Marketing e Direzione d Impresa Lezione 22 Analizzare le informazioni e presentarle Ing. Marco Greco m.greco@unicas.it Tel

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1 Marketing e Direzione d Impresa Lezione 22 Analizzare le informazioni e presentarle Ing. Marco Greco m.greco@unicas.it Tel Stanza 1S-28

2 Coefficiente α di Cronbach Misura il livello di intercorrelazione tra le domande Varia tra 0 e 1. Minimo valore accettabile 0,6 (per pochi item) - 0,7

3 Coefficiente α di Cronbach Se l errore è aleatorio, sommando tutte le determinazioni delle variabili otteniamo una variabile somma in cui la componente di misura è rafforzata e l errore aleatorio tende al suo valore atteso nullo. In questa situazione, più variabili abbiamo a disposizione per la somma, tanto più questa sarà precisa ai nostri fini. Tanto maggiore è il numero di item, tanto maggiore è l affidabilità 3

4 Coefficiente α di Cronbach 4

5 Validità e affidabilità (Cazzola, 2012) 5

6 Validità «Il nostro indicatore di sintesi, ottenuto come somma di punteggi, misura realmente quello che vogliamo che misuri?» Grado di precisione con cui un test riesce a misurare ciò che si propone di misurare. Valutabile solo empiricamente e non oggettivamente: v. apparente / di facciata: cosa sembra che il test misuri all esterno? giudizio qualitativo v. di contenuto: le variabili sono correttamente operativizzate dalle domande? Metodo Delphi v. di costrutto / convergente e discriminante: verifica la corrispondenza delle risposte relative alla stessa variabile e la corrispondenza tra variabili distinte Correlazione tra i punteggi delle risposte e la variabile corrispondente e correlazione tra le diverse variabili v. di criterio: rispondenza a dati criteri v. predittiva: verifica la capacità della scala di fare accurate previsioni sull evoluzione del problema Correlazione tra le variabili e i risultati attesi del problema (Es. Test attitudinale e successo nel lavoro) v. concorrente: correlazioni con risultati attuali (es. Q.I. e soluzione problema cognitivo) 6

7 Validità Grado in cui lo strumento misura ciò che si prefigge di misurare Ricerca ben fatta Priva di contraddizioni interne Generalizzabile al di là del campione e delle circostanze in cui sono state raccolte le risposte Fornisce informazioni rilevanti sul fenomeno che si voleva misurare I dati sono studiati con mezzi statistici appropriati 7

8 Fedeltà Le misure sono fedeli se rispecchiano effettivamente i pensieri e i comportamenti degli intervistati, nonostante i fattori esterni e di disturbo Fedeltà nel tempo (stabilità): verificabile con il metodo test-retest Coerenza interna: verificabile con indicatori multipli per la stessa variabile: metodo delle forme parallele o metodo split-half 8

9 Metodo Delphi Tecnica di ricerca basata su ripetizioni dell indagine su panel di esperti indipendenti Ad ogni iterazione, l intervistatore mostra alla fine i risultati di quelle precedenti Gli esperti sono invitati quindi a riconsiderare le proprie opinioni tenendo conto di quelle altrui, fino a «convergere» in una direzione Ci si può fermare dopo un numero di iterazioni prefissate o al raggiungimento della stabilità I valori medi e mediani del risultato finale determinano l esito dell indagine 9

10 Analisi statistica dei dati La quarta fase prevede l analisi delle informazioni raccolte Statistica descrittiva Raccoglie le informazioni sulla popolazione o su una parte di essa (campione) e le sintetizza attraverso famiglie di indici (valori medi, indici di variabilità, indici di forma, etc.) I risultati ottenuti in tal modo si possono definire certi, a meno di errori di misurazione, che, quando sono dovuti al caso, in media si annullano La statistica descrittiva ha come obiettivo quello di organizzare, riassumere e presentare i dati in modo ordinato. I suoi strumenti permettono quindi di sintetizzare i dati e descrivere un fenomeno

11 Analisi statistica dei dati Statistica inferenziale Tratta i metodi (test delle ipotesi) per fare delle valutazioni (stime) sulle caratteristiche di una popolazione, a partire dalle proprietà del campione estratto dalla popolazione I risultati ottenuti in tal modo non sono certi, ma valgono con una certa probabilità, che dipende dal livello di significatività utilizzato nel test di ipotesi La statistica inferenziale ha come obiettivo quello di fare affermazioni, con un livello di errore controllato, riguardo la natura teorica (legge probabilistica) del fenomeno che si osserva. La conoscenza di questa natura permetterà poi di fare previsioni sull andamento futuro del fenomeno

12 Indici di valor medio e di variabilità Dato un campione di n elementi, su cui rileviamo il valore della caratteristica x i, si avrà: Media aritmetica semplice x = i=1 n n xi Varianza campionaria s 2 = i=1 n (xi x) 2 n 1 Nel caso di popolazioni, si avrà Varianza σ 2 = i=1 n (X μ) 2 n Altre misure di valor medio: Mediana e Moda (massima frequenza) Altre misure di variabilità: Coefficiente di Variazione σ Permette di μ valutare la dispersione dei valori attorno alla media indipendentemente dall'unità di misura.

13 Modalità di rappresentazione dei dati Tavola di contingenza Grafici Istogramma Diagramma a torta Diagramma radar

14 Distribuzione normale Funzione delle frequenze relative N (μ, σ) Teorema del limite centrale Se da una popolazione con media μ e varianza σ 2, i cui dati abbiano una forma di distribuzione non normale, si estraggono casualmente campioni di dimensione n, le loro medie si distribuiranno normalmente con media generale μ ed errore standard Questo non significa che tutti i fenomeni naturali seguano un andamento gaussiano!!! n

15 Bontà di adattamento 2 Test ( gdl) 1. Si classificano i dati osservati identificando la frequenza con cui emergono i diversi valori (gruppi) del fenomeno in esame 2. Si sceglie una distribuzione che potrebbe descrivere correttamente l andamento del fenomeno 3. Si calcola il valore atteso della frequenza con cui emergerebbero i diversi gruppi del fenomeno in esame, se esso seguisse l andamento della distribuzione prescelta 4. Si confrontano i valori osservati con quelli attesi attraverso la formula 2 χ (g.d.l.) oss att n f 2 = i fi i=1 f att i Ove f i oss frequenza osservata i-esima; f i att frequenza attesa i-esima; g.d.l. numero di gruppi meno 1; sommatoria estesa a tutti gli n gruppi Se il valore del χ2 ottenuto è minore di quello presente nella tabella del χ2 per una certa soglia di significatività (0,05 piuttosto che 0,01, etc.), allora si può affermare, con un errore pari alla soglia di significatività, che il fenomeno ha un andamento che segue la distribuzione prescelta

16 Esempio In seguito ad una ricerca di mercato sul tipo di pasta preferita dagli italiani sono stati ottenuti i seguenti dati Tipo di pasta Secondo gli analisti dell ufficio marketing, la distribuzione tra i quattro gruppi dovrebbe essere uniforme (con ciascun gruppo con frequenza pari a 244/4 = 61) e le variazioni riscontrate andrebbero attribuite al caso E ragionevole l ipotesi dell ufficio marketing? Tortiglioni Penne Fusilli Spaghetti Il valore ottenuto è molto superiore ai valori presenti nella tabella del χ2 per un livello di significatività 0,001 La distribuzione non è uniforme, con possibilità di errore minore dello 0,1%

17 Test parametrici e non Si possono utilizzare i test parametrici, se sono valide le seguenti ipotesi: 1. Indipendenza dei gruppi campionari 2. Normalità delle distribuzioni 3. Omoschedasticità (omogeneità) delle varianze Esistono altre ipotesi specifiche (ad esempio, assenza di multicollinearità) per determinati test In generale, se le ipotesi non sono rispettate, è meglio provare a trasformare i dati o usare i test non parametrici

18 Test t di Student Generalmente ogni famiglia senese acquista 25 panforti Pardini l anno. Quest anno la Pardini ha aumentato i prezzi di vendita; i top manager vogliono verificare se l aumento dei prezzi ha prodotto effetti negativi sulle vendite. Un campione formato da 7 famiglie ha fatto registrare i seguenti livelli di vendita annuali: 22, 25, 21, 23, 24, 25, 21. Si può affermare che l aumento dei prezzi ha ridotto le vendite? Attraverso la seguente formula, si calcola t Per α = 0,05 e 6 gdl, il valore della tabella di t è 1,943. Poiché il valore ottenuto è superiore, si rifiuta l ipotesi H0 e si accetta H1 x 0 s n Se i dati non rispettano le ipotesi dei test parametrici, si userà un test non parametrico t ( / 2, n 1)

19 Relazioni tra due variabili Diagramma di dispersione Correlazione (non precisa relazione causa-effetto) Regressione (precisa relazione causa X effetto Y) a: intercetta b: pendenza (quanto varia Y ad ogni variazione unitaria di X) ε: errore di stima Esistono diversi modelli di correlazione e regressione, anche non parametrica

20 Statistica multivariata Nel caso in cui un fenomeno non è spiegato da una sola variabile, occorre utilizzare la statistica multivariata Essa permette: un elevata economia sul numero di relazioni da studiare (rispetto a quelle a cui si dovrebbe far fronte tramite una più classica analisi bivariata, in alternativa) l individuazione del fattore a cui deve essere imputata la varianza residua (non spiegata dalla variabile principale), invece di comprenderla, più semplicisticamente, nell errore la definizione di una stima dell importanza relativa delle diverse variabili di studio

21 La presentazione dei risultati e decisioni Mostrare i risultati più significativi sulla base delle esigenze manifestate dal management Le decisioni possono essere prese con l ausilio di un sistema di supporto alle decisioni di marketing (sistema coordinato di strumenti e tecniche) Es CALLPLAN, suggerisce quando chiamare i clienti 21

22 Misurare la redditività del marketing Possiamo giustificare le spese di marketing? È il mestiere del marketing controller Variabili legate al cliente (comportamento, atteggiamento) o alla marca (quota di mercato, potere di mercato, redditività) o a parametri interni (innovatività) 22

23 Parametri di marketing Esterni Quota di mercato Prezzo relativo Numero di reclami Soddisfazione del cliente Disponibilità del prodotto Numero totale di clienti Fedeltà della clientela Qualità percepita dell impresa e del prodotto Interni Impegno al raggiungimento degli obiettivi Adeguatezza delle risorse Reclutamento/competenza del personale Apertura al cambiamento Accettazione dell insuccesso Soddisfazione dei dipendenti 23

24 Parametri della customerperformance scorecard Registra anno dopo anno l andamento di parametri legati al cliente: % di nuovi clienti rispetto al numero medio di clienti % di clienti persi rispetto al numero medio di clienti % di clienti riacquisiti rispetto al numero medio di clienti % di clienti molto insoddisfatti, insoddisfatti % di clienti che consiglierebbero il prodotto % di clienti che riacquisterebbero il prodotto % di clienti che conoscono la marca Percezione della qualità del prodotto rispetto al concorrente principale Specularmente si può realizzare una stakeholderperformance scorecard 24

25 Misurazione dei risultati del piano di marketing Analisi finanziaria: tasso di rendimento del capitale netto e altri indici 25

26 Misurazione dei risultati del piano di marketing Analisi della redditività: tramite ABC Analisi delle vendite: scostamento tra livello previsto ed effettivo, microanalisi su specifici prodotti, aree di vendita, ecc Analisi della quota di mercato: Quota del mercato globale: totale delle vendite dell impresa percentualizzato rispetto alle vendite totali del mercato. Quota del mercato servito: percentuale del totale delle vendite dell impresa rispetto al totale delle vendite del mercato servito, dove per servito si intende il totale degli acquirenti che hanno la possibilità e la volontà di acquistare il prodotto dall impresa. Quota di mercato relativa: rapporto tra la propria quota di mercato e quella del principale concorrente. 26

27 Le variazioni della quota di mercato Attenzione! Le forze esterne non influiscono allo stesso modo sulle stesse imprese (Es. PM vs BAT in Costa Rica) I risultati di un impresa non dovrebbero essere confrontati con tutti i concorrenti, ma con quelli più prossimi Se una nuova impresa entra nel settore, le quote di mercato potrebbero ridursi fisiologicamente Una riduzione di quota può essere il risultato di una scelta deliberata! La quota di mercato può fluttuare accidentalmente 27

28 Misurazione dei risultati del piano di marketing Analisi del rapporto tra spese di marketing e vendite: si può usare un diagramma di controllo 28

29 Previsione e misurazione della Ricerca di opportunità di mercato, la previsione della domanda per stabilire quanto produrre per evitare il rischio di stock-out vs eccesso di produzione Domanda definibile su 90 combinazioni di livello di prodotto, geografici e temporali domanda 29

30 Definizioni della domanda di mercato Mercato potenziale: insieme di consumatori con interesse sufficiente nel prodotto Mercato disponibile: insieme di consumatori con interesse e reddito sufficiente per una determinata offerta di mercato, che abbiano accesso al prodotto Mercato obiettivo: mercato disponibile cui l impresa decide di rivolgersi Mercato penetrato: consumatori che hanno deciso davvero di rivolgersi a noi 30

31 Stima della domanda di mercato Potenziale totale di mercato: livello max di vendite raggiungibile (# lettori * #medio libri per lettore * prezzo medio libro) Difficile capire il numero di potenziali acquirenti, puoi partire dal #tot. della popolazione, eliminando iterativamente segmenti non interessati (bambini, analfabeti, ecc ) Potenziale di mercato a livello territoriale: M. degli indicatori economici (market buildup): identifico tutti gli acquirenti potenziali di ciascun mercato e stimo i loro acquisti potenziali M. degli indicatori a fattori multipli: fattori diversi hanno un diverso peso nella costituzione della domanda, stimando una percentuale che indica le potenzialità di un mercato rispetto al totale (Frosinone avrà una potenzialità del x% rispetto al totale nazionale) 31

32 Stima della domanda di mercato Vendite nel settore e quote di mercato: osservo le vendite totali e determino come sto andando LA PREVISIONE DELLA DOMANDA: A parte settori estremamente stabile, è difficilissimo prevedere la domanda! Tre stadi: previsione macroeconomica (inflazione, tassi d interesse, ), previsione di settore, previsione delle vendite Tre fonti di informazione: Indagine sulle intenzioni d acquisto (scala delle probabilità di acquisto tre 0 e 1) Opinione della forza vendita Opinione degli esperti Analisi delle serie storiche (prevedo sulla base delle vendite passate): trend, ciclo, stagionalità, eventi accidentali, dando più peso ai dati recenti che a quelli passati 32

33 Valore soddisfazione e fedeltà 33

34 Il valore percepito dal cliente Differenza percepita tra tutti i vantaggi (valore prodotto, servizi, personale, immagine) ed i costi di una specifica offerta (tempo, denaro, energie, psicologico) Fedeltà del cliente: «profondo impegno al riacquisto o alla preferenza continua vs un prodotto nonostante cambiamenti contingenti e sforzi di mkt» La chiave è sviluppare un elevato valore per il cliente La value proposition è l insieme di vantaggi che l impresa può offrire Attenzione all allineamento rispetto alle aspettative! 34

35 Es. Superquinn Catena di supermercati in Irlanda Addetto all ingresso che saluta, offre caffè, accompagna alla macchina o presta un ombrello Capireparto forniscono informazioni Verdure con indicato momento di arrivo e foto dei coltivatori!! Programma di fidelizzazione non solo basato sugli acquisti, ma anche sulla segnalazione di problemi e imprecisioni nel supermercato Programma di fidelizzazione esteso anche ad altre aziende 35

36 Il valore del ciclo di vita del cliente Customer lifetime value: valore corrente del flusso di profitti futuri previsti a seguito degli acquisti effettuati da un cliente nel corso della sua vita i costi di acquisizione del cliente, quelli di vendita e servizi 36

37 Lavoro di gruppo Creare un piano di marketing relativo ad una nuova applicazione (per smartphone, social network o genericamente per il web) Gruppi da tre persone Format: slide con note Ogni fonte deve essere citata in corrispondenza delle affermazioni fatte Valutazione basata su: Completezza del piano (vd. Figura 2.7, p.62) Fattibilità del piano Qualità delle informazioni raccolte e dell esposizione Scadenza per la consegna 23/12 37