Público-Alvo Profissionais, estudantes e interessados da área de Marketing que desejam conhecer os fundamentos básicos de Marketing Analítico e sua aplicação prática. Objetivo do Curso O curso tem como objetivo central introduzir o conceito de Marketing Analítico e apresentar de forma simplificada e prática algumas técnicas, de modo que o participante possa avaliar e recomendar decisões e ações em Marketing baseadas em análise de dados. Objetivos de Aprendizagem Ao final do curso o aluno será capaz de: • Explicar a importância de definir e utilizar métricas em Marketing. • Desenvolver métodos de levantamento de dados primários e secundários. • Desenvolver hipóteses testáveis inferindo causalidades. • Segmentar o mercado com base no comportamento do consumidor. • Gerar insights para o posicionamento de marca. • Suportar a tomada de decisões em Marketing com base em fatos e dados. Dedicação e Carga-Horária Cinco módulos temáticos de aproximadamente 3h cada, totalizando 15h. Cada módulo tem duração estimada de uma semana. Assista ao vídeo de divulgação do curso: https://youtu.be/FvtgLAW_s8Y
Teste de Hipóteses (Parte 2)
Loading...
Do curso por Insper
Introdução ao Marketing Analítico
460 classificações
Na lição
Inferindo Propriedades e Características de uma População
Ao final desse módulo, espera-se que você esteja apto a formular hipóteses testáveis quantitativamente e analisar testes e modelos lineares.
Conheça os instrutores
Carlos R. F. BaraProfessor
Danny ClaroProfessor
Silvio LabanProfessor
[MÚSICA]
[SEM ÁUDIO] Olá,
retomando o módulo Inferindo Propriedades e Características de uma População,
eu gostaria de retomar a lição de Teste de Hipótese.
Teste de hipótese é central, como a gente viu na videoaula anterior,
porque se uma empresa que fabrica fósforos,
resolvesse testar a qualidade de todos os fósforos
fabricados ela poderia acabar sem fósforos para colocar no mercado, para vender.
Nós aprendemos na videoaula passada uma série de conceitos importantes,
de entre eles a amostra por exemplo.
Amostra, no final do dia, ela deve ser extraída de uma população,
ela vai acabar sendo representativa da população, desde que ela seja aleatória.
Nós aprendemos também que é importante definirmos hipóteses,
existem hipóteses nulas e hipóteses alternativas.
A hipótese nula busca na verdade o status quo,
a gente vai inferir sobre o status quo, se a gente for pensar agora em marketing,
variáveis típicas de estudos promoção de vendas e o
resultado em volume de vendas, a minha hipótese nula seria
justamente que promoção de vendas não afeta, não varia vendas.
A hipótese alternativa seria que aumento de promoção de vendas,
levaria a aumento de, no volume de vendas dos produtos no mercado.
Então a ideia do teste de hipótese que nós vimos na videoaula anterior é
que nós podemos inferir de maneira estatística o nível
de significância do efeito da promoção em vendas.
Eu gostaria de chamar a atenção em especial para
a elaboração dessas hipóteses e por consequência a interpretação das mesmas.
A hipótese ela deve ser formulada com base em alguma inquietação inicial.
Dada a experiência que você já tem no mercado,
dado o que a gente já escutou sobre o efeito de algumas ações,
por exemplo, na satisfação do consumidor ou nas vendas.
O importante é que essa hipótese seja
muito claramente enunciada para que a gente possa testá-la.
Então quando a gente pretende, por exemplo,
investigar se promoção afeta vendas eu preciso, por exemplo,
saber que tipo de promoção é que eu estou fazendo no mercado.
Então a promoção ela pode vir a ser desconto onde eu vou lá e sou
capaz de medir o quanto que eu aumentei ou diminui de desconto.
Promoção de vendas pode também se referir a displays que eu coloco
no ponto de venda, a quantidade de displays ou, por exemplo,
a localização desse display no planograma da loja.
Eu tenho que ser capaz de enunciar hipóteses que façam
referências a elementos mensuráveis que eu seja capaz de observar,
de alguma forma medir, para poder fazer o teste então estatístico.
Essas hipóteses elas vão nos ajudar a olhar essa distribuição de probabilidade.
Então o p-valor que nós vimos na videoaula anterior,
ele vai ser calculado dada a probabilidade de variação desse,
dessa variável explicativa que eu tenho no meu, na minha pesquisa,
por exemplo, promoção de vendas, o quanto que ela afeta significativamente,
ou o quanto, ou qual é a probabilidade de ela afetar significativamente a minha
variável de resposta, no caso pode ser o volume de vendas.
O teste de hipótese mais comumente utilizado em marketing é o teste bicaudal.
Considerando uma distribuição normal o que a gente busca é
inferir se a variável explicativa ela afeta
positiva ou negativamente a variável de resposta.
O teste bicaudal permite que a gente faça inferências
sobre a probabilidade de efeito positivo e negativo de,
por exemplo, promoção em vendas.
Existem 2 tipos de erros que
podem surgir quando a gente realiza esse teste de hipótese.
O que é aceitável é quando
a gente tem uma H0 que é verdadeira e
a gente consegue aceitar H0, essa é uma conclusão esperada.
Uma outra conclusão correta esperada é
quando H0 é falso e a gente rejeita o H0.
Existem 2 tipos de problemas que a gente tem que
tomar muito cuidado que é conhecido como o problema tipo 1 e o problema tipo 2.
O problema tipo 1 é quando a gente tem H0 verdadeiro,
ou seja, o status quo está presente na sua amostra,
no fenómeno que você está estudando e por alguma
falha na coleta dos dados,
ou por alguma falha no instrumento que está sendo utilizado,
a gente acabou fazendo o teste e a gente rejeitou a hipótese.
O erro tipo 1 a gente acaba rejeitando
a hipótese nula quando na verdade ela é verdadeira.
E o erro tipo 2 ele acontece quando
a gente não rejeita a hipótese nula quando ela deveria ser rejeitada.
Então temos que levar em consideração a possibilidade desses erros,
pois os testes, eles são baseados em informações amostrais.
A probabilidade de ocorrência desses 2 tipos de erros
acabam nos levando
a tomar decisões incorretas.
Para evitar esse tipo de erros 1 e 2
temos que tomar muito cuidado na construção da hipótese,
na coleta da amostra, que seja aleatória e
representativa da população e no devido tratamento das variáveis
que são mensuráveis que serão utilizadas nesse teste de hipóteses.
Os teste de hipóteses serão retomados nas lições de correlação e de regressão,
quando nós estaremos inferindo sobre o efeito de algumas variáveis
ligadas a marketing, na venda, na satisfação,
na atitude com relação à marca e etc.
etc.
Explore nosso catálogo
Registre-se gratuitamente e obtenha recomendações, atualizações e ofertas personalizadas.
O Coursera proporciona acesso universal à melhor educação do mundo fazendo parcerias com as melhores universidades e organizações para oferecer cursos on-line.
© 2018 Coursera Inc. Todos os direitos reservados.
