Archive for ‘Thema2 Recherche académique’

2 juillet 2018

Tackling the MSI Research Priorities: Which Methods to Use? #MSI #2018

Marketing science has developed a large array of research methods to tackle important questions for marketing management. These were recently summarized and illustrated in the Handbook of Marketing Analytics. But which method should be used for which question? Natalie Mizik and Dominique Hanssens will select three of the 2018-2020 MSI Research Priorities—to be announced at the Spring 2018 Board of Trustees Meeting—and review successful applications of various research methods to address these questions and invite audience comments.

5 juin 2018


Here are some recommended readings for this very important and central topic, this system is not sustainable, it’s not a question of if BUT when? and it seems to be very close : 


24 mai 2018

2018-2020 Research Priorities by Marketing Science Institute

Every two years, the Marketing Science Institute asks every MSI member company Trustee to provide input to help set priorities for the research that will guide activities for the next few years.

These priorities enable the Marketing Science Institute to engage in its most critical mission: aligning marketing science and practice in order to create materially better outcomes for marketers and the customers they serve.

2018-2020 Research Priorities

  1. Cultivating the Customer Asset
  2. The Evolving Landscape of Martech and Advertising
  3. The Rise of Omnichannel Promotion and Distribution
  4. Capturing Information to Fuel Growth
  5. Organizing for Marketing Agility

You can download the PDF file here 

20 mai 2018

Second-generation p-values: Improved rigor, reproducibility, & transparency in statistical analyses

Statisticians often try to come up with alternatives to p-values. Here’s a recent attempt called ‘second generation p-values’.

Verifying that a statistically significant result is scientifically meaningful is not only good scientific practice, it is a natural way to control the Type I error rate. Here we introduce a novel extension of the p-value—a second-generation p-value (pδ)–that formally accounts for scientific relevance and leverages this natural Type I Error control. The approach relies on a pre-specified interval null hypothesis that represents the collection of effect sizes that are scientifically uninteresting or are practically null. The second-generation p-value is the proportion of data-supported hypotheses that are also null hypotheses. As such, second-generation p-values indicate when the data are compatible with null hypotheses (pδ = 1), or with alternative hypotheses (pδ = 0), or when the data are inconclusive (0 < pδ < 1). Moreover, second-generation p-values provide a proper scientific adjustment for multiple comparisons and reduce false discovery rates. This is an advance for environments rich in data, where traditional p-value adjustments are needlessly punitive. Second-generation p-values promote transparency, rigor and reproducibility of scientific results by a priorispecifying which candidate hypotheses are practically meaningful and by providing a more reliable statistical summary of when the data are compatible with alternative or null hypotheses.

20 mai 2018

How Blockchain Technology Changes Marketing by Marketing Science Institute

18 mai 2018

The Scientific Paper Is Obsolete Here’s what’s next.

The scientific paper—the actual form of it—was one of the enabling inventions of modernity. Before it was developed in the 1600s, results were communicated privately in letters, ephemerally in lectures, or all at once in books. There was no public forum for incremental advances. By making room for reports of single experiments or minor technical advances, journals made the chaos of science accretive. Scientists from that point forward became like the social insects: They made their progress steadily, as a buzzing mass.

The earliest papers were in some ways more readable than papers are today. They were less specialized, more direct, shorter, and far less formal. Calculus had only just been invented. Entire data sets could fit in a table on a single page. What little “computation” contributed to the results was done by hand and could be verified in the same way.

More here

20 avril 2018

The future of valuable #Research goes through replications! The great idea behind

Scientists can only rely on an empirical finding if it is credible. In science, a credible finding is one that has (at minimum) repeatedly survived good faith attempts at proving it wrong along 3 dimensions: (1) method/data transparency, (2) analytic reproducibility/robustness, and (3) effect replicability. Curate Science is a platform to crowdsource the credibility of empirical research by curating its transparencyreproducibility/robustness, and replicability for cognitive and social psychology published literature.

The website curate science offers a searchable table of N=1,058 replications of 168 effects, this allows researchers to build reliable theoritical frameworks and test interesting theories. Can this idea inspire our friends in AMA, ACR, EMAC and in marketing research community? This will be a great idea …

5 avril 2018

Great paper on #JCR this quarter about Automated Text Analysis for Consumer Research


The amount of digital text available for analysis by consumer researchers has risen dramatically. Consumer discussions on the internet, product reviews, and digital archives of news articles and press releases are just a few potential sources for insights about consumer attitudes, interaction, and culture. Drawing from linguistic theory and methods, this article presents an overview of automated text analysis, providing integration of linguistic theory with constructs commonly used in consumer research, guidance for choosing amongst methods, and advice for resolving sampling and statistical issues unique to text analysis. We argue that although automated text analysis cannot be used to study all phenomena, it is a useful tool for examining patterns in text that neither researchers nor consumers can detect unaided. Text analysis can be used to examine psychological and sociological constructs in consumer-produced digital text by enabling discovery or by providing ecological validity.


Ashlee Humphreys, Rebecca Jen-Hui Wang; Automated Text Analysis for Consumer Research, Journal of Consumer Research, Volume 44, Issue 6, 1 April 2018, Pages 1274–1306,

18 janvier 2018

Les mots les plus recherchés en 2017 sur Google !

18 janvier 2018

Looking for new trends? #trendhunter is a great source to use for teaching and/or innovation is the world’s largest, most popular trend community. A great ressources if you want to better understand the key trends emerging and have new ideas. I use it as a ressource in my courses to help students choose innovations they can work on for their projects and marketing approach, and to spot new consumer behaviours. This also can inspire academics for some research topics in consumption phenomena. The marketing professionals can also find ideas for their business and monitor the market evolution. A great ressource, and above all it’s for free 😉


3 décembre 2017

The PROCESS macro for SPSS and SAS version 3.0 is released! #Hayes #Mediation #Moderation

Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis describes the foundation of mediation and moderation analysis as well as their analytical integration in the form of « conditional process analysis », with a focus onPROCESS version 3 for SPSS and SAS (#processmacro) as the tool for implementing the methods discussed.   Available as both an e-book and in print form, it is published by TheGuilford Press in their Methodology in the Social Sciences series.

Download V3.0 available here

14 novembre 2017

Bayesian Statistics explained to Beginners in Simple English

Bayesian Statistics continues to remain incomprehensible in the ignited minds of many analysts. Being amazed by the incredible power of machine learning, a lot of us have become unfaithful to statistics. Our focus has narrowed down to exploring machine learning. Isn’t it true?

We fail to understand that machine learning is only one way to solve real world problems. In several situations, it does not help us solve business problems, even though there is data involved in these problems. To say the least, knowledge of statistics will allow you to work on complex analytical problems, irrespective of the size of data.

In 1770s, Thomas Bayes introduced ‘Bayes Theorem’. Even after centuries later, the importance of ‘Bayesian Statistics’ hasn’t faded away. In fact, today this topic is being taught in great depths in some of the world’s leading universities.

With this idea, I’ve created this beginner’s guide on Bayesian Statistics. I’ve tried to explain the concepts in a simplistic manner with examples. Prior knowledge of basic probability & statistics is desirable. By the end of this article, you will have a concrete understanding of Bayesian Statistics and its associated concepts.

explaining bayesian statistics in simple english

Table of Contents

  1. Frequentist Statistics
  2. The Inherent Flaws in Frequentist Statistics
  3. Bayesian Statistics
    • Conditional Probability
    • Bayes Theorem
  4. Bayesian Inference
    • Bernoulli likelihood function
    • Prior Belief Distribution
    • Posterior belief Distribution
  5. Test for Significance – Frequentist vs Bayesian
    • p-value
    • Confidence Intervals
    • Bayes Factor
    • High Density Interval (HDI)

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23 octobre 2017

En réponse à « Le Marketing doit-il disparaître ? par Michel Mariet » #JTM

Un billet intéressant a attiré mon attention sur la journée toulousaine du marketing qui a été organisée cette année autour du marketing et son évolution future. Ce billet a le mérite de poser la question si : « le marketing était voué à disparaître? » je trouve la question centrale et qu’il est salutaire de se poser cette question si la discipline veut se réformer pour espérer reprendre sa place en entreprise et dans la société.

J’avais écrit un billet de blog sur le même sujet il y’a plus de 16 mois « Le marketing à t’il réussi son « positionnement » et quelles pistes envisager?  » en Mars 2016 questionnant l’évolution de la discipline. Je suis d’accord avec la première partie de ce post et je pense que l’informatique mène la danse coté connaissance client et structuration des pratiques (SEO, Content Curation, Recommandation engines, etc), mais la seconde partie me laisse un peu perplexe. L’excès des productions conceptuelles inutiles, les modèles de comportement très contextualisés, la sophistication superficielle de certaines méthodes (SEM) ne doit pas masquer l’essentiel de la raison d’être d’une discipline: l’utilité et sa valeur ajoutée. La création d’un corpus normatif en marketing s’impose de plus en plus à l’instar de la Finance ou la qualité ou on organise les flux et activités dans des bilans, des mesures établies et figées, un référentiel de normes à appliquer par domaine, etc.

Il va falloir proposer des « metrics communs » et des standards de pratiques pour mesurer et auditer l’activité marketing et ses résultats. Deux acteurs peuvent contribuer: l’académique avec un organisme qui valide la définition admise de chaque concept psychométrique mobilisé du type DSM-5 pour les psychologues par exemple, et les relations clairement établies entre ces concepts ainsi que leurs conditions de validité. Ceci est la responsabilité de l’enseignement et la recherche, car pendant très longtemps l’enseignement marketing a produit du concept a volonté et a eu du mal à passer au stade suivant qui structure un savoir procédural normé et partagé.

Les diplomé(e) arrivent en entreprise avec des concepts et assez peu de méthodes et de vision sur comment articuler ces éléments, comment évaluer la situation d’une etse et l’auditer objectivement?

Ce que le marché du marketing vit aujourd’hui est à la croisé d’une évolution sociale (consumérisme) et d’une révolution digitale qui exige que le métier devienne plus technique et moins conceptuel. Il y’a  nécessité à revoir ce qui est écrit dans les manuels du marketing, leur portée pratique et surtout repenser le modèle de recherche qui va vers l’absurdité du « publish or perish » alors que tout le monde sait que c’est une logique de production de papiers sans aucun sens ni cohérence (une apparence) et non de recherche au sens noble du terme qui exige un débat et un cumul des connaissances dans une communauté.

Je rappelle l’excellent livre de Rolland Gori qui critique la recherche actuelle dans son format publish or perish et toute l’absurdité qu’elle génère et le non sens! même si c’est les plus prestigieuses universités au monde qui jouent ce rôle de « locomotives », ca ne doit pas impressionner le reste des chercheurs pour poser des questions sur le sens de ce système et la qualité de sa production. Un excellent livre qui traitait déjà à l’époque de questions similaires quand à la capacité à tracer ou non des phénomènes objectivement et de produire des règles et de la méthode en dehors du simple concept était apparu dans le début des années 1970 qui s’intéressait au même souci pour le cas de la sociologie, ce livre devrait d’ailleurs être recommandé dans toutes les lectures en PhD car il allie esprit critique vis à vis du savoir produit et questions épistémologiques. Sauf que si pour la sociologie par exemple le digital est un champ d’investigation qui lui permet d’observer de nouveaux comportements sociaux, et que la porté appliquée du savoir généré est secondaire, la production d’un savoir procédural est plus que nécessaire pour des branches comme le marketing ou la finance (disciplines appliquées et opérationnelles) et le digital est une menace qui transfère le leadership du marketing vers la technicité informatique qui commence à imposer des façons et des approches pour attirer le client ou comprendre le marché. Aujourd’hui les grandes entreprises qui proposent des solutions CRM, acquisition client, réseaux sociaux etc… ne sont pas inspirées par des marketeurs mais bien par des informaticiens. Le marketing a le moyen de proposer des réponses intéressantes, mais il va falloir réformer en profondeur la facon de concevoir l’enseignement et la recherche …. c’est un large chantier, mais il est primordial de le démarrer.


11 octobre 2017

Teaching or using qualitative text analysis? here is a great free tool for that #VoyantTools #DigitalHumanities

Hi everybody!

I want to introduce to you a great tool i’ve discovered some weeks ago for marketing teachers doing qualitative research or doing an introduction to text analytics. The tool was developped by McGill university. It’s a free web based ressource, very rich and allowing you to teach your students the word clouds, doing the KWIC (identify a word within a context), compute word associations, create word networks, monitor the evolution of the keywords used in the corpus, etc … it’s a great ressource for research, teaching and for the projects they have to do (analyse a brand discourse, verbatims, a website, etc)  it’s also able to use many languages (French, English, Arabic, etc.), and analyse many documents at the same time (a book, a website, etc).

This is the link for the website :

Test it by yourself and enjoy! the tool is limitless 


28 septembre 2017

« Repost » Le marketing à t’il réussi son « positionnement » et quelles pistes envisager? #Marketingthema


Un titre volontairement « provocateur » pour poser une question centrale qui est celle de l’image marketing et le « positionnement » qu’il a dans l’esprit de la société moderne…. Aujourd’hui avons nous raté quelque-chose pour faire de la pédagogie et expliquer c’est quoi exactement le marketing? quel rôle peut t’il tenir?

Imaginons un instant qu’on fasse un sondage rapide pour demander ce que peut évoquer le marketing à différentes composantes d’une société? on aura peut être des gens qui peuvent avoir une lecture « positive »du Marketing moderne, mais ce ne sont pas les plus pertinents à écouter! En effet, d’abord ils sont probablement minoritaires! de surcroît, mon approche pour ce billet est plutôt « critique » dans le sens ou je cherche à puiser dans les « réclamations, reproches et clichés » souvent faits au marketing pour essayer de trouver des pistes de progrès. Après tout nous sommes les premiers à dire H24 aux entreprises votre meilleure mine d’information est d’écouter ce que vos clients vous disent en particulier leurs réclamations pour savoir sur quoi faut t’il agir en priorité.

Partant de ce choix paradigmatique de lecture qui se veut comme j’ai dit plus haut « critique », on aura probablement des réponses du type :

  • Réponse d’un citoyen lambda: « Le marketing… c’est de la publicité! c’est des gens qui veulent vous vendre toujours des produits ou des choses dont vous n’avez pas besoin! ou sinon en vous poussant à consommer sans limite, ils nous vendent des produits de mauvaise qualité ou avec des arguments souvent mensongers »
  • La réponse d’un militant associatif: « Il faut lutter contre ce bruit et cette invasion publicitaire qui pollue notre environnement auditif et visuel et nous pousse vers un rythme de consommation capitaliste débridé! nous devons faire comme Naomi Klein suggère, une société sans marques et sans consommation! vive la résistance à la consommation et l’opposition à toute forme de promotion »
  • Réponse d’un chef d’entreprise: « C’est un poste budgétaire qui nous consomme beaucoup de ressources, on sait que c’est important et on a pas le choix car tout le monde doit avoir sa part de voix sur la marché pour exister, mais on a du mal à évaluer clairement la valeur ajoutée de nos choix! …. on a de plus en plus de mal à avoir des méthodes et techniques claires pour savoir si nous avons pris les bonnes décisions du coup on taille dans les budgets et les effectifs marketing! »
  • Réponse d’un cadre ou manager marketing en 2016 : « Nous sommes en train de tout digitaliser, car l’avenir est à la digitalisation de l’entreprise …. nous avons développé une application pour rester en contact avec le client ceci fait partie de notre stratégie, nous avons un Comunity Manger et plusieurs comptes sociaux, nous faisons de l’optimisation SEO de notre site et nous travaillons sur le parcours client multi-canal partout! nous avons des projets d’A/B Testing pour nos campagnes emailing et nous venons d’acquérir une plateforme de curation de contenu et d’automation marketing! …. bref, nous sommes à fond dans les tendances que tout le monde suit …. nous sommes de bons imitateurs des tendances! nous mimons ce que le marché fait! »
  • Réponse d’un chercheur ou académicien : « Le marketing c’est la science et l’art d’écouter le client et de proposer une offre qui a de la valeur aux yeux du marché ciblé …. c’est sympa, c’est théorique, mais on ne sait pas vraiment comment y parvenir! on a du mal à identifier des modèles et des règles claires, stables, sectorielles, culturelles…. enfin pouvons nous extraire des normes ou créer des méthodes claires qui permettent à la discipline de garantir la réussite de certains choix souvent coûteux et lourds en investissements et conséquences …. la réalité …. personne ne sait vraiment car il y’a tellement de variables qu’il nous manquera toujours ce qu’on qualifie de <Tertium Quid>….. la troisième variable manquante! …. et la recherche n’a pas vocation à avoir une portée appliquée ou être utile au marché ou la société! on fait de la recherche pour le plaisir de la connaissance »

Si on fait rapidement le tour de ces réponses « caricaturales » de notre échantillon imaginaire (par ailleurs ce sont des réflexions que nous avons tous déjà vu et entendu) on peut sortir quelques idées centrales de ces types de discours:

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