Università degli Studi di Teramo
Facoltà di Agraria
MARKETING E GESTIONE DELLE IMPRESE
AGROALIMENTARI
Prof. Andrea Fantini
A.A. 2013-2014
Corso di Laurea Magistrale in Scienze e Tecnologie
Alimentari
Obbiettivi della ricerca di mercato
funzionali al processo decisionale
relativo al Marketing Mix
Marketing Mix = le 4 leve di Marketing
a disposizione dell’impresa
4 P(Prodotto, Prezzo, Pubblicitàcomunicazione, Posto-Distribuzione)
Kotler ne indica 10:
1. Determinazione delle caratteristiche di mercato
2. Misurazione dei potenziali di mercato
3. Analisi della quota di mercato
4. Analisi delle vendite
5. Studi sugli sviluppi del settore
6. Studi sui prodotti concorrenti
7. Previsioni di breve termine
8. Studi sull’accettazione e il potenziale di nuovi prodotti
9. Previsioni a lungo termine
10. Studi per la determinazione del prezzo
Tipologia dei clienti oggetto
dell’indagine
**********************
**********************
**********************
**********************
Impresa già sul mercato
Nuova impresa
Prodotto già presente sul
mercato
Clienti attuali e potenziali
Clienti attuali e potenziali
delle imprese concorrenti
Prodotto innovativo
Clienti attuali e potenziali
Clienti potenziali
Tipologia di clienti che possono costituire
l’obbiettivo della ricerca di marketing
Obbiettivo della ricerca di marketing
Clienti
attuali
Clienti
potenziali
Customer satisfaction
X
Disponibilità a Pagare
X
X
Segmentazione
X
X
Fidelizzazione
X
Accettabilità del prodotto
X
X
Percezione/conoscenza del prodotto/problema
X
X
Break – even point (previsione di mercato)
X
X
……………………………………………………………………….…
………………………………………………………………………….
I metodi di analisi multivariata
per la ricerca di marketing
Obbiettivo della ricerca di marketing
Metodo di analisi
multivariata
Customer satisfaction
Componenti Principali,
Cluster Analysis,
Regressione Logistica
Disponibilità a Pagare
Regressione Logistica
Segmentazione
Fidelizzazione
Accettabilità del prodotto
Percezione/conoscenza del prodotto/problema
Break – even point (previsione di mercato)
Cluster Analysis
Regressione Logistica
Conjoint Analysis
Componenti Principali,
Cluster Analysis,
Regressione Logistica
Cluster Analysis