ECTS - University of Pisa
Il corso parte dai principali modelli di diffusione del marketing teorico, decollati a partire dal noto studio di Frank Bass 1969, per sviluppare una discussione più articolata dei fenomeni di diffusione non limitata ai soli cicli di vita di prodotti ma estesa ad una varietà di processi in cui il marketing e la comunicazione possono svolgere un ruolo chiave nel progresso delle comunita' umane, inclusi il controllo di una pandemia piuttosto che la diffusione delle buone pratiche della transizione ecologica.
The student who successfully completes the course will have a knowledge of the substantive issues related with:
(i) the use of innovation diffusion models in marketing,
(ii)their simulation and estimation techniques.
(iii) some main policy debates around those diffusions currently playing a central role for the progress of human communities such as eg the role of best practices and barriers to the ecological transition.
Le conoscenze acquisite verranno verificate mediante un esame finale scritto inclusivo di domande di tipo teorico ed applicativo e di discussioni sintetiche su temi di attualità in cui processi di diffusione costituiscono la base per il progresso delle comunita' umane. Siccome il corso prevede delle esercitazioni al computer finalizzati alla acquisiizione di una conoscenza operativa di alcuni concetti sviluppati, l'esame sarà integrato da una discussione sulle attività pratiche svolte ad esercitazione.
The students's knowledge will be assesses by
Integration with open discussion during classes throughout the entire course whenever possible.
A completamento del corso e relativo esame lo studente disporrà di (a) conoscenze teoriche dei principali modelli di diffusione del marketing teorico ma anche di altri fenomeni; (b) nozioni fondamentali del ragionamento per modelli; (c) conoscenze statistiche volte a consentire un utilizzo consapevole dei modelli di base in circostanze applicative.
The student who successfully completes the course dispose of basic skills on
mathematical modeling of diffusions
models reasoning
models simulation and estimation via Excel/R
Modalità di verifica delle capacità
Assignments quotidiani lezione dopo lezione consentiranno al docente ed agli studenti che partecipano attiviamente al corso di verficare continuamente l'evoluzione della qualità del loro apprendimento ai fini dell'esame conclusivo.
Abilities at entry are tested during the first lecture based on prerequisites made available online. During the entire flow of the course, day-to-day assignments are foreseen, so that students as well as instructors will have real time update of learning progresses.
Al fine di beneficiare del corso è necessaria di partenza una attenzione non episodica alle principali discussioni della attualità politica ed economica in cui processi di diffusione caratterizzati da successo sono la base per il raggiungimento di obiettivi fondamentali di policy oppure di progresso sociale. E' fortemente raccomandata la frequenza attiva delle lezioni. I prerequisiti specificati sotto sono indispensabili per apprezzare i contenuti della disciplina.
Si raccomanda anche di risolvere con regolarità gli esercizi ed i temi di discussione proposti dal docente lezione per lezione.
To fully benefit of the course (i.e. to develop a feeling of modeling reasoning and attitudes towards the use and interpretation of data and models) students are strongly recommended to attend lectures intensively, to solve assignments in real-time, to actively discuss with their colleagues on the course topics. Groups' work is strongly encouraged.
Very important: given the heterogeneity of knowledge at entry, students will be asked to give availability to provide assistance and tutoring to their colleagues from foreign countries.
At the end of the course the student will be able to autonomusly
Giornalmente a lezione. Attraverso discussione degli assignments. A ricevimento studenti.
Daily during lectures and homeworks
Prerequisiti minimi da rinfrescare per trarre profitto dal corso
Nozioni fondamentali del calcolo (esame di Matematica generale), funzioni fondamentali, calcolo differenziale e nozione di integrale definito.
Statistica e probabilità: statistiche descrittive, la legge normale, la legge binomiale;
Utilizzo del foglio elettronico: sia per le esercitazioni previste dal corso sia per esercitarsi autonomamente sui concetti sviluppati con dati reali.
Calculus: functions, differentiation, integration
Statistics & probability: basic concepts at the level of a basic course on the topic including summary measures, the binomial and the normal distribution
Excel
R
In order to profitably follow the lessons of this course, it is strongly recommended to have followed a course in
basic mathematics
Basic statistics & probability. At the level of a basic course,
Macro- and micro-economics
Learning activities:
Attendance: Advised
Teaching methods:
Il programma qui riportato e' da intendersi come programma di massima, alcune parti potrebbero essere rimodulate per ampliare la discussione sulla pandemia COVID-19 ed altre parti di attualità.
Prologo: diffusione e policy.
Modelli elementari della diffusione: mass-media e word-of-mouth.
Il modello di Bass e le sue varianti. Proprieta'. Applicazioni.
Il modello generalizzato di Bass. Marketing mix variables e shock esogeni.
Complicazioni. Processi ad eventi ripetibili, Eterogeneità sociale. Dinamiche della popolazione di riferimento, effetti demografici.
Modelli epidemiologici. COVID-19.
Infodemia.
Modelli di rischio.
Risoluzione di modelli. Metodi numerici. Usi empirici dei modelli di diffusione. Stima nonlineare. Il modello nonlineare di regressione.
Applicazioni.
Prologue: diffusion processes, barriers, policy. Diffusion modes: media (“external”), word of mouth (“internal”), internet etc. Basic mathematical models. The Bass’ model and its properties. GBM. Spreaders’ removal. Epdiemics. Model analysis: quantitative, qualitative, and numerical techniques for solving ordinary differential equations (ODEs). Solution of ODEs by excel by simple algorithms. Relaxing the hypotheses of Bass’ model. Social heterogeneity. Non – fixed populations and their demographic descriptions. Multiple generation of adopters. Probabilistic treatment of Bass’ model. Hazard models. Estimation techniques for diffusion models. Trivial discretization & OLS. Nonlinear least squares. Maximum likelihood with censored data. Excel implementation by solver.
I materiali principali del corso sono rappresentati dalle diapositive del docente presentate a lezione.
Alcune possibili letture introduttive Manfredi P (1996) Modelli non lineari per diffusione di nuovi prodotti, in Micheli GA, Rivellini G (eds) "Popolazione & mercato", Franco Angeli
Bass F (1969) A new product diffusion model, Management Sciences.
Altre letture: TBA
Course handout and slides.
Bass F (1969) Mang Sciences.
Guidolin M , Manfredi P (2023) Annual Rew Statistics.
Further refs: TBA
Attending the course is fundamental to benefit of its contents and to access to a thesis on the topic.
Prova scritta con esercizi di tipo teorico e applicativo + prova al computer sulla parte implementativa.
General work placement of the underlying Master program.
Verranno comunicati durante il corso.
TBA during the course
La data di inizio del corso potrebbe essere posposta causa problematiche personali del docente. Verra' data comunicazione definitiva entro LUNEDI 21 febbraio
