B5175 - PRODUCT DEVELOPMENT AND MARKETING

Conoscenze e abilità da conseguire

By the end of the course students should be able to understand the main challenges associated with the development of new products. More specifically students will be able to: - design a new product development process; - analyze the competitive advantage of a new idea; - assess a new product idea’s value; - make decision on whether or not a new product idea should/should not be launched in the market.

Contenuti

1) Il processo di sviluppo dei nuovi prodotti Lo sviluppo prodotto come processo. La Progettazione e il rapporto con La Ricerca e Sviluppo.

2) Identificazione delle opportunità. L’identificazione delle idee. Analisi dei bisogni e loro classificazione

3) Trasformare il consumer insight in un prodotto. L’analisi delle preferenze e lo sviluppo del concetto di prodotto

4)Il test del concetto e la previsione delle vendite. La valutazione del mercato pontenziale

5) Il lancio del nuovo prodotto. Le strategie di lancio, adozione e diffusione del prodotto

Testi/Bibliografia

Programma per studenti frequentanti

CAPITOLI DI LIBRO

Ely Dahan and John R. Hauser “Product Development - Managing a Dispersed Process.” Handbook of Marketing. B.Weitz and R. Wensley, Eds. Scaricabile presso:

http://mitsloan.mit.edu/vc/Dahan_Hauser_Product_Development_Chapter.pdf (Settimana 1)

Urban, Glen L. and John R. Hauser (1997), Design e Marketing dei Nuovi Prodotti, Prentice Hall,Torino. Capitolo, 5-6. (Settimana 2)

Hair, J.F., R.E. Anderson, R.L.Tatham and W.C. Black “Conjoint Analysis” in Multivariate Data Analysis p-387-436. Quinta edizione, capitolo 7. (Settimana 3)

Elisa Montaguti e Gian Luca Marzocchi (2012), “Le Ricerche per il Marketing dei Nuovi Prodotti”, in Ricerche di Marketing, eds.Molteni-Troilo, EGEA, p. 365-87 (Settimana 4)

Urban, Glen L. and John R. Hauser (1997), Design e Marketing dei Nuovi Prodotti, Prentice Hall,Torino. Capitolo, 13 p-297-316. (Settimana 5)

Moore, Geoffrey A. (1991), Crossing the Chasm, Harper Collins Publishers: New York, New York. Capitoli 1, 2, 3. (Opzionale) (Settimana 5)

ARTICOLI SCIENTIFICI:

1) Day, G. (2007), “Is it Real? Is it worth it? Can it Win?” Harvard Business Review.

a) New Product development, the Marketing and R&D interface.

(Settimana 1)

2) Abbie Griffin and John R. Hauser “Integrating R&D and Marketing: A Review and Analysis of the Literature” Journal of Product Innovation Management, Volume 13, Issue 3, [http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/jpim.1996.13.issue-3/issuetoc] pages 191–215, May 1996. http://scholar.google.it/scholar?hl=it&q=Integrating+R%26D+and+Marketing%3A+A+Review+and+Analysis+of+the+Literature&btnG=&lr =

(Settimana 1) (Optional).

3) WorkLife with Adam Grant: The Daily Show’s Secret to Creativity on Apple Podcasts [https://podcasts.apple.com/us/podcast/creative-burstiness-at-the-daily-show/id1346314086?i=1000405268582&mt=2] (suggested).

b) Idea generation

4)Kim, W. Chan, and Renée Mauborgne (2004), “Blue Ocean Strategy,” Harvard Business Review.

5) Patnaik, dev and Robert Becker (1999) “Needfinding: The Why and How of Uncovering People’s Needs” Design Management Journal

http://www.paulos.net/teaching/2011/BID/readings/needfinding.pdf (week 2)

6) Hauser, John, Chengfeng Mao,and James Li. "Artificial Intelligence and User-generated Data are Transforming how Firms Come to Understand Customer Needs." In Review of Marketing Research, Emerald Group Publishing. Forthcoming. (Microsoft Word - Hauser_Li_Mao AI & VOC RMR Feb 14 2022.docx (mit.edu) [https://mitsloan.mit.edu/shared/ods/documents?PublicationDocumentID=8202], (Settimana 2).

7) Generating Ideas: A Process for Breakthrough Innovation - Knowledge at Wharton (upenn.edu) [https://knowledge.wharton.upenn.edu/article/generating-ideas-a-process-for-breakthrough-innovation/]

8) Timoshenko, A., Mao, C., & Hauser, J. R. (2025). Can Large Language Models Extract Customer Needs as well as Professional Analysts?. arXiv preprint arXiv:2503.01870.

8a) Brucks, M.S., Levav, j: (2022), “Virtual communication curbs creative idea generation,” Nature 605, 108–112 (2022). https://doi.org/10.1038/s41586-022-04643-y (optional)

8b) Barry Bayus (2013) “Crowdsourcing New Product Ideas Over Time: An Analysis of the Dell IdeaStorm Community,” Management Science, 59 (January), 226-244;

http://public.kenan-flagler.unc.edu/faculty/bayusb/WebPage/Papers/Crowdsourcing.pdf

(optional);

8c) How IBM Brings Ideas Forward From Its Teams - The New York Times (nytimes.com) [https://www.nytimes.com/2014/12/07/jobs/how-ibm-brings-ideas-forward-from-its-teams.html]

(optional);

8d) What To Do When Your Boss Won't Support Your Great Ideas (forbes.com) [https://www.forbes.com/sites/elainepofeldt/2013/12/31/what-to-do-when-your-boss-wont-support-your-great-ideas/?sh=2d9a50996dae] (optional).

8e) Timoshenko A.and J.R.Hauser, (2019), “ Identifying Customer Needs from User-Generated Content, ” Marketing Science, vol. 38, no. 1, pp. 1–20 (optional)

8f) Lennart Meincke, Ethan Mollick, and Christian Terwiesch (2024), “Prompting Diverse Ideas: Increasing AI Idea Variance” Wharton working paper

c) Idea Screening

9) Oded Netzer, Ronen Feldman, Jacob Goldenberg, Moshe Fresko, (2012), “Mine Your Own Business: Market-Structure Surveillance Through Text Mining.” Marketing Science 31(3):521-543. https://doi.org/10.1287/mksc.1120.0713 (week 3).

10) Morwitz Vicki G., Joel H. Steckel and Alok Guptab (2007) “When do purchase intentions predict sales?” International Journal of Forecasting, 23, 3, July–September 2007, 347–364

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169207007000799# [http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169207007000799]

(Settimana 4)

10a) Validating Product-Market Fit in the Real World (hbr.org) [https://hbr.org/2022/12/validating-product-market-fit-in-the-real-world] (optional).

10b) Can AI chatbots replace human subjects in behavioral experiments? | Science | AAAS [https://www.science.org/content/article/can-ai-chatbots-replace-human-subjects-behavioral-experiments] (optional).

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Programma per studenti non frequentanti

Gli studenti non frequentanti (ovvero coloro che decideranno di non partecipare al lavoro di gruppo) devono considerare tutti gli articoli e capitoli di libro previsti nel programma da frequentanti (obbligatori e opzionali) come parte integrante del programma. In aggiunta devono essere preparati sulle seguenti letture integrative che possono essere oggetto della prova scritta finale.

CAPITOLI DI LIBRO:

Moore, Geoffrey A. (1991), Crossing the Chasm, Harper Collins Publishers: New York, New York. Capitoli 1, 2, 3.

Urban, Glen L. and John R. Hauser (1997), Design e Marketing dei Nuovi Prodotti, Prentice Hall,Torino. Capitolo, 13.

Hair, J.F., R.E. Anderson, R.L.Tatham and W.C. Black “Multidimensional Scaling” in Multivariate Data Analysis p-519-546. Quinta edizione, capitolo 10.

Articoli Scientifici:

a) Articoli relativi al processo innovativo e all’interfaccia tra Marketing and R&D

1)Abbie Griffin, Brett W. Josephson, Gary Lilien, Fred Wiersema, Barry Bayus, Rajesh Chandy, Ely Dahan, Steve Gaskin, Ajay Kohli, Christopher Miller, Ralph Oliva, and Jelena Spanjol (2013), “Marketing’s Roles in Innovation in Business-To-Business Firms: Status, Issues And Research Agenda,” Marketing Letters, 24:4 (December), 323-337;

http://link.springer.com/article/10.1007/s11002-013-9240-7#page-1

b) Articoli relativi sul processo di identificazione delle idee di prodotto

3)Laura J. Kornish and Karl T. Ulrich “The Importance of the Raw Idea in Innovation: Testing the Sow's Ear Hypothesis” Journal of Marketing Research, Volume 51, Issue 1 (February 2014);

http://funginstitute.berkeley.edu/sites/default/files/Kornish-Ulrich-IdeaValue-Oct2012_0.pdf

4) Toubia O. and O. Netzer: Idea Generation, Creativity, and Prototypicality 2 Marketing Science 36(1), pp. 1–20

c) Articoli sull’intenzione all’acquisto come strumento di previsione del potenziale di mercato

5) William J. Infosino [http://pubsonline.informs.org/action/doSearch?text1=Infosino%2C+W+J&field1=Contrib] William J. (1986) “Forecasting New Product Sales from Likelihood of Purchase Ratings [http://pubsonline.informs.org/doi/abs/10.1287/mksc.5.4.372] ” Marketing Science 5 (4) , pp. 372–384 November 1.

http://www.jstor.org/stable/184014

d) Articoli sulla Conjoint Analysis

6) Green Paul E. and A.M.Krieger (1996) “Individualized Hybrid Models for Conjoint Analysis,” Management Science, 42 (6), 850-67.

http://www.jstor.org/stable/2634599

e) Articoli sulle mappe percettive nell’ambito del processo di sviluppo di nuovi prodotti

7) Hauser John R. and Frank Koppelman (1979), “Alternative Perceptual Mapping Techniques: Relative Accuracy and Usefulness”, Journal of Marketing Research, 16 (November 1979) 495-506

http://s3-ap-southeast-2.amazonaws.com/jigsydney/general/PDF/34163~Alternative_Perceptual_Mapping_Techniques.pdf

Metodi didattici

Il corso comprenderà lezioni frontali, dicussione in aula e laboratory in cui verranno utlizzati software statistici

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

La valutazione si basa sulla partecipazione a un lavoro di gruppo proposto dal docente (50%) teso a verificare la capacità degli studenti di applicare ad un caso aziendale i concetti e gli strumenti appresi e, su una prova scritta finalizzata a verificare l'acquisizione individuale delle conoscenze acquisite durante il corso(50%)

Lavoro di gruppo

A completamento del lavoro di gruppo gli studenti dovranno:

1) consegnare: una presentazione pptx o pdf di non più di 12 slides e un documento (appendice) che contenga tutte le informazioni che il gruppo desidera produrre, incluse le analisi statistiche effettuate per ottenere i risultati presentati ( di lunghezza sufficiente a documentare quanto fatto) (file word o altro).

2) presentare il proprio lavoro alla classe durante l'ultima lezione del corso.

La valutazione del lavoro di gruppo sarà basata per l'80% sul materiale consegnato e per il 20% sulla presentazione in aula.

Prova scritta

La prova di esame avrà ad oggetto i temi discussi in aula e tutti i materiali indicati in bibliografia per gli studenti frequentanti o per gli studenti non frequentanti. Il compito conterrà due domande aperte, 4 multiple choice e un breve esercizio (facoltativo).

La valutazione della prova scritta sarà basata sullo schema seguente:

<18 insufficiente

18-23 sufficiente

24-27 buono

28-30 ottimo

30 e lode eccellente

La durata della prova scritta sarà di circa sessanta minuti.

Strumenti a supporto della didattica

Consulta il sito web di Elisa Montaguti [https://www.unibo.it/sitoweb/elisa.montaguti]

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Elisa Montaguti