Le applicazioni dei metodi statistici alle analisi di mercato.

Luigi Muttarini, Prefazione alla Prima edizione
Presentazione della Prima edizione
Presentazione della Quinta edizione
Introduzione
Sezione A. Analisi statistiche
Parte I. Tecniche di analisi dei dati - Statistica multivariata nelle analisi di mercato
Regressione lineare multipla
(Generalità; Modello di regressione lineare multipla; Stima dei parametri fondamentali; Valutazione della verosimiglianza dei coefficienti di regressione; Valutazione del grado di bontà del modello; Valutazione dell'importanza delle singole variabili indipendenti; Procedura dell'analisi di regressione; Applicazione; Regressione lineare multipla stepwise; Applicazione; Utilizzazione della funzione di regressione lineare multipla nel problema di marketing-mis)
Analisi fattoriale
(Generalità; Usi dell'A.F.; Fasi di sviluppo dell'A.F.; Il modello fattoriale; Metodologia dell'A.F.; Rotazione dei fattori; Applicazione dell'analisi fattoriale; Analisi fattoriale su caratteri qualitativi)
Cluster analysis
(Generalità; Matrice delle distanze; Applicazione; Un metodo di cluster analysis stepwise; Applicazione della cluster analysis stepwise; Attuali usi della cluster analysis nelle analisi di mercato e nelle ricerche sociali; Algoritmi di cluster analysis e software)
Segmentazione di mercato
(Generalità; Classificazione dei consumatori e fasi della segmentazione; Il metodo Belson di segmentazione del mercato; Procedura di segmentazione a priori: un'applicazione; Recenti sviluppi applicativi dei metodi di segmentazione)
Discriminant analysis
(Generalità; La discriminant analysis basata su variabili psicografiche; Applicazione della discriminant analysis alla readership; Applicazione della discriminant analysis per la discriminazione di tre riviste; Moderne applicazioni della discriminant analysis)
Parte II. Tecniche previsionali
I metodi di previsione
(Generalità; Elementi di scelta del metodo previsionale; I metodi di previsione delle vendite; Modelli autoproiettivi fondamentali)
Il metodo classico dell'analisi delle serie storiche
(Generalità; Le fasi di scomposizione di una serie storica; Applicazione del metodo classico di analisi delle serie storiche)
Il moderno approccio all'analisi delle serie storiche
(Generalità; L'approccio Box-Jenkins per l'analisi delle serie storiche: analisi universitaria; Le fasi dell'analisi; Prima Fase: analisi preliminari; La stazionarietà delle serie; La scelta del modello; La stima dei parametri; La fase di controllo diagnostico; La previsione; Applicazione: analisi e previsione di una serie storica con la metodologia Box-Jenkins; Attuale stato dei metodi previsionali)
Sezione B. I principali modelli di ricerca operativa
Parte I. I modelli descrittivi
Modello di processo markoviano
(Generalità; Metodologia; Applicazione alle analisi di mercato)
La simulazione
(Generalità; Modello di simulazione; Simulazione con modelli discreti; Analisi statistica dei risultati di una simulazione discreta; Linguaggi su elaboratore per la simulazione discreta; La dinamica dei sistemi; Il Dynamo; Applicazione della dinamica dei sistemi alla pianificazione aziendale; Un modello aziendale di simulazione di marketing; Vantaggi e limiti della simulazione)
Modello delle file d'attesa
(Generalità; La distribuzione degli arrivi e dei tempi di servizio; Stima dei parametri della coda)
Parte II. Modelli decisionali
La programmazione matematica
(Generalità; La programmazione lineare; La programmazione non lineare: un'applicazione; La programmazione dinamica: un'applicazione; La teoria dei grafi: un'applicazione)
La teoria delle decisioni
(Generalità; Gli alberi delle decisioni; I moderni modelli di supporto alle decisioni)
Cenni di teoria dei giochi
Sezione C. Potenziali territoriali di mercato
Definizione e stima dei potenziali territoriali di mercato
(Generalità; Metodologie di stima dei potenziali territoriali di mercato)
Sezione D. La conjoint analysis
Antecedenti metodologici della conjoint analysis; La conjoint analysis come tecnica di ricerca di mercato ; Modelli di utilità della conjoint analysis; Fasi operative della procedura di conjoint analysis; Il disegno sperimentale di rilevazione dei giudizi di valutazione sugli attributi di un nuovo prodotto; Una digressione sulle scale di misurazione delle variabili; I due tipi di conjoint analysis; La conjoint analysismetrica; La conjoint analysis non metrica; Attuali sviluppi metodologici della conjoint analysis; Appendice metodologica: conjoint analysis metrica e non metrica)
Sezione E. Scale di atteggiamento e misurazione della customer satisfaction
Introduzione
I due problemi della valutazione della customer satisfaction
Analisi di validità e di attendibilità delle scale di punteggio
Quantificazione determinata indiretta dei punteggi di valutazione e misura della customer satisfaction
Sezione F. Nuovi modelli di valutazione ed interpretazione della customer satisfaction
Un modello di regressione lineare su variabili indicatrici e variabile risposta dicotomica per la misurazione della customer satisfaction
(Introduzione e riassunto; Stima dei parametri del modello generale di regressione lineare; Stima dei parametri del modello generale di regressione su variabili indicatrici con codifica binaria disgiuntiva; Stima dei parametri del modello generale di regressione su variabili indicatrici con codifica binaria additiva; Stima dei parametri del modello generale di regressione su variabili indicatrici: caso di più variabili indipendenti ordinali con codifica binaria additiva; Riparametrazione del modello per l'interpretazione dei coefficienti di regressione; Stima dei parametri del modello di regressione su variabili indicatrici: caso di più variabili ordinali interdipendenti; Utilizzazione in termini operativi del modello di Customer Satisfaction per la segmentazione dei consumatori)
Un modello di regressione lineare su variabili indicatrici e variabile risposta politomica per la misurazione della Customer Satisfaction
(Introduzione e riassunto; Il modello di regressione lineare multipla su variabili indicatrici; Stima dei parametri del modello vincolato di regressione multipla multivariata su variabili indicatrici; Il significato del modello interpretativo proposto alla luce di un esempio applicativo e considerazioni conclusive)
Un modello ad effetti principali e di interazione con variabile risposta polifonica e codifica binaria additiva dei predittori per la misurazione della Customer Satisfaction
(Appendice metodologica - Dimostrazione del Teorema 4)
Un modello di regressione logistica a variabile risposta e predittori su scala ordinale per la valutazione della Customer Satisfaction)
(Appendice -Guida Operativa al software statistico)
Indice analitico
Riferimenti bibliografici.

Contributi: Luigi Murattini

Collana: Matematica e statistica

Argomenti: Matematica e geometria - Branding. Studi sui consumatori. Ricerche di mercato

Livello: Textbook, strumenti didattici