L analisi dei risultati di una ricerca quantitativa: principi. Marketing ambientale & territoriale Michela Addis 27 novembre sessione

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1 L analisi dei risultati di una ricerca quantitativa: principi Marketing ambientale & territoriale Michela Addis 27 novembre sessione

2 Le scelte strategiche Segmentazione Targeting Posizionamento competitivo Obiettivo: identificare e comprendere le caratteristiche dei clienti Obiettivo: Selezionare i clienti e allocare le riosorse Obiettivo: Creare un immagine positiva rispetto ai concorrenti

3 Segmentazione e targeting: una definizione La segmentazione strategica del mercato è la strategia di selezione dei gruppi di clienti che l impresa desidera servire, adattando ai loro specifici bisogni la sua offerta di valore, attraverso l organizzazione delle sue risorse, capacità e competenze. Il targeting è la strategia di selezione dei segmenti di clienti che l impresa desidera servire, adattando ai loro specifici bisogni la sua offerta di valore, usando diverse articolazioni del mktg mix (differenziazione)

4 1) La segmentazione a priori Consiste nell aggregazione dei consumatori in segmenti sulla base di caratteristiche: Geografiche (area territoriale, dimensione dell area, tipologia urbana, densità) Socio-Demografiche (età, sesso, reddito, professione, istruzione) Comportamentali (frequenza d uso, status del cliente, fedeltà alla marca, occasioni d uso) Psicografiche (personalità, stile di vita) ritenendo che individui simili sotto l aspetto geo/sociodemografico, e/o psicografico, e/o comportamentale, lo siano altrettanto nei comportamenti di consumo.

5 2) La segmentazione a posteriori Ricerca le ragioni d essere di un segmento, tentando di individuare e selezionare i nessi di causalità che regolano il comportamento del consumatore. In altre parole tenta di identificare la relazione funzionale tra atteggiamenti (pensiero) e comportamenti (azione). I segmenti vengono definiti in funzione dei benefici e degli attributi ricercati nel prodotto e solo successivamente descritti sulla base delle loro caratteristiche: Geografiche Socio-Demografiche Psicografiche Comportamentali

6 Segmentazione a priori Processo Selezione a priori di una base per la segmentazione (ex. età, genere, reddito) Scelta delle variabili da utilizzare per descrivere i segmenti (ex. frequenza d acquisto, stile di vita) Disegno del campione (in base al peso delle varie classi della variabile dipendente) Raccolta dei dati Formazione dei segmenti Descrizione del profilo dei segmenti

7 Segmentazione a posteriori Fase di ricerca qualitativa Definizione della gerarchia valoriale (ricostruzione del sistema percettivo, motivante, valoriale e valutativo); Tecnica: Laddering Fase di ricerca quantitativa 2. Campionamento, questionario pilot 3. Rilevazione del profilo ideale attraverso la valutazione di importanza sugli attributi 4. Riduzione del numero di attributi in in fattori e interpretazione dei benefici ricercati; Tecnica: Factor Analysis + Laddering 5. Aggregazione dei profili ideali sulla base dei fattori individuati ed interpretati; Tecnica: Cluster Analysis 6. Descrizione dei cluster individuati in base a variabili descrittori (Socio-demo/Geografiche; Psicografiche; Comportamentali)

8 La Factor Analysis Mira a sintetizzare opportunamente l insieme delle variabili originarie attraverso lo studio delle interrelazioni tra esse. L obiettivo è quello di trovare un insieme, di dimensioni minori rispetto a quello di partenza, che consenta di individuare i pilastri intorno ai quali si formano i giudizi dei consumatori.

9 Cosa guardare? Numero dei fattori scree plot Rapporto nr. variabili/nr. fattori L'utilità dell'analisi Varianza spiegata dei fattori (%) Interpretabilità dei fattori forza dei factor loading

10 La Cluster Analysis Suddivide un insieme di oggetti (individui) di partenza in tanti sottogruppi, in relazione a determinate caratteristiche (importanza degli attributi), e tali per cui: 1. Il numero di sottoinsiemi finali è inferiore al numero degli oggetti (individui) di partenza; 2. Ogni individuo deve appartenere ad un solo cluster; 3. L unione dei sottogruppi deve dare l insieme di partenza I cluster finali devono inoltre possedere due caratteristiche: Compattezza Interna Respingenza Esterna

11 Cosa guardare? Significatività dei cluster Numero di oggetti per cluster Diversità fra cluster Tabella di analisi della varianza Caratteristiche dei cluster Tabella dei centri dei cluster finale e creazione del ranking

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