Logo UAB
2023/2024

Models de Gestiˇ Comercial

Codi: 102351 CrŔdits: 6
Titulaciˇ Tipus Curs Semestre
2501572 Administraciˇ i Direcciˇ d'Empreses OT 4 2

Professor/a de contacte

Nom:
Jordi Lopez Sintas
Correu electr˛nic:
jordi.lopez@uab.cat

Idiomes dels grups

Podeu accedir-hi des d'aquest enllaš. Per consultar l'idioma us caldrÓ introduir el CODI de l'assignatura. Tingueu en compte que la informaciˇ Ús provisional fins a 30 de novembre de 2023.


Prerequisits

Aquesta assignatura és de lliure elecció tant pels alumnes de direcció i administració d’empreses com d'economia, encara que forma part de les assignatures que s’han de cursar obligatòriament per obtenir l’especialització en màrqueting. Aquest doble perfil dels alumnes que poden cursar-la aconsella adoptar una perspectiva de models de decisió aplicats a la resolució de problemes comercials.

S’aconsella que els alumnes d’Administració i direcció d’empreses hagin cursat o estiguin cursant alguna assignatura alguna assignatura d’economia industrial i d’investigació comercial.


Objectius

Context

Es tracta d'una assignatura optativa de 6 crèdits ECTS per als graus d'Administració i Direcció d'Empreses, economia i marketing  impartits a la UAB, i s'ofereix al segon semestre de quart curs. El seu propòsit és l’estudi avançat dels problemes bàsics de la gestió comercial de l’empresa (Màrqueting): anàlisi estratègica i decisions comercial amb la utilització de models i suport informàtic 

Concretament es proposa desenvolupar les habilitats necessàries per saber utilitzar els models de màrqueting en un ampli ventall de decisions: la segmentació dels mercats, l’elecció de producte, la posició del producte en el mercat, les estratègies de preus, la política de producte, la política de distribució i comunicació, l’anàlisi de les interaccions entre els elements del màrqueting-mix i en la gamma de productes.

L'assignatura de models de gestió comercial presenta, analitza, aplica, i valora una sèrie de models desenvolupats en l’àrea de coneixement del màrqueting per la presa de decisions comercials estratègiques de l’empresa, a més de presentar les eines de decisió i els coneixements necessaris per dissenyar un programa comercial efectiu. 

Objectius

Al finalitzar el curs l’alumne ha de ser capaç de:

I. Valorar el paper que juga el màrquetings i, especialment, l’estratègia comercial en la competitivitat de l’empresa.

II. Conèixer les diferents fonts d’informació disponibles per la presa de decisions comercials i la seva possible utilitat.

III. Utilitzar eines sofisticades (models informatitzats) per la resolució dels problemes que planteja la direcció d’empreses i especialment la seva funció comercial.

IV. Conèixer els requisits d’informació que requereixen les eines per la presa de decisions comercials i quines alternatives disposem quan ens enfrontem a restriccions d’informació.

V. Definir un problema comercial, avaluar les diferents solucions que proposen els models comercials, i proposar una solució o pla d’acció argumentat.

VI. Explicar la realitat de les empreses espanyoles, els seus problemes comercials més rellevants, tant estratègics com de direcció i gestió, les solucions que algunes han adoptat i el perquè.


CompetŔncies

  • Aplicar els coneixements te˛rics per millorar les relacions amb els clients i prove´dors, i identificar els avantatges i inconvenients de les relacions per a ambdues parts: empresa i clients o prove´dors.
  • Capacitat d'adaptaciˇ a entorns canviants.
  • Capacitat de comunicaciˇ oral i escrita en catalÓ, castellÓ i anglŔs, que permeti sintetitzar i presentar oralment i per escrit la feina feta.
  • Capacitat de continuar aprenent en el futur de manera aut˛noma, aprofundint els coneixements adquirits o iniciant-se en noves Órees de coneixement.
  • Demostrar iniciativa i treballar aut˛nomament quan la situaciˇ ho demani.
  • Demostrar que es coneixen els processos d'implementaciˇ d'estratŔgies de les empreses.
  • Organitzar la feina, pel que fa a una bona gestiˇ del temps i a la seva ordenaciˇ i planificaciˇ.
  • Prendre decisions en situacions d'incertesa i mostrar un esperit emprenedor i innovador.
  • Que els estudiants sÓpiguen aplicar els coneixements propis a la seva feina o vocaciˇ d'una manera professional i tinguin les competŔncies que se solen demostrar per mitjÓ de l'elaboraciˇ i la defensa d'arguments i la resoluciˇ de problemes dins de la seva Órea d'estudi.
  • Seleccionar i generar la informaciˇ necessÓria per a cada problema, analitzar-la i prendre decisions partint d'aquesta informaciˇ.
  • Transmetre els objectius de l'empresa, del departament o de la feina que es desenvolupa d'una manera clara.
  • Treballar en equip i ser capaš d'argumentar les propostes pr˛pies i validar o refusar raonadament els arguments d'altres persones.

Resultats d'aprenentatge

  1. Aplicar els conceptes de mÓrqueting estratŔgic per a la consecuciˇ d'una organitzaciˇ orientada al mercat.
  2. Capacitat d'adaptaciˇ a entorns canviants.
  3. Capacitat de comunicaciˇ oral i escrita en catalÓ, castellÓ i anglŔs, que permeti sintetitzar i presentar oralment i per escrit la feina feta.
  4. Capacitat de continuar aprenent en el futur de manera aut˛noma, aprofundint els coneixements adquirits o iniciant-se en noves Órees de coneixement.
  5. Demostrar iniciativa i treballar aut˛nomament quan la situaciˇ ho demani.
  6. Entendre la importÓncia del mÓrqueting estratŔgic com a font d'avantatges competitius per a l'organitzaciˇ.
  7. Establir estratŔgies d'innovaciˇ i desenvolupament de nous productes.
  8. Formular i dissenyar diferents estratŔgies de creixement i diferenciaciˇ.
  9. Identificar els diferents elements que configuren un pla de comunicaciˇ i elaborar un pla de comunicaciˇ.
  10. Identificar els diferents elements que configuren un pla de mÓrqueting, i elaborar un pla de mÓrqueting.
  11. Identificar les diferŔncies en l'aplicaciˇ del mÓrqueting a diferents sectors econ˛mics o tipologies d'organitzacions.
  12. Organitzar la feina, pel que fa a una bona gestiˇ del temps i a la seva ordenaciˇ i planificaciˇ.
  13. Prendre decisions en situacions d'incertesa i mostrar un esperit emprenedor i innovador.
  14. Que els estudiants sÓpiguen aplicar els coneixements propis a la seva feina o vocaciˇ d'una manera professional i tinguin les competŔncies que se solen demostrar per mitjÓ de l'elaboraciˇ i la defensa d'arguments i la resoluciˇ de problemes dins de la seva Órea d'estudi.
  15. Realitzar una anÓlisi del mercat i de les estructures competitives, i determinar un diagn˛stic estratŔgic per a l'empresa.
  16. ReconŔixer les diferents orientacions que pot adoptar una empresa.
  17. Seleccionar i generar la informaciˇ necessÓria per a cada problema, analitzar-la i prendre decisions partint d'aquesta informaciˇ.
  18. Traslladar els objectius estratŔgics en programes de mÓrqueting-mix concrets.
  19. Traslladar els objetius estratŔgics a programes de comunicaciˇ concrets.
  20. Treballar en equip i ser capaš d'argumentar les propostes pr˛pies i validar o refusar raonadament els arguments d'altres persones.
  21. Valorar els principals conceptes i instruments de comunicaciˇ (offline i online).
  22. Valorar els principals conceptes i instruments del mÓrqueting.
  23. Valorar la importÓncia de les relacions comercials a llarg termini amb els clients (mÓrqueting de relacions).

Continguts

1. Models basats en dades i l´avaluació de les estratègies comercials

  1.1 Els models en la presa de decisions comercials

  1.2 Les tecnologies i les dades en la presa de decisions comercial

2. Anàlisi del comportament dels consumidors: Models per segmentar els mercats

  2.1 Models basats en els beneficis que busquen els consumidors

  2.2 Preprocessament de les dades

  2.3 Models estadístics i numèrics: clustering

  2.4 Anàlisi de casos: Hatko (industrial), Hopsital KFH (consumo), PDA , FLIP (consumo)

3. Anàlisi del comportament dels consumidors: Selecció del públic objectiu (targeting)

  3.1 Models d'elecció simple: RFM, models estadístics

  3.2 Models d'elecció entre múltiples marques

  3.3 Anàlisi de casos: ABB (marketing industrial), Bookbinders (marketing de consum)

4. Anàlisi dels competidors: Models per avaluar el posicionament de les marques en la ment dels consumidors

  4.1 Models per construir mapes de percepcions

  4.2 Models per construir mapes de preferències

  4.3 Models per construir mapes conjunts

  4.4 Anàlisi de casos: Infinity G20, PDA-positioning, cas Heineken España, Cas Hopital KFH, Can de Bunny Hop, Cas Pacific Brands, BlackBerry, cas ISBM

5. Estratègies comercials amb productes heterogenis: Disseny  de nous productes i predicció de quotes de mercat

  5.1 Models per avaluar una idea de producte i dissenyar les característiques del producte 

  5.2 Models per dissenyar la línia de productes

  5.3 Anàlisi de casos: caso Forte Hotel (dis, sim), cas Kirin (seg, pos, dis, sim) , cas Dürr environmental (seg, pos), cas Famacàutica Beta, cas disseny d'un cotxe, cas Apple vs Samsung

 6. Estratègies comercials amb productes homogenis i heterogenis: decisions producte i preu

  6.1 Models per decidir quant i quan reduir els preus dels productes (rebaixes)

  6.2 Models per decidir els preus dels productes complementaris i substituts

  6.3 Models per decidir el preu de paquets de productes

  6.4 Models per fixar el preu d'acord amb el valor del producte (marcats industrials)

  6.4 Anàlisis de casos: PDA-maximització, inkjet printers, cas markdown management, cas Abcor2000 Value in use pricing


Metodologia

L’assignatura és presencial.

La metodologia docent i l'avaluació proposades a la guia poden experimentar alguna modificació en funció de les restriccions a la presencialitat que imposin les autoritats sanitàries

A l’aula es treballarà de la següent manera:

Sessions expositives. S’introduiran activitats d’aprenentatge al llarg de les exposicions per tal de permetre una major participació i motivació dels alumnes. Concretament s’utilitzaran minicasos o retalls de premsa que il·lustrin la problemàtica que s’està estudiant a classe per tal de fixar l’exposició en l’experiència de l’alumne.

El cas com a estratègia didàctica. Els casos posseeixen les següents característiques: (1) ser autèntic, tret d’una experiència real, (2) inacabat, és a dir, relata una situació problemàtica, (3) la seva anàlisi i resolució haurà d’exigir la selecció d’una determinada informació relacionada amb la unitat didàctica corresponent, i (4) haurà de ser complet, contenir tota la informació necessària, malgrat que hagin de fer-se alguns supòsits addicionals per tal de procedir a la seva resolució. Els casos incorporen una o diverses bases de dades que els estudiants han d'analitzar. Es realitzaran sessions a l’aula d’ordinadors per tal d’aprendre a utilitzar els models necessaris per  resoldre els casos.

Anàlisi de mini-casos. Ens referim a aquells casos que són curts, de dues a tres fulles com a màxim, i que amb freqüència procediran directament deretalls de premsa o  i que s’utilitzaran en les classes expositives per a il·lustrar, aplicar, analitzar i valorar la capacitat explicativa de les teories estudiades.

Activitats de treball cooperatiu. Es dissenyaran activitats de treball cooperatiu per preparar el coneixement de continguts i per l'anàlisi de casos.

Redacció d'informes d'estratègia. En alguns casos, els estudiants elaboraran i entregar un informe professional de l'anàlisi elaborat amb les dades.

Treball personal: Resolució comentada de casos amb suport informàtic o treballs assignats, dels quals almenys tres formaran part de l’avaluació continuada.

Adreça al campus virtual (Internet): A la pàgina de l’assignatura del campus virtual hi trobareu una gran varietat de recursos didàctics, des de casos i minicasos per realitzar al llarg del curs, a altres adreces d’Internet. Comproveu almenys un cop a la setmana les últimes novetats

Treball de fi de curs opcional: El treball de curs es realitzarà al llarg del semestre i s’exposarà durant les dues últimes setmanes del curs

Tutories personals: Durant l’horari de tutoria i a través del campus virtual podrà resoldre dubtes sobre els continguts o rebre assessorament sobre temes relacionats amb l’assignatura.

Nota: es reservaran 15 minuts d'una classe, dins del calendari establert pel centre/titulaciˇ, per a la complementaciˇ per part de l'alumnat de les enquestes d'avaluaciˇ de l'actuaciˇ del professorat i d'avaluaciˇ de l'assignatura/m˛dul.


Activitats formatives

TÝtol Hores ECTS Resultats d'aprenentatge
Tipus: Dirigides      
PrÓctiques: resoluciˇ de casos i exercicis: Realitzaciˇ i exposiciˇ oral d'un treball professional realitzat en equip 17 0,68 1, 3, 6, 7, 8, 10, 11, 15, 16, 18, 20, 22, 23
Treball amb grups grans: Aprenentatge basat en l'exposiciˇ del problema i els enfocaments te˛rics, el treball cooperatiu i la resoluciˇ de casos amb bases de dades 32,5 1,3 1, 6, 7, 8, 10, 11, 13, 15, 16, 18, 20, 22, 23
Tipus: Supervisades      
Tutories i seminaris en grups petits: Resoluciˇ de problemes, desenvolupament de competŔncies per argumentr i intercanviar informaciˇ d'una manera ordenada 9 0,36 3, 5, 12, 13, 17, 20
Tipus: Aut˛nomes      
Investigaciˇ bibligrÓfica: Desenvolupar les competŔncies per identificar i localitzar la informaciˇ necessaria per resoldre un problema. 15 0,6 5, 12, 13, 17
Lectures i estudi: Desenvolupament de les competŔncie si habilitats necessaries per interpretar els marcs te˛rics i aplicar-los en la resoluciˇ de problemes desestructurats 40,5 1,62 3, 5
Treball en grup: Desenvolupar les competŔncies professionals i per treball en grup 26 1,04 4, 12, 13, 17, 20

Avaluaciˇ

(Indicar el tipus d’evidències d’aprenentatge que l’estudiant haurà de lliurar, el seu pes en la qualificació final, els criteris d’avaluació, la definició de “no presentat”, el procediment de revisió de les proves, el tractament d’eventuals casos particulars, etc. )

La metodologia docent i l'avaluació proposades a la guia poden experimentar alguna modificació en funció de les restriccions a la presencialitat que imposin les autoritats sanitàries

Aquesta assignatura/mòdul no preveu el sistema d’avaluació única.

 

Avaluació continuada:

1) Avaluació al menys del 80 %  tres casos o treballs curts asignats (individuals o en grup de 2 persones màxim). Aquest s’hauran de presentar en el termini fixat, passat el termini no s’acceptaran treballs. Es calcularà la mitjana de tots els treballs presentats (40%)

2) Regularitat en la elaboració dels casos, proves formatives i en l’assistència i participació en la discussió a clase (20%)

3) Entrega i avaluació de al menys el 80% dels les avaluacions formatives (individauls) que s'han entregar per discussió a classe o per avaluació (40%).

4) Entrega optativa: Elaboració d'un treball que  s’haurà de entregar dins el termini fixat. (fins 2 punts addicionals)

 

Recuperació:

1) Examen global de l'assignatura (100%)

No avaluable:

1) Es considerarà no avaluable a la persona que no hagi presentat al menys el 80% dels treballs de curs.

Revisió i avaluació dels treballs entregats:

1) Treballs curts (proves d'avaluació formativa o casos):  Es retornarà el treball avaluat una setmana desprès d’haver-lo realitzat o presentat. Durant la setmana següent els alumnes podran revisar-lo durant horari de tutories.

2) Treball llarg opcional: Desprèsd'entregar-lo l’alumne tindrà una setmana per comentar-lo.

Calendari d’activitats d’avaluació

Les dates de les diferents proves d'avaluació (exàmens parcials, exercicis en aula, entrega de treballs, ...) s'anunciaran amb suficient antelació durant el semestre.

La data de l'examen final de l'assignatura està programada en el calendari d'exàmens de la Facultat.

"La programació de les proves d’avaluació no es podrà modificar, tret que hi hagi un motiu excepcional i degudament justificat pel qual no es pugui realitzar un acte d’avaluació. En aquest cas, les persones responsables de les titulacions, prèvia consulta al professorat i a l’estudiantat afectat, proposaran una nova programació dins del període lectiu corresponent."  Apartat 1 de l'Article 115. Calendari de les activitats d’avaluació (Normativa Acadèmica UAB)  

Els estudiants i les estudiantes de la Facultat d'Economia i Empresa que d'acord amb el paràgraf anterior necessitin canviar una data d'avaluació han de presentar la petició omplint el document Sol·licitud reprogramació prova  https://eformularis.uab.cat/group/deganat_feie/reprogramacio-proves

Procediment de revisió de les qualificacions

Coincidint amb l'examen final s'anunciarà el dia i el mitjà en que es publicaran les qualificacions finals. De la mateixa manera s'informarà del procediment, lloc, data i hora de la revisió d'exàmens d'acord amb la normativa de la Universitat.

Procés de Recuperació

Tots els alumnes tenenl'obligació de realitzar les tasques avaluables. Si la nota de curs de l'alumne és 5 o superior, es considera superada l'assignatura i aquesta no podrà ser objecte d'una nova avaluació. En el cas d'una nota inferior a 3,5, l'estudiant haurà de repetir l'assignatura en el següent curs. Peraquells estudiants que la nota de curs  sigui igual o superior a 3,5 i inferior a 5 podran presentar-se a la prova de recuperació. Els professors de l'assignatura decidiran la modalitat d'aquesta prova. Quan la nota de la prova de recuperació sigui igual o superior a 5, la qualificació final de l’assignatura serà d’APROVAT essent la nota numèrica màxima un 5. Quan la nota de la prova de recuperació sigui inferior a 5, la qualificació final de l’assignatura serà de SUSPENS essent la nota numèrica la nota de curs (i no la nota de la prova de recuperació).

Irregularitats en actes d’avaluació  

Sense perjudici d'altres mesures disciplinàries que s'estimin oportunes, i d'acord amb la normativa acadèmica vigent, "en cas que l’estudiant realitzi qualsevol irregularitat que pugui conduir a una variació significativa de la qualificació d’un acte d’avaluació, es qualificarà amb 0 aquest acte d’avaluació, amb independència del procés disciplinari que s’hi pugui instruir. En cas que es produeixin diverses irregularitats en els actes d’avaluació d’una mateixa assignatura, la qualificació final d’aquesta assignatura serà 0".  Apartat 10 de l'Article 116. Resultats de l'avaluació. (Normativa Acadèmica UAB)


Activitats d'avaluaciˇ continuada

TÝtol Pes Hores ECTS Resultats d'aprenentatge
Avaluaciˇ de al meyus tres proves formatives realitzades durant el curs. Es calcularÓ la mitjana de tots els treballs d'avaluaciˇ. 40% 4 0,16 1, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 13, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23
Entregues de casos o assaigs curts sobre lectures. Els treballs s'hauran de presentar en el termini fixat; els treballs fora de termini no seran avaluats 40% 4 0,16 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 14, 15, 16, 18, 19, 20, 21, 22, 23
Regularitat en la elaboraciˇ dels casos, proves formatives i en l'assistŔncia i participaciˇ en la discussiˇ a clase 20% 2 0,08 1, 6, 7, 8, 10, 11, 12, 14, 15, 16, 18, 20, 22, 23

Bibliografia

Bibliografia bàsica: 

Lilien, Gary L, & Arvind Rangaswamy (2004),  Marketing Engineering. Trafford Publishing. Revised Second Edition.

Lilien, Gary L, Arvind Rangaswamy, & Arnaud De Bruyn. Principles of Marketing Engineering and Analytics. State College, PA: DecisionPro, Inc., 2017.

Bruzzone, G. B. B. y F. R. (2020). RStudio para Estadística Descriptiva en Ciencias Sociales. Retrieved 27 June 2021, from https://bookdown.org/gboccardo/manual-ED-UCH/

Franssens, Samuel  (2020). R for marketing students. Retrieved 27 June 2021, from https://bookdown.org/content/1340/

Chapman, C. N., & Feit, E. M. (2015). R for Marketing Research and Analytics (2015 edition). Springer. Digital edition

Bibliografia complementària:

Andreas Herrmann, Frank Huber, y Christine Braunstein (2000) Market-Driven Product and Service Design: Bridging the Gap Between Customer Needs, Quality Management, and Customer Satisfaction. International Journal of Production Economics, 66:77-96.

ANTON, J. (1996), Customer Relationship Management, Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall, Inc.

Bak A. and Bartlomowicz T. (2012), Conjoint analysis method and its implementation in a conjoint R package, In: Pociecha  J., Decker R. (Eds.), Data analysis methods and its applications, C.H. Beck, p. 239-248.

Coghlan, Avril (2013) A Little Book of R for Multivariate Analysis-Release 0.1 (https://buildmedia.readthedocs.org/media/pdf/little-book-of-r-for-multivariate-analysis/latest/little-book-of-r-for-multivariate-analysis.pdf)

DOLAN, R. J. & H. SIMON (1996), Power Pricing, New York: Free Press.

DOLAN, R. K. (1993), Managing the New Product Development Process, Reading, Mass.: Addison- Wesley.

Ehret, M., Kashyap, V., & Wirtz, J. (2013). Business models: Impact on business markets and opportunities for marketing research. Industrial Marketing Management, 42(5), 649-655. doi:10.1016/j.indmarman.2013.06.003

Gensh, D. H. (1984) Targeting the Switchable Industrial Customer.Marketing Science, 3(1), 41-54.

Green, Paul E., Abba M. Krieger y J. Douglas Carrol (1987) Conjoint Analysis and Multidimensional Scaling: A Complementary Approach.Journal of Advertising Research, October/November, 21-27.

Green, Paul E., and Abba M. Krieger. 1988. “Choice Rules and Sensitivity Analysis in Conjoint Simulators.” Journal of the Academy of Marketing Science 16 (1): 114–27. doi:10.1177/009207038801600110.

Green, Paul E. Y Abba M. Krieger (1992) An Application of a Product Positioning Model to Pharmaceutical Products.Marketing Science, 11(2), 117-132.

Guiltinan, J. P. (1987). The Price Bundling of Services: A Normative Framework. Journal of Marketing51(2), 74. doi:10.2307/1251130

JAGPAL, S. (1999) Marketing Strategy and Uncertainty. New York: Oxford University Press.

Wedel, M., & Kamakura, W. A. (2000). Market segmentation: conceptual and methodological foundations. Springer.

Lattin, J. M., Carroll, J. D., Green, P. E., & Green, P. E. (2003). Analyzing multivariate data. Pacific Grove, CA: Thomson Brooks/Cole.

LILIEN, G., Ph. KOTLER & K. S. MOORTHY (1992), Marketing Models, Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, Inc.

Moorthy, K. S. (1984). Market Segmentation, Self-Selection, and Product Line Design. Marketing Science3(4), 288–307.

Palocsay, Susan W., Ina S. Markham, and Steven E. Markham. (2010) “Utilizing and Teaching Data Tools in Excel for Exploratory Analysis.” Journal of Business Research 63, no. 2 (February 2010): 191–206. doi:10.1016/j.jbusres.2009.03.008.

Putler, D. S. (2012). Customer and Business Analytics: Applied Data Mining for Business Decision Making Using R (Chapman & Hall/CRC The R Series).

SIMON, H. (1989), Price Management, Amsterdam (The Netherlands): Elsevier Science Publishers.

Stremersch, S., & Tellis, G. J. (2002). Strategic Bundling of Products and Prices: A New Synthesis for Marketing. Journal of Marketing66(January), 55–72.

Tyran, Craig K. (2010) “Designing the Spreadsheet-Based Decision Support Systems Course: An Application of Bloom’s Taxonomy.” Journal of Business Research 63, no. 2 (February 2010): 207–216. doi:10.1016/j.jbusres.2009.03.009.

URBAN, G. L. & J. R. HAUSER (1993), Design and Marketing of New Products, Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.

 


Programari

Per l'aplicació dels models i anàlisis dels casos s'utilitzarà el programri següent:

  • R Language and Evironment for Data Analysis (r-project.org)
  • La interfície gràfica Rstudio (www.rstudio.com)
  • El programa online rstudio.cloud (rstudio.cloud)
  • Exploratory.io