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Analisi di mercato
PROG. AMEDEO DE LUCA
OBIETTIVO DEL CORSO
Il corso fornisce le conoscenze e le competenze metodologiche e professionali
nell’area delle ricerche ed analisi di mercato. Esso mira a far acquisire ed applicare
- concretamente - le metodologie statistiche di rilevazione, trattamento,
elaborazione ed analisi dei dati di mercato, unitamente ai principali metodi e
modelli quantitativi per il marketing, di supporto alla gestione operativa e
strategica dell’impresa, orientata alla competitività, alla customer satisfaction e alla
fedeltà della clientela.
PROGRAMMA DEL CORSO
I. RAPPORTO IMPRESA-MERCATO
1. Variabili macroeconomiche esterne e variabili aziendali interne, loro
collegamento con modelli quantitativi.
2. Fasi del ciclo di vita del prodotto e fattori di marketing analizzati con funzioni
statistiche.
3. Determinazione del marketing-mix, del punto di pareggio e del profitto
massimo con la simulazione e con un semplice modello econometrico.
II.
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9.
RILEVAZIONE, TRATTAMENTO, ELABORAZIONE ED ANALISI DEI DATI DI MERCATO
Questionario, scale di misurazione e di atteggiamento, tecniche di rilevazione.
Indagini complete e indagini campionarie.
Campioni non probabilistici (per quote, a scelta ragionata, di comodo, a
valanga).
Campioni probabilistici (casuale semplice, sistematico, areale, stratificato, a
grappoli, a stadi).
Dimensione campionaria, caso di attributi e di variabili, per popolazione finita e
infinita; stima della media o proporzione e dei relativi intervalli di confidenza.
Scelta del piano campionario e costi dell’indagine (un’analisi comparativa).
Le ricerche di mercato via Internet (e-mail survey, on-line survey).
Elaborazione grafica e statistica dei dati provenienti da una ricerca di mercato:
analisi univariate, bivariate (correlazione, connessione con 2) e multivariate.
Interpretazione dei risultati della ricerca in chiave decisionale di marketing.
III. METODI E MODELLI DI MERCATO: ANALISI STATISTICA MULTIVARIATA
1. Analisi della domanda: segmentazione descrittiva (cluster analysis metrica e
non metrica) e comportamentale della clientela (tecniche binarie AID e
CHAID; alberi di classificazione e di regressione CART). Metodi di
segmentazione gerarchica e non, metodi scissori ed aggregativi.
2. Analisi dell’offerta: posizionamento di marchi/prodotti nella mappa percettiva:
Analisi fattoriale su variabili quantitative (scala ad intervalli/rapporti), analisi
delle Componenti Principali; Analisi delle Corrispondenze Multiple su variabili
qualitative (categoriali/ordinali). Posizionamento basato su misure di
prossimità/similarità dei prodotti: scaling multidimensionale, metrico e non
metrico.
3. Modelli di comportamento: la conjoint analysis (COA) per l’individuazione del
profilo ottimale e il lancio di un prodotto nuovo o innovato (funzioni di utilità
individuali e aggregate); COA metrica e non metrica; funzione di risposta
lineare e logistica; segmentazione dei potenziali consumatori/clienti.
4. Modelli di atteggiamento e misurazione della Customer satisfaction (Cs):
modello Servqual e Servperf; modello di Fishbein; Gap analysis; regressione su
variabili indicatrici (modello di De Luca); trasformazione dei punteggi di
valutazione su scala convenzionale (ordinale) in valori su scala ad intervalli
(metodo di Torgerson); modelli ad equazioni strutturali (relazioni causaeffetto), indici di Cs dei sistemi produttivi nazionali: Acsi, Ecsi, Ncsb.
5. Misura dell’impatto della pubblicità/promozione con le equazioni strutturali: un
approccio innovativo.
6. Software di statistica multivariata: SPSS e SAS.
IV. METODI E MODELLI DI DATA MINING
1. Organizzazione informatico-statistica dei dati aziendali dipartimentali (data
warehouse e data mart).
2. Applicazioni di Business Intelligence: OLAP, clustering, indici di associazione
(odds ratio).
3. Modelli statistici per il data mining: metodi classificatori (alberi decisionali e
modelli lineari); Regressione logistica (per l’individuzione dei clienti a rischio
di abbandono); Discriminant analysis (per la classificazione tra buoni e cattivi
clienti e per la previsione delle insolvenze d’impresa).
4. Metodi associativi e modelli log-lineari [per la Market Basket Analysis; per
l’analisi del comportamento di visita a un sito di e-commerce e delle sequenze
di visita (clickstream analysis)].
5. Software per il data mining.
BIBLIOGRAFIA
Per gli studenti frequentanti:
A. DE LUCA, Le ricerche di mercato - Guida pratica e teorica, F. Angeli, Milano, 2006, 2a ed. (per
le parti I, II del programma).
A. DE LUCA, Le applicazioni dei metodi statistici alle analisi di mercato, F. Angeli, Milano, 2006, 5a
ed. (per la parte III del programma).
Materiale ad hoc predisposto dal Docente e messo on-line (per la parte IV del Programma).
Per gli studenti non frequentanti:
Oltre ai testi sopra indicati il volume:
A. DE LUCA, Dizionario tematico di Marketing Quantitativo, F. Angeli, Milano, 2007.
DIDATTICA DEL CORSO
Lezioni frontali in aula con testimonianze di operatori esterni.
Per rafforzare l’apprendimento e l’assimilazione della disciplina, sono previste le
seguenti attività:
1.
in aula computer: esercitazioni pratiche, inerenti la codifica, il trattamento e
l’elaborazione statistica dei dati provenienti da una reale ricerca di mercato (interazione online degli studenti con il file della ricerca);
2.
in aula: Laboratorio di analisi di mercato (segmentazione e posizionamento di
varie tipologie di prodotti, concrete applicazioni di conjoint analysis e di misurazione della
customer satisfaction di beni/servizi, analisi dei comportamenti di visita ai siti web);
3.
realizzazione - facoltativa - da parte degli studenti (singolarmente o in piccoli
gruppi) di una ricerca di mercato (stesura del questionario, rilevazione dei dati sul campo,
loro elaborazione in Excel/Spss, interpretazione dei risultati e stesura del Rapporto finale
della ricerca).
METODO DI VALUTAZIONE
Prova scritta l’esame consisterà nel dare risposta a 18 quesiti (a risposta chiusa, aperta e
multipla) e nella soluzione di due esercizi di statistica applicata al marketing (uno sulle
tecniche campionarie e uno di statistica multivariata).
Il voto conseguito nella prova scritta, se sufficiente, può essere integrato (a discrezione
dello studente) con una prova orale.
AVVERTENZE
Dato il carattere metodologico e fortemente applicativo del corso, se ne consiglia la
frequenza.
Essendo gli argomenti trattati di natura quantitativa, e strettamente sequenziali, è
opportuno che gli studenti si dotino dei libri di testo dall'inizio delle lezioni.
Orario e luogo di ricevimento
Il Prof. Amedeo De Luca riceve gli studenti il giovedì dalle ore 16,00 alle ore 18,30
presso il Dipartimento di Scienze statistiche (via Necchi 9, I piano, studio n. 113).
