ANALISI DI MERCATO M

Scheda dell'insegnamento

Anno accademico di regolamento: 
2014/2015
Anno di corso: 
2
Anno accademico di erogazione: 
2015/2016
Tipo di attività: 
Obbligatorio
Crediti: 
12
Ciclo: 
Secondo Semestre
Ore di attivita' didattica: 
84
Prerequisiti: 

ANALISI DI MERCATO QUANTITATIVE:NESSUNA

STATISTICA AZIENDALE: NESSUNA

Moduli

Metodi di valutazione

Tipo di esame: 
Orale
Modalita' di verifica dell'apprendimento: 

ANALISI DI MERCATO QUANTITATIVE:

accertamento scritto ed orale

STATISTICA AZIENDALE:

accertamento scritto ed orale

Valutazione: 
Voto Finale

Obiettivi formativi

ANALISI DI MERCATO QUANTITATIVE:

L'analisi del comportamento del consumatore rappresenta il punto di partenza per la definizione delle strategie di marketing delle imprese e per l'impostazione ottimale del marketing mix. Monitorare il comportamento d'acquisto del consumatore e perseguire in modo efficace il soddisfacimento dei suoi bisogni tramite l'offerta più adeguata richiede il ricorso a diversi strumenti propri della statistica e della statistica economica: dalla teoria dei campioni ai modelli di regressione, dall'utilizzo consapevole delle fonti informative alle tecniche multivariate di segmentazione della domanda e posizionamento dell'offerta. il corso ha l'obiettivo di guidare lo studente nella scelta e nell'utilizzo di questi strumenti, da un lato mettendo a frutto alcune delle tecniche statistiche apprese durante il suo corso di studi e dall'altro ampliando il ventaglio degli strumenti a disposizione con alcune tra le tecniche quantitative e qualitative maggiormente usate nelle analisi di mercato. Attraverso giochi di ruolo e testimonianze si mostrerà come i metodi statistici consentano di affrontare e risolvere alcuni problemi in azienda

STATISTICA AZIENDALE:
L'analisi delle attività aziendali richiede strumenti di misurazione appropriati, capaci di evidenziare i punti critici e le opportunità di sviluppo. La valutazione delle performance aziendali consente di affrontare, in maniera più consapevole, i diversi problemi di gestione interna e d’interazione con il mercato. Il corso intende fornire agli studenti diversi strumenti propri della statistica economica allo scopo di effettuare questo tipo di valutazioni. In particolare vengono presentate le tecniche quantitative e qualitative maggiormente utilizzate nelle analisi di mercato: dal trattamento preliminare dei dati grezzi alle tecniche multivariate di trattamento dei dati (quanti e qualitativi).

Contenuti

ANALISI DI MERCATO QUANTITATIVE:

Introduzione al marketing e alle ricerche di mercato; le fonti di informazioni e la raccolta dei dati; misura degli atteggiamenti e analisi dei comportamenti del consumatore; applicazione di alcune tecniche multivariate alla segmentazione di mercato e al posizionamento dell'offerta; introduzione alle tecniche dell'analisi.

STATISTICA AZIENDALE:

Modelli di analisi multivariata avanzata per le ricerche di mercato (modelli ad equazioni strutturali, analisi testuale). Modelli di statistica aziendale (valutazione del no profit, localizzazione industriale). Utilizzo dei dati economici (record linkage, trattamento preliminare dei dati).

Programma esteso

ANALISI DI MERCATO QUANTITATIVE:

Il concetto di bisogno e il comportamento di acquisto del consumatore
Richiami sul campionamento
Le ricerche di mercato continuative: i panel
Analisi in componenti principali
Analisi dei gruppi
La definizione e la gestione del prezzo
Brand Price Trade Off
RFM
Previsioni in ambito ricerche di mercato

STATISTICA AZIENDALE:

Statistica in azienda
La valutazione per il no profit
Localizzazione industriale
Record linkage
Structural Equation Modeling
Text mining
Trattamento preliminare dei dati

Bibliografia consigliata

ANALISI DI MERCATO QUANTITATIVE:

Mariani P. (2011), “Il concetto di bisogno e il comportamento di acquisto del consumatore nel mercato farmaceutico”, dispense.

Mariani P., (2005), Prendersi cura del proprio prodotto. Guida alle ricerche di mercato lungo il ciclo di vita del prodotto/servizio, Franco Angeli, Milano.
Cap. 1 Il prodotto
Cap. 3 par. 3.4.2 Valore del consumatore: il modello RFM

Fortini M., (2000), Linee guida metodologiche per rilevazioni statistiche, ISTAT
www.istat.it/it/files/2010/09/lineeguida.pd
Bolasco S. (2010), Analisi multidimensionale dei dati, Carocci, Roma
Cap. 8 Analisi di più matrici con tecniche multiway.

Liberati, C., & Mariani, P. (2012). Banking customer satisfaction evaluation: a three-way factor perspective. Advances in data analysis and classification, 6(4), 323-336.

Liberati, C., & Mariani, P. (2012). Dynamic Customer Satisfaction and Measure of Trajectories: a Banking Case. In Analysis and Modeling of Complex Data in Behavioural and Social Sciences. Padova : Cleup.

Lacangellera, M., Liberati, C., & Mariani P (2011). Banking Services Evaluation: a Dynamic Analysis. Journal of Applied Quantitative Methods, 6(4), 3-13.

Marbach G., Mazziotta C., Rizzi A. (1991), Le previsioni, ETAS libri, Milano
Cap. 2 Il punto sul metodo Delphi.

Marbach G., (2000), Le ricerche di mercato, UTET, Torino.
Cap. 3 par. 8 Il campionamento casuale semplice per attributi

Castaldo S., Marketing e fiducia, Bologna, Il Mulino, 2009.
Cap. 7par. 2.2 pagg.218-225

Mariani P., Mussini M., Zavarrone E., “The Measure of Economic Re-Evaluation: A Coefficient Based on Conjoint Analysis”, in Ingrassia S., Rocci R., Vichi M., (a cura di), New perspectives in Statistical Modeling and Data Analysis, Springer, 2011.

STATISTICA AZIENDALE:

- Manuale SPSS trattamento dati mancanti
- Marketing matrics, Farrris P.W., Bendle N.T., Pfeifer P.E., Reibstein D.J., 2008. Pearson Paravia Bruno Mondadori Ed. Cap.1
- Metodi di analisi multivariata per le scienze sociali; P. Corbetta, Il Mulino Cap. I, II, III
- PLS path modeling, Tenenhaus, M. and Vinzi, V.E. and Chatelin, Y.M. and Lauro, C.; Computational Statistics & Data Analysis, V. 48, N 1, pp 159-205
- R-Package ‘plspm’, Gaston Sanchez
- Data Mining Techniques, III ed.; Linoff G.S., Berry M.J.A.; (2011) Wiley Cap. 21: Text mining
- Applicazioni di analisi statistica dei dati testuali, a cura di Aureli E. e Bolasco S. Balbi S., Di Meglio E.; Una strategia di text mining basata su regole di associazione
- Analisi multidimensionale dei dati; Bolasco S. Cap. 7
- La valutazione per il non profit; Rigon Antonio - Santello Francesca (2010) Marsilio Venezia
- Scritti di statistica economica. Alighiero Erba (2012). Giappichelli Torino Cap. 9: Partizioni funzionali del territorio. Il modello Isers
- Appunti del corso

Metodi didattici

ANALISI DI MERCATO QUANTITATIVE:

Lezioni frontali
STATISTICA AZIENDALE:
lezioni frontali