 (2) データ収集方法の決定

2.          リサーチデザイン

(1) リサーチのフレームワーク (2) リサーチの計画

3.          二次データとその収集方法

(1) 二次データの有用性 (2) 二次データの活用方法

4.          一次データとその収集方法

(1) 一次データとその収集方法 (2) コミュニケーション法と観察法

5.          質問用紙の作成

(1) 尺度と態度 (2) 質問内容の決定 (3) 質問の順序

6.          サンプルデザインのプロセス

(1) ターゲット母集団の決定 (2) サンプリングフレームの決定 (3) データの収集

7.          データ分析の考え方と方法(1)

(1) 記述統計と推測統計 (2) 分析事例の検討

8.          データ分析の考え方と方法(2)

(1) 統計ソフトの基本的操作と実習 (2) 平均値・クロス表 (3) 相関分析 (4) 分析事例の検討

9.          予測のための多変量解析(1)

(1) 回帰分析の考え方 (2) 分析事例の検討

10.       予測のための多変量解析(2)

(1) 判別分析の考え方 (2) 分析事例の検討

11.       ポジショニングのための多変量解析(1)

(1) 因子分析の考え方 (2) 分析事例の検討

12.       ポジショニングのための多変量解析(2)

(1) クラスター分析の考え方 (2) 分析事例の検討

13.       マーケティング・ミックスとデータ分析(1)

(1) コンジョイント分析の考え方 (2) 分析事例の検討

14.       マーケティング・ミックスとデータ分析(2)

(1) 分析手法のまとめ (2) 分析事例の検討

15.       マーケティング・リサーチのまとめ

【授業時間外の学習(準備学習など)】

テキストの当該部分を予習しておくこと。

【評価方法】

レポート 70

ホームワークの提出

授業参加度 30

クラス討議への参加と発言内容

【テキスト】

髙田博和、上田隆穂、奥瀬喜之、内田学『マーケティングリサーチ入門』PHP研究所、2008年。

【参考文献】

上田拓治『マーケティングリサーチの論理と技法(第4版)』日本評論社、2010年。

【備考】

 毎回講義と演習を行う。SPSS(統計処理ソフト)を使用する。