Modelli di marketing

Statistica per le analisi di mercato. Segmentazione, Posizionamento, Comunicazione, Innovazione, Customer satisfaction

Autori e curatori
Livello
Textbook, strumenti didattici. Testi advanced per professional
Dati
pp. 496,      1a edizione  2016   (Codice editore 1059.38)

Modelli di marketing. Statistica per le analisi di mercato. Segmentazione, Posizionamento, Comunicazione, Innovazione, Customer satisfaction
Tipologia: Edizione a stampa
Prezzo: € 45,00
Disponibilità: Discreta


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Codice ISBN: 9788891727589

In breve

I modelli statistici per le analisi di mercato e dei bisogni della clientela hanno assunto oggi un’importanza risolutiva. Su questo terreno l’opera fornisce concreti strumenti metodologici, di supporto alle decisioni aziendali e alle strategie di marketing dell’impresa. Un testo per gli studenti dei corsi di laurea in Scienze Statistiche, Marketing e Comunicazione, i Master in Data Science, i Data scientist e gli analisti di Data mining, i professionisti di ricerche di mercato, i Crm e BI Analyst.

Presentazione del volume

I modelli statistici per le analisi di mercato e dei bisogni della clientela hanno assunto oggi un'importanza risolutiva per l'innovazione, la competitività e lo sviluppo dell'azienda.
Su questo terreno l'opera fornisce concreti strumenti metodologici, di supporto alle decisioni aziendali ed alle strategie di marketing dell'impresa.
Il volume è strutturato in due sezioni: 1. Scelta del mercato-obiettivo, 2. Innovazione di prodotto e Customer satisfaction; suddivise in cinque parti e venti capitoli.
Parte I - Segmentazione di mercato (descrittiva su caratteri quantitativi, qualitativi e misti; predittiva con gli alberi decisionali; flessibile).
Parte II - Posizionamento di prodotti e marche (con l'analisi delle componenti principali, delle corrispondenze multiple, il multidimensional scaling).
Parte III - Misurazione dell'efficacia della comunicazione (nuovo approccio di valutazione degli effetti della pubblicità con le equazioni strutturali).
Parte IV - Innovazione e conjoint analysis (modello di stima di più funzioni di utilità per il lancio di nuovi prodotti; modelli basati sulla regressione logistica ordinale e multivariata; modello composito).
Parte V - Customer satisfaction (modello di valutazione con la regressione lineare multivariata, logistica, sulle componenti principali, con le equazioni strutturali). I modelli presentati (tutti originali (c) nelle tre Parti III-V) utilizzano dati aziendali reali.
L'opera si indirizza agli studiosi di analisi di mercato, agli studenti dei corsi di laurea
di Scienze Statistiche, Marketing e Comunicazione; ai Master in Data Science, ai Data scientist e agli analisti di Data mining. Il volume si rivolge anche agli Istituti di ricerche di mercato, ai Crm e BI Analyst ed ai Manager operanti nelle funzioni Commerciale, Marketing e Vendite.

Amedeo De Luca è professore a contratto stabilizzato di Analisi di mercato presso l'Università Cattolica del Sacro Cuore di Milano, nella quale svolge - da oltre trent'anni - attività didattica e di ricerca, sui modelli di mercato e sull'analisi dei dati. È stato docente in numerosi corsi di statistica applicata presso varie facoltà (Economia; Scienze Bancarie; Psicologia; ecc.) e università. È docente di discipline manageriali in Master di Marketing e in Business School. Ha operato per oltre trent'anni presso aziende di rilevanza nazionale. È autore di numerosi volumi e di articoli scientifici pubblicati su riviste nazionali ed internazionale. È Referee di varie riviste.

Indice

Amedeo De Luca, Presentazione
(Ringraziamenti)
Sezione A. Scelta del mercato-obiettivo
Parte I. Segmentazione di mercato
Segmentazione di mercato descrittiva con la cluster analysis su caratteri quantitativi
(Introduzione; Livelli di misurazione dei caratteri statistici; Classificazione generale delle variabili e dei corrispondenti metodi di segmentazione; Metodi di segmentazione descrittivi: la cluster analysis metrica; Metodi di segmentazione gerarchica; Metodi di segmentazione non gerarchica; Appendice metodologica; Riferimenti bibliografici)
Segmentazione di mercato descrittiva con la cluster analysis su caratteri qualitativi e quantitativi
(Introduzione; Gli Indici di similarità; Indici di similarità per caratteri dicotomici; Segmentazione non gerarchica basata su variabili binarie: applicazione; Segmentazione gerarchica in base a variabili dicotomiche: un'applicazione; Segmentazione sulla base di caratteri misti: qualitativi e quantitativi; Altri metodi di segmentazione: cenni; Riferimenti bibliografici)
Segmentazione di mercato predittiva con gli Alberi decisionali
(Introduzione; Metodologia degli Alberi decisionali; Segmentazione con variabili esplicative qualitative: algoritmo CHAID; Applicazione: segmentazione con l'albero di classificazione CHAID; Profilazione dei segmenti individuati; Segmentazione con variabili esplicative qualitative e quantitative: alberi di classificazione e di regressione (CART); Applicazione: albero di regressione con la metodologia CART; Appendice: Regole prodotte dall'albero decisionale; Riferimenti bibliografici)
Segmentazione di mercato composita con la conjoint analysis
(Introduzione e sintesi; Conjoint analysis classica e sue fasi; Segmentazione di mercato composita con la conjoint analysis metrica: metodologia; Riferimenti bibliografici)
Parte II. Posizionamento di prodotti e marche
Posizionamento di prodotti e marche con l'Analisi delle Componenti Principali
(Introduzione; Impiego dell'Analisi delle Componenti Principali (ACP) per il posizionamento di marche: un'applicazione; Riferimenti bibliografici)
Posizionamento di prodotti e marche con l'Analisi delle Corrispondenze Multiple
(Introduzione; Richiami all'analisi delle Corrispondenze Multiple; Aspetti metodologici dell'ACM; Un caso applicativo dell'ACM per l'analisi di posizionamento di marchi di gioielli Pret a porter nella mappa percettiva; Conclusioni; Riferimenti bibliografici)
Posizionamento di prodotti e marche con il Multidimensional scaling
(Introduzione; Strategie di posizionamento; Tecniche di Multidimensional Scaling (MDS) per la costruzione di mappe percettive; Applicazione del MDS: posizionamento di cinque marche di autovetture nella mappa percettiva; Appendice: Questionario di rilevazione; Riferimenti bibliografici)
Parte III. Valutazione dell'efficacia della comunicazione pubblicitaria
Comunicazione pubblicitaria e misurazione della sua efficacia: lo stato dell'arte
(Il dibattito sul ruolo della pubblicità; La comunicazione aziendale e il problema della misurazione della sua efficacia; La misurazione dell'efficacia della comunicazione; I modelli ad equazioni strutturali a variabili latenti; Riferimenti bibliografici)
Un nuovo approccio di misurazione dell'efficacia della comunicazione pubblicitaria con le equazioni strutturali a variabili latenti
(Introduzione e sintesi; Il caso in studio: misurazione dell'efficacia della comunicazione pubblicitaria nel settore del retail; Concetto di interesse e relativo costrutto concettuale; Misurazione degli elementi collegati al costrutto concettuale; Collegamenti causali tra gli elementi del costrutto concettuale: il modello per la valutazione dell'impatto globale della comunicazione pubblicitaria; I risultati conseguiti; Adattamento del modello stimato ai dati osservati; Valutazione degli effetti diretti ed indiretti sull'efficacia della comunicazione pubblicitaria; Direttrici di futuri sviluppi del modello: valutazione degli effetti di una singola azione sull'efficacia della pubblicità; Conclusioni; Appendice metodologica; Riferimenti bibliografici)
Sezione B. Innovazione di prodotto e customer satisfaction
Parte IV. Innovazione e conjoint analysis
Lancio di un nuovo prodotto con la conjoint analysis metrica
(Introduzione; La conjoint analysis (COA) come strumento decisionale e di segmentazione; Modelli di utilità della COA; Fasi operative della metodologia COA; Piano sperimentale della ricerca; COA metrica e non metrica; Funzioni di utilità individuale e funzione di utilità aggregata; La conjoint analysis metrica; Riferimenti bibliografici)
Un nuovo approccio alla conjoint analysis: stima di molteplici funzioni di risposta
(Introduzione e sintesi; Approccio alla COA non metrica; Il modello di regressione multipla multivariata generalizzata: stima di piu funzioni aggregate di risposta; Applicazione del modello proposto: stima di più funzioni di risposta o utilità nella COA; Grado di bontà del modello COA stimato; Conclusioni ed interpretazione dei coefficienti del modello in ottica di marketing operativo; Appendice: Codifica dummy; Riferimenti bibliografici)
Modello di conjoint analysis con la regressione logistica ordinale
(Introduzione e sintesi; Stima di più funzioni di risposta con il modello logit cumulativo; Applicazione del modello logit cumulativo; Conclusioni; Riferimenti bibliografici)
Modello di conjoint analysis con la regressione logistica multivariata: stima di molteplici funzioni di risposta ad effetti principali
(Introduzione e sintesi; Stima delle funzioni di risposta; Applicazione del modello; Riferimenti bibliografici)
Modello di conjoint analysis con la regressione logistica multivariata: stima di molteplici funzioni di risposta ad effetti principali e di interazione
(Presentazione; Introduzione; Stima di funzioni di risposta con la regressione logistica multipla multivariata su variabili dummy; Applicazione del modello; Significato del modello interpretativo e risultati empirici; Considerazioni finali; Appendice: Codifica dummy; Riferimenti bibliografici)
Parte V. Customer satisfaction e fidelizzazione della clientela
Un modello di regressione lineare multivariata con variabile risposta ordinale per la valutazione della customer satisfaction
(Introduzione e sintesi; Il modello generale di regressione lineare multipla multivariata; Il modello di regressione lineare multipla su variabili indicatrici; Il modello di regressione lineare multipla multivariata su variabili indicatrici; Presentazione del modello vincolato di regressione multipla multivariata su variabili indicatrici; Applicazione del modello proposto; Estensione del modello a più di due attributi di prodotto; Riferimenti bibliografici)
Un modello di regressione logistica con variabile risposta dicotomica e codifica binaria disgiuntiva/additiva dei predittori ordinali per la valutazione della customer satisfaction
(Introduzione e sintesi; Formulazione del modello con la regressione logistica su predittori ordinali indipendenti tra di loro; Formulazione del modello di customer satisfaction con la regressione logistica su variabili ordinali interdipendenti; Stima del modello di regressione logistica su predittori ordinali; Applicazione del modello di regressione logistica a risposta dicotomica su variabili ordinali per la valutazione della customer satisfaction; Conclusioni; Riferimenti bibliografici)
Un modello di regressione logistica con variabile risposta binaria e stima degli effetti principali e di interazione per la valutazione della customer satisfaction
(Introduzione e sintesi; Applicazione del modello; Un'interpretazione alternativa dei parametri del modello; Bontà di adattamento del mo



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