Statistica e Ricerche di Mercato - Luiss Guido...

Statistica e Ricerche di Mercato

Prof. Pierpaolo D’Urso

Corso di Laurea Magistrale in ECONOMIA E DIREZIONE DELLE IMPRESE

Indirizzo: MARKETING MANAGEMENT A.A. 2010-2011

Facoltà di Economia

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STATISTICA E RICERCHE DI MERCATO - Facoltà di Economia – Università degli Studi LUISS 2010 Prof. Pierpaolo D’Urso

Orario lezioni

Mercoledì

12.45-14.15

Venerdì

17.00-19.30

Ricevimento studenti

Venerdì 16.00-17.00

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Programma

STATISTICA E RICERCHE DI MERCATO (8 crediti)

Corso di Laurea Magistrale in ECONOMIA E DIREZIONE DELLE IMPRESE Indirizzo: MARKETING MANAGEMENT A.A. 2010-2011 (Prof. Pierpaolo D’Urso)

ASPETTI INTRODUTTIVI

1. Statistica e ricerche di marketing

FASE PRE-OSSERVAZIONALE: supporti informativi, tecniche di campionamento e di raccolta dell’informazione per le ricerche di marketing

2. Supporti informativi, campionamento statistico e tecniche per la raccolta dell’informazione:

2.1 Il Sistema Informativo di Marketing: tipologie di dati e fonti informative per le ricerche di marketing;

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2.2 Campionamento statistico: tecniche di campionamento e numerosità campionaria: campionamento casuale semplice; campionamento stratificato; campionamento a grappolo; campionamento a due stadi; campionamento sistematico; 2.3 Tecniche per la raccolta dei dati: tecniche qualitative: focus group, interviste in profondità, metodo Delphi, tecniche proiettive, tecniche creative, tecniche cognitive; tecniche quantitative: intervista diretta, telefonica e postale; intervista web-based (e-mail e internet); questionario.

Applicazioni nel marketing: il campionamento statistico nelle ricerche di mercato; i sistemi CATI e CAPI per l’indagine sui consumi; le ricerche psicografiche.

FASE POST-OSSERVAZIONALE: metodi statistici multivariati per le ricerche di marketing

3. L’approccio informazionale nel processo di analisi dei dati: paradigma informazionale; informazione empirica e teorica; analisi dei dati e data mining.

4. Rappresentazioni matriciali di dati multidimensionali

4.1 Matrice dei dati, pre-trattamento dei dati e trasformazioni: matrice dei dati “unita’variabili”; data cleaning; dati mancanti; errori; valori anomali,

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osservazioni influenti e boxplot; matrici dei dati percentuali; matrice centrata; matrice degli scarti standardizzati; aspetti computazionali; esempi applicativi. 4.2 Matrici di covarianza e di correlazione: definizioni e proprietà; aspetti computazionali ed esempi applicativi. 4.3 Matrici di prossimità: concetto di distanza tra unità statistiche; distanza di Minkowski; distanza di Canberra; indici di dissimilarità e di similarità; aspetti computazionali ed esempi applicativi.

5. Rappresentazioni grafiche di dati multidimensionali: rappresentazioni tridimensioni; bubbleplot; scatterplot matrix; grafici in coordinate parallele; grafici a stella; facce di Chernoff; aspetti computazionali ed esempi applicativi.

6. Tecniche di analisi di dati multidimensionali

6.1 Cluster Analysis: la Cluster Analysis: aspetti generali e approcci metodologici; la Cluster Analysis gerarchica aggregativa: verifica dell’esistenza di cluster naturali; fasi dei metodi di clustering; metodo del legame singolo; metodo del legame completo; metodo del legame medio; metodo dei centroidi; metodo di Ward; il dendrogramma; proprietà dei metodi di clustering; determinazione del numero ottimo di cluster; interpretazione dei cluster della partizione “ottima”; metodi di

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clustering vincolati; la Cluster Analysis non gerarchica: il metodo delle k-medie; metodo k-medoids; metodo delle k-medie fuzzy e criteri di cluster validity; metodo k-medoids fuzzy; metodo relazionale fuzzy; aspetti computazionali ed esempi numerici; Applicazioni nel marketing: la segmentazione del mercato e della clientela; aree-test di mercato; il geomarketing; stili di vita e strategie pubblicitarie; neuromarketing; partizioni economiche del territorio; e-marketing; shopping behaviour (shopping paths).

6.2 Analisi in Componenti Principali (ACP): approcci metodologici; determinazione delle Componenti Principali (CP); proprietà; scores e loadings; l’ACP basata sulla matrice di correlazione; interpretazione delle CP; scelta del numero delle CP; il Biplot; la Tandem Analysis; Applicazioni nel marketing: posizionamento di un prodotto; indicatori sintetici di customer satisfaction; comportamenti d’acquisto; la segmentazione della domanda turistica; la segmentazione della popolazione italiana: la “Grande Mappa” Eurisko.

6.3 Multidimensional Scaling (MDS): il modello metrico classico (formalizzazione matematica; validità della soluzione e scelta del numero di dimensioni;

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interpretazione della configurazione); i modelli non metrici (definizioni; validità delle soluzioni e scelta del numero di dimensioni); aspetti computazionali; Applicazioni nel marketing: le mappe percettive.

6.4 Regole di associazione: associazione in una tabella 2x2; misure basate sulla statistica di Pearson; misure basate sul rapporto dei prodotti incrociati. Applicazioni nel marketing: la Market Basket Analysis.

6.5 Alberi di classificazione e metodi di segmentazione: regole di classificazione e segmentazione delle unità; fasi di una procedura di segmentazione gerarchica; metodi di segmentazione con variabili esplicative qualitative: AID e CHAID; il metodo CART; aspetti computazionali. Applicazioni nel marketing: il rischio di credito; churn analysis.

7. Esercitazioni con software statistico: R.

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Testi - Appunti delle lezioni (a cura del docente). - Analisi dei dati e data mining per le decisioni aziendali (S. Zani, A. Cerioli), Giuffrè

Editore, 2007. - Analisi dei dati con R (appunti di R. Massari).

Testi per approfondimenti Analisi dei dati e data mining (A. Azzalini, B., Scarpa), Springer, 2004. Le ricerche di marketing (A. Chirumbolo, L. Mannetti), Carocci, 2005. Analisi di mercato. Strumenti statistici per le decisioni di marketing (F. Bassi),

Carocci, 2008. Psicologia per il marketing (K.C. Williams), il Mulino, 2004. Ricerche di marketing (L. Molteni, G. Troilo), McGraw-Hill, 2007. Statistica aziendale e analisi di mercato (S. Brasini, M. Freo, F. Tassinari, G.

Tassinari), il Mulino, 2002. La segmentazione di mercato (M. McDonald, I. Dunbar) (a cura di T. Pronunzio, V.

Petrosino), McGraw- Hill, 2008. Marketing metrics (P.W. Farris, N.T. Bendle, P.E. Pfeifer, D.J., Reibstein), Wharton

School Publishing - Pearson Education, 2008.

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Neuroeconomia, neuromarketing e processi decisionali (F. Babilonesi, V.M. Meroni, R. Soranzo), Springer, 2007.

Complementi e casi di marketing competitivo – Con esercizi in SPSS© su segmentazione, posizionamento, immagine delle marche e determinanti d’acquisto (G. Guido), Edizione Kappa, 2003.

Laboratorio di statistica con R (S.M. Iacus, G. Masarotto), McGraw-Hill, 2007. Analisi statistica dei dati con R (F. Crivellari), Apogeo, 2006. Analisi multidimensionale dei dati (S. Bolasco), Carocci, 2004. Analisi multivariata per le scienze sociali (A. de Lillo, G. Argentin, M. Lucchini, S.

Sarti, M. Terraneo), Pearson, 2007. Statistica descrittiva multivariata (F. Rapallo, M.P. Rogantin), Clut, 2003.

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Esame (modalità) L’esame finale è costituito da una prova scritta e una prova orale.

Prova scritta Prova orale

Per gli studenti frequentanti sono previste:

2 “prove intermedie”

L’esito positivo delle 2 prove parziali esonererà gli studenti dalla prova scritta finale.

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Obiettivo del corso

Analizzare i metodi statistici – pre-osservazionali (metodi per le indagini campionarie e per la raccolta dei dati) e post-osservazionali (metodi per l’analisi dei dati multidimensionali) - sia dal punto di vista teorico che computazionale, al fine di fornire strumenti operativi per la pianificazione e lo sviluppo analitico delle fasi che caratterizzano le ricerche per le decisioni di marketing strategico, in particolare le ricerche per la segmentazione del mercato e per il posizionamento dei prodotti (perceptual mapping).

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1. Statistica e Ricerche di Mercato

1.1 Statistica

1.1.1 Informazione e Conoscenza

1.1.2 Informazione e Incertezza

1.1.3 Statistica, Informazione, Incertezza e Conoscenza: il Paradigma Informazionale, l’Approccio Statistico al Processo Cognitivo e la Metodologia Statistica

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1.2 Ricerche di Marketing

1.2.1 Definizione di Ricerche di Mercato e Ricerche di Marketing 1.2.2 Una breve storia

1.2.3 L’interazione del marketing con alcune discipline scientifiche 1.2.4 Fasi delle Ricerche di Marketing

1.2.5 Classificazione tipologica delle Ricerche di Marketing

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1.3 L’interazione tra Statistica e Ricerche di Marketing: Tipologia delle Ricerche di Marketing e Metodi Statistici

1.3.1 Ricerche per la segmentazione del mercato e metodi statistici per l’analisi dei dati

1.3.2 Ricerche per il posizionamento dei prodotti e metodi statistici per l’analisi dei dati

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1.1 Statistica (cfr. R. Coppi, Lezioni di metodologia statistica avanzata, 2010)

1.1.1 Informazione e Conoscenza L’INFORMAZIONE è la materia prima dei PROCESSI COGNITIVI e DECISIONALI. Questi possono essere rappresentati dal seguente percorso: INFORMAZIONE

CONOSCENZA

DECISIONE

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1.1.2 Informazione e Incertezza

Nei Processi Cognitivi e Decisionali, l’INFORMAZIONE è organicamente legata all’INCERTEZZA.

In effetti l’Incertezza permea l’intero ciclo di acquisizione di nuove conoscenze. L’Incertezza iniziale è parzialmente “coperta” dall’Informazione (ottenuta per via empirica e/o teorica), ma questa operazione di “copertura” è a sua volta soggetta a diverse forme di incertezza.

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Il ciclo di acquisizione di nuove conoscenze è essenzialmente rappresentato dal seguente schema:

INCERTEZZA

INFORMAZIONE

INCERTEZZA

L’Incertezza finale è MINORE

dell’Incertezza iniziale

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1.1.3 Statistica, Informazione, Incertezza e Conoscenza:

- il Paradigma Informazionale

- l’Approccio Statistico al Processo Cognitivo

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Il Paradigma Informazionale: Informazione Empirica e Teorica

Il processo di acquisizione della conoscenza basato su un approccio di tipo statistico si può caratterizzare in base al cosiddetto Supporto o Paradigma Informazionale

Il Supporto o Paradigma Informazionale è costituito dalla coppia:

= Informazione Empirica, che può essere di natura osservazionale o sperimentale, rappresentata dai dati;

= Informazione Teorica, rappresentata dagli strumenti teorici utilizzati nel processo di acquisizione della conoscenza.

.

e

t

ove ) ,( te

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In tal modo si riconosce la natura informazionale degli ingredienti fondamentali del processo di acquisizione della conoscenza basato su un approccio di tipo statistico:

i DATI OSSERVATI (Informazione Empirica)

gli STRUMENTI TEORICI (Informazione Teorica).

Il Processo di acquisizione di nuove conoscenze basato su un approccio di tipo statistico è caratterizzato da

fase preliminare di acquisizione delle informazioni

fase successiva di accrescimento dell’informazione, ottenuto proprio come risultato del processo di analisi.

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TEORICA

INFORMAZIONE

EMPIRICA

Logiche, Teorie, Modelli, Assunzioni

Dati osservazionali Dati sperimentali

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Informazione Empirica: Dati di tipo “statistico”

di tipo “STATISTICO”

D A T I

di altro tipo

generalmente riferiti a FENOMENI COLLETTIVI

(fenomeni osservati su insiemi di unità statistiche; es.

consumatori, marche, prodotti, aree, tempi, etc.)

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da rilevare

Informazione Empirica di tipo “statistico”

già rilevata

Piano di Rilevazione

uso di Giacimenti Informativi

Data Mining

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Disponibilità di grandi masse informative

Giacimenti Informativi

Archivi di Istituzioni pubbliche

Dati amministrativi di Enti ed Imprese

Basi Dati Gestionali

Gestori di telecomunicazioni

Grandi banche ed imprese finanziarie-assicurative

Catene di supermercati

Basi Dati di Ricerca

Basi dati genetiche Basi dati di grandi

esperimenti (acceleratori di particelle)

Basi dati neuromarketing (Eye Tracking, fMRI, etc.)

Flussi Informativi su Rete

(Web Mining)

Testi, suoni, immagini, dati, comportamenti d’utenza)

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L’espansione di masse informative empiriche in tutti i settori della Società segna una svolta radicale nella Metodologia Statistica. Alla tradizionale Statistica dei “piccoli campioni” si affianca la nuova Statistica per le grandi masse informative. Nasce una nuova branca della Metodologia Statistica:

DATA MINING.

La Customer Intelligence trova come referente metodologico naturale il Data Mining.

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Informazione Teorica: Metodi statistici M E T O D I S T A T I S T I C I

PRE-OSSERVAZIONALI (PRE-SPERIMENTALI)

Formalizzazione Probabilistica

POST-OSSERVAZIONALI (POST-SPERIMENTALI)

Formalizzazione Probabilistica

Formalizzazione Non Probabilistica

Pianificazione Indagini Campionarie

Pianificazione Esperimenti

Supporto matematico-concettuale - Spazio di Probabilità

Supporti - Spazi Euclidei (Analisi lineare) - Spazi Metrici (es. Cluster Analysis) - Grafi (es. Cluster Analysis) ……………

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L’obiettivo principale del processo di acquisizione di nuove conoscenze è quello di far interagire le 2 componenti informazionali (empirica e teorica) al fine di produrre un accrescimento dell’informazione, ossia un guadagno informazionale (informational gain).

INFORMAZIONE TEORICA

INFORMAZIONE EMPIRICA

INFORMATIONAL GAIN

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L’Approccio Statistico al Processo Cognitivo

La STATISTICA fornisce la Teoria, i Metodi e le Tecniche Operative per gestire Informazione ed Incertezza, nell’ambito dei Processi Cognitivi e Decisionali.

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A tal proposito, si vuole quindi perseguire simultaneamente il duplice obiettivo di Guadagno informazionale Riduzione dell’incertezza

L’Incertezza finale

è minore dell’Incertezza

iniziale

L’Informazione

finale è maggiore

dell’Informazione iniziale

INFORMAZIONE INIZIALE

INFORMAZIONE FINALE

INCERTEZZA INIZIALE

INCERTEZZA FINALE

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Parafrasando Sraffa……………………

Processo di propagazione dell’Informazione

“Informazione a mezzo Informazione”

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Lo schema dell’approccio statistico al processo cognitivo è il seguente

Metodi post-osservazionali

Problema Reale

Formulazione statistica del problema

Rilevazione dei Dati

Formalizzazione Matematica dei Dati

Metodi di Analisi dei Dati

Interpretazione dei Risultati

Metodi pre-osservazionali

DATI

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Analizziamo in dettaglio la:

Fase pre-osservazionale o fase pre-sperimentale e la

Fase post-osservazionale o fase post -sperimentale

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Fase pre-osservazionale o fase pre-sperimentale In tale fase i dati statistici non sono ancora disponibili e ci si pone l’obiettivo di pianificare opportunamente la rilevazione dei dati ottimizzando alcuni criteri statistici come, ad esempio, l’ottenimento di stime attendibili di parametri di una popolazione di riferimento. In tale fase vengono considerati i metodi per le indagini campionarie o i metodi per il disegno degli esperimenti a seconda che si tratti di fenomeni osservazionali (come i fenomeni socio-economici) o di fenomeni sperimentali (esperimenti psicologici, biologici, chimici, etc.). Le branche della statistica che studiano i metodi per le indagini campionarie e i metodi per il disegno degli esperimenti sono, rispettivamente, la teoria dei campioni e il piano o disegno degli esperimenti.

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Fase post-osservazionale o fase post-sperimentale In tal caso i dati statistici sono disponibili o perché sono stati rilevati direttamente dal ricercatore o perché il ricercatore ha fatto ricorso a fonti ufficiali (è il caso, ad esempio, dell’ISTAT). In tal caso occorre analizzare opportunamente i dati secondo gli obiettivi della ricerca. Siamo nel campo dei metodi per l’analisi dei dati. A tal riguardo, una distinzione tradizionale è quella tra

STATISTICA DESCRITTIVA e

STATISTICA INFERENZIALE

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La STATISTICA DESCRITTIVA ha come obiettivo la descrizione degli aspetti essenziali dei dati tramite, ad esempio, l’uso di medie, indici di variabilità, ecc. La STATISTICA INFERENZIALE ha come obiettivo la formulazione di procedure inferenziali da campione a popolazione.

Questo percorso induttivo (dal campione alla popolazione) viene in genere formalizzato tramite un modello probabilistico di generazione dei dati ossia un modello che formalizza il processo attraverso il quale la popolazione viene campionata relativamente alle variabili in esame.

Procedure tipiche, in questo contesto, sono quelle di stima e test di ipotesi riguardanti i parametri del modello probabilistico di generazione dei dati.

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Un’impostazione moderna dell’ANALISI DEI DATI

L’obiettivo dell’Analisi dei Dati è quello di estrarre la massima informazione dai dati. Il processo di analisi si può quindi, secondo un’impostazione più moderna, distinguere in 3 FASI:

1. FASE DESCRITTIVA 2. FASE ESPLORATIVA 3. FASE INFERENZIALE

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1. Nella FASE DESCRITTIVA vengono utilizzate procedure descrittive per individuare le configurazioni essenziali dei dati (non solo medie e variabilità, ma anche tipologie di unità e strutture relazionali tra variabili).

2. Nella FASE ESPLORATIVA vengono utilizzate potenti e sofisticate procedure di analisi esplorative che consentono di analizzare a fondo le tipologie delle unità e le strutture relazionali tra variabili (analizzate in modo non approfondito nell’analisi descrittiva). Metodi esplorativi sono la Cluster Analysis, l’Analisi in Componenti Principali, l’Analisi delle Corrispondenze, il Muldimensional Scaling, ecc.

3. Nella FASE INFERENZIALE si riconosce la natura campionaria dei dati (se questi sono tratti da un campione) e viene quindi esplicitata la componente d’incertezza induttiva dovuta al campionamento.

Oggi si parla sempre più di STRATEGIA DI ANALISI, ossia combinazione di metodi esplorativi (non probabilistici) e/o inferenziali applicati allo stesso insieme di dati.

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FASE PRE-OSSERVAZIONALE FASE POST-OSSERVAZIONALE

METODI PER LE INDAGINI CAMPIONARIE

METODI PER L’ANALISI DEI DATI

Teoria dei campioni e tecniche di campionamento

Medie Indici di variabilita’ Indici di correlazione etc……

Cluster Analysis Analisi in Componenti Principali Multidimensional Scaling etc……

Teoria della stima Teoria dei test etc……

STRATEGIE DI ANALISI

ANALISI DESCRITTIVA

ANALISI ESPLORATIVA

ANALISI INFERENZIALE

SCHEMA RIEPILOGATIVO

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FASE PRE-OSSERVAZIONALE i dati statistici non sono

ancora disponibili

FASE POST-OSSERVAZIONALE

i dati statistici sono disponibili

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1.2 Ricerche di Marketing

1.2.1 Definizione di Ricerche di Mercato e Ricerche di Marketing

Il Marketing è l’insieme di tutte le attività connesse allo sviluppo,la produzione e la distribuzione dei prodotti sui mercati in modo da soddisfare i propri clienti (Chisnall). Le Ricerche di Marketing rappresentano il necessario presupposto per la definizione di vincenti strategie di mercato, poiché forniscono il supporto di dati affidabili e accurati alle decisioni manageriali per la risoluzione di specifici problemi, per la pianificazione, la produzione e la distribuzione dei prodotti (Chirumbolo, Mannetti).

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Spesso i termini Ricerche di Marketing e Ricerche di Mercato sono considerati sinonimi.

In realtà gli scopi e le attività delle Ricerche di Marketing e Ricerche di Mercato sono differenti.

L’ambito delle Ricerche di Marketing è più articolato e complesso rispetto a quello delle Ricerche di Mercato, che sono di solito limitate all’individuazione di dati relativi al mercato di un particolare prodotto.

Chiariamo meglio tale differenza……… La gestione di marketing comporta una serie di attività che possono essere distinte in almeno 2 fasi:

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Attraverso l’Analisi di Mercato l’azienda individua i propri clienti e i propri concorrenti. Le Politiche di Marketing riguardano i mercati obiettivo e il posizionamento del prodotto all’interno di tali mercati e le Politiche di Marketing Mix rappresentano quella combinazione relativa al prodotto, al prezzo, alla distribuzione e alla comunicazione attraverso cui l’impresa intende raggiungere i propri obiettivi. Le Ricerche di Mercato sono di supporto all’Analisi di Mercato.

Gestione di marketing

Analisi di mercato

Politiche di marketing e Politiche di marketing mix

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Le Ricerche di Marketing sono di supporto all’Analisi di Mercato e alle Politiche di Marketing e di Marketing Mix.

Ricerche di mercato

Analisi di mercato

Politiche di marketing e Politiche di marketing mix

Ricerche di marketing

Analisi di mercato

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Le Ricerche di Mercato si concentrano principalmente: sull’indagine delle tipologie dei consumatori; sullo studio della domanda dei prodotti e dei servizi; sull’analisi della concorrenza.

Esse perseguono i seguenti obiettivi: individuare i potenziali consumatori di un determinato prodotto; capire come e perché utilizzano un dato prodotto e qual è il loro

atteggiamento nei confronti del prodotto stesso; conoscere quali sono i fattori che influenzano l’intenzione o il

comportamento d’acquisto nei confronti di una determinata marca o prodotto, quali sono le percezioni di una marca, quali sono i fattori che influenzano la crescita del mercato.

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Le Ricerche di Marketing oltre a quanto fatto dalle Ricerche di Mercato si occupano: della segmentazione della domanda; del posizionamento dell’offerta; delle politiche di marketing mix.

Esse hanno l’obiettivi di conoscere: la quota di mercato dell’impresa; la percezione del proprio prodotto rispetto a quello della concorrenza; il grado di soddisfazione; quale combinazione prodotto-prezzo-promozione risulta vincente sul

mercato.

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In conclusione, le Ricerche di Mercato sono un settore specializzato delle Ricerche di Marketing. Ciò che hanno in comune riguarda essenzialmente la raccolta e la valutazione dei dati specifici allo scopo di aiutare le organizzazioni a capire meglio i bisogni dei propri clienti.

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In generale, l’OBIETTIVO principale delle Ricerche di Marketing è:

fornire informazioni per prendere le decisioni migliori. Si nota che è lo stesso percorso cognitivo-decisionale che caratterizza la Statistica.

INFORMAZIONE

CONOSCENZA

DECISIONE

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1.2.2 Una breve storia Prima del 1905: nascono negli USA le prime rudimentali applicazioni della

ricerca ai problemi di marketing. 1905-1919: le ricerche di mercato si avviano ad assumere un ruolo più

significativo nelle attività commerciali (principalmente in USA e GB). 1919-1930: la ricerca di mercato comincia ad essere strutturata come

disciplina propria con pubblicazioni specializzate. Negli USA (1926) viene fondato l’American Market Research Council. Gallup (1928) conduce il primo sondaggio.

1930-1945: le ricerche di mercato si diffondono e si consolidano le loro basi metodologiche.

1945-1973: nascono le ricerche di mercato moderne con forte connotazione interdisciplinare. Si utilizzano:

- la teoria dei campioni, - tecniche di analisi statistica sofisticata, - tecniche psicologiche per lo studio del comportamento del consumatore, - le tecniche per la misura degli atteggiamenti.

Nascono il Journal of the Market Research Society (1959) e il Journal of Marketing Research dell’American Marketing Association (AMA) (1964).

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1.2.3 L’interazione del marketing con alcune discipline scientifiche

Il Marketing è un corpo di conoscenza multidisciplinari.

Economia

Sociologia

Psicologia

Statistica

Semiotica Che studia i “segni”

Ricerca Operativa

Marketing

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1.2.4 Fasi delle Ricerche di Marketing Il processo di ricerca di marketing comprende le seguenti fasi logicamente e temporalmente concatenate tra loro.

Riconoscimento del bisogno della ricerca

Definizione del problema e degli obiettivi

Progettazione della ricerca, definizione del budget e identificazione della fonte dei dati

Raccolta dei dati

Analisi dei dati e interpretazione dei risultati

Preparazione e presentazione dei risultati

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1.2.5 Classificazione tipologica delle Ricerche di Marketing

Classificazione delle Ricerche di Marketing

- Ricerche sull’evoluzione e sul potenziale dei mercati Ricerche per le decisioni di Marketing Strategico

- Ricerche per la segmentazione del mercato - Ricerche per il posizionamento dei prodotti - Ricerche per il lancio di nuovi prodotti - Ricerche per l’analisi delle performance di mercato del prodotto e della marca

Ricerche per le decisioni di Marketing Operativo

- Ricerche per la definizione e il controllo del prezzo dei prodotti - Ricerche a supporto delle decisioni distributive - Ricerche per la definizione e il controllo della comunicazione di massa - Ricerche per la definizione e il controllo della comunicazione diretta - Ricerche per la definizione e il controllo della produzione delle vendite

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1.3 L’interazione tra Statistica e Ricerche di Marketing: Tipologia delle Ricerche di Marketing e Metodi Statistici

Ricerche di Marketing Statistica

Statistica e Ricerche di Marketing

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Tipologia delle Ricerche per le decisioni di Marketing Strategico

Metodi statistici per l’Analisi dei Dati Multidimensionali

Ricerche sull’evoluzione e sul potenziale dei mercati Modello di regressione lineare Modelli basati sull’analisi delle serie storiche

Ricerche per la segmentazione del mercato

Cluster Analysis (CA) Tandem Analysis (ACP + CA) Metodi di clustering e fattoriali simultanei Conjoint Analysis + Cluster Analysis Analisi Discriminante Regressione Logistica Alberi di Classificazione Reti Neurali

Ricerche per il posizionamento dei prodotti (perceptual mapping)

Analisi in Componenti Principali (ACP) Multidimensional Scaling (MDS) Analisi delle Corrispondenze (AC) Analisi Discriminante

Ricerche per il lancio di nuovi prodotti Conjoint Analysis

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1.3.1 Ricerche per la segmentazione del mercato e metodi statistici per l’analisi dei dati

Ricerche per la segmentazione del mercato

Cluster Analysis (CA) Tandem Analysis (ACP + CA) Metodi di clustering e fattoriali simultanei Conjoint Analysis + Cluster Analysis Analisi Discriminante Regressione Logistica Alberi di Classificazione Reti Neurali

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Uno degli aspetti più importanti delle strategie di una impresa è l’identificazione e la selezione dei “gruppi di clienti”. Definizione (cfr. Molteni, Troilo, 2007) La segmentazione è il processo attraverso il quale le imprese suddividono la domanda in insiemi di clienti potenziali, in modo che gli individui che appartengono allo stesso insieme siano caratterizzati da funzioni di domanda il più possibile simili tra loro e, contemporaneamente, il più possibile diverse da quelle degli altri insiemi. L’azienda sceglierà i gruppi di clienti su cui personalizzare l’offerta di prodotti e servizi, differenziando e specializzando le sue strategie di marketing.

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I vantaggi che derivano da una corretta strategia di segmentazione sono (cfr. Molteni, Troilo, 2007):

1. È utile per la definizione del mercato in termini di bisogni del cliente e di obiettivi aziendali da perseguire.

2. Rafforza la capacità dell’azienda di percepire i mutamenti dei bisogni stessi.

3. Permette di valutare con maggiore efficacia i punti di forza e di debolezza della propria offerta nei confronti dei competitors.

4. Facilita una razionalizzazione del portafoglio prodotti, evitando eventuali problemi di “cannibalismo” tra differenti profili d’offerta.

5. Può creare, se opportunamente utilizzata, una barriera all’ingresso di ulteriori concorrenti.

6. Consente di misurare con maggiore precisione gli effetti su vendite e profitti di specifiche azioni di marketing.

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Alcuni prerequisiti che garantiscono la realizzazione di una strategia di segmentazione sono i seguenti (cfr. Molteni, Troilo, 2007):

1. I segmenti individuati devono essere omogenei all’interno ed eterogenei all’esterno, in modo tale che le strategie di differenziazione dell’offerta possano essere efficaci.

2. La dimensione e la redditività del segmento risultano rilevanti per definire il potenziale del segmento stesso e la possibilità di ottenere significativi ritorni sugli investimenti necessari per realizzare le strategie di differenziazione.

3. Verificare l’accessibilità del segmento, ossia la raggiungibilità dal punto di vista commerciale. Ciò può condizionare il successo dei prodotti/servizi progettati.

4. Tener conto della durata del segmento, ossia l’arco di tempo nel quale le caratteristiche del segmento stesso rimangono stabili.

La decisione di effettuare una ricerca per la segmentazione si pone quando l’azienda decide di non adottare una strategia indifferenziata sul mercato, ossia una strategia di mass target market.

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Le fasi di una ricerca di segmentazione sono:

Definizione dei criteri di segmentazione

Selezione delle variabili

Selezione dell’approccio

Selezione della metodologia

Valutazione dei risultati e scelta dei segmenti

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La fase 1) è caratterizzata nel modo seguente:

Definizione dei criteri di segmentazione

Caratteristiche Socio- demografiche/anagrafiche

Occasioni e comportamenti d’uso/acquisto del prodotto/servizio

Bisogni/desideri/benefici ricercati

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Selezione delle variabili

Variabili di segmentazione

Descrittori del segmento

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Segmentazioni a priori

Segmentazioni a posteriori

Per obiettivi

Per omogeneità

classica

flessibile

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Selezione

dell’approccio

Segmentazione a priori

Segmentazione a posteriori

Per obiettivi

Per omogeneità

classica

flessibile

Segmentazione a priori: le caratteristiche del segmento sono definite in base alle informazioni in possesso del management o del ricercatore; tali informazioni derivano da esperienze operative o da precedenti analisi. Sono segmentazioni di questo tipo quelle basate sulle caratteristiche socio-demografiche/anagrafiche. Segmentazione a posteriori: le caratteristiche del segmento emergono dopo l’applicazione di opportune tecniche statistiche multivariate e non sono note prima dell’elaborazione dell’informazione.

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Per obiettivi

Per omogeneità

classica

flessibile

Le tecniche di segmentazione a posteriori si suddividono in tecniche di segmentazione:

per omogeneità: in tal caso gli elementi della popolazione target sono raggruppati sulla base della loro similarità, riferita a un particolare insieme di variabili (stili di vita, bisogni, attitudini, etc.), in gruppi caratterizzati da un’elevata “eterogeneità esterna” e un’elevata “omogeneità interna”.

per obiettivi: in tal caso si suddivide il target rilevante in sub-popolazioni utilizzando una variabile “dipendente” nota a priori (ad esempio, la sensibilità a campagne pubblicitarie o promozionali) e si individua un insieme di variabili “esplicative” (ad esempio, le caratteristiche socio-demografiche, psicografiche, etc.) che influiscono sulla variabile dipendente. Le tecniche statistiche multivariate utilizzate in tali casi sono: l’Analisi Discriminante, la Regressione Logistica, gli Alberi di Classificazione, le Reti Neurali.

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Per obiettivi

Per omogeneità

classica

flessibile

Le tecniche di segmentazione a posteriori per omogeneità si suddividono in tecniche di segmentazione:

classiche: le caratteristiche del prodotto/servizio in esame sono sintetizzate in macro-elementi di scelta attraverso l’Analisi in Componenti Principali (ACP); successivamente si costruiscono gruppi omogenei del target rilevante attraverso la Cluster Analysis (CA) applicata ai macro-elementi (componenti principali) individuati con l’ACP. Dal punto di vista statistico, si considera un uso sequenziale dell’ACP e della CA (Tandem Analysis). Alla fine dello studio si incrociano l’appartenenza ai cluster con alcune caratteristiche socio-demografiche/anagrafiche del target.

flessibili: si utilizza la Conjoint Analysis e successivamente si applica la Cluster Analysis ai risultati della Conjoint Analysis. Anche in tal caso, alla fine dello studio, si incrociano l’appartenenza ai cluster con alcune caratteristiche socio-demografiche/anagrafiche del target.

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1.3.2 Ricerche per il posizionamento dei prodotti e metodi statistici per l’analisi dei dati

Ricerche per il posizionamento dei prodotti (perceptual mapping)

Analisi in Componenti Principali (ACP) Multidimensional Scaling (MDS) Analisi delle Corrispondenze (AC) Analisi Discriminante

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Il posizionamento del prodotto è una decisione strettamente connessa con la segmentazione del mercato in cui l’impresa decide di competere. Definizione (cfr. Molteni, Troilo, 2007) Il posizionamento di mercato di un prodotto o di una marca consiste nella percezione che del prodotto o della marca hanno i clienti, relativamente alla posizione dei prodotti o delle marche concorrenti. Quindi, la decisione di posizionamento consiste nell’identificare le dimensioni su cui costruire tale percezione all’interno dei segmenti di mercato di riferimento. Si nota quindi che il posizionamento di un prodotto è definito sempre in termini relativi a quello dei concorrenti.

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Le dimensioni su cui solitamente viene costruito un posizionamento sono:

gli attributi del prodotto, che possono essere tangibili (ad esempio il prezzo, le caratteristiche tecniche del prodotto) e intangibili (ad esempio, il prestigio della marca di un prodotto);

i benefici ricercati dai clienti; le occasioni e le modalità di utilizzo; il posizionamento dei concorrenti.

Si ha quindi che le ricerche di marketing forniscono un grande supporto nelle fasi di analisi del posizionamento del prodotto dell’impresa relativamente a quello dei concorrenti.

Poiché tale posizione relativa può essere identificata in termini di distanze, tutte le tecniche statistiche multivariate utilizzabili per le decisioni di posizionamento forniscono delle rappresentazioni delle percezioni dei clienti relativamente alle distanze che si hanno tra i diversi prodotti/marche presenti nel mercato.

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Per questo motivo, tali rappresentazioni sono espresse attraverso mappe dette mappe percettive, e le procedure relative sono procedure di perceptual mapping. Le mappe percettive sono rappresentazioni di oggetti, marche, prodotti in uno spazio dimensionale. Evidenziano quali prodotti sono in diretta competizione nella percezione

del consumatore e suggeriscono come posizionare il prodotto al fine di massimizzare le preferenze e le vendite.

Sintetizzano pertanto in modo efficace la struttura del mercato e

possono essere utilizzate per l’identificazione di punti deboli di un prodotto, lo sviluppo e la valutazione della concezione di nuovi prodotti, l’identificazione delle differenze tra gruppi.

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Possiamo considerare 2 approcci metodologici per la costruzione delle mappe percettive:

1. Approccio basato sugli attributi dei prodotti: si basa sulla valutazione individuale delle singole caratteristiche degli oggetti, utilizzando una scala di Likert o del differenziale semantico (vedi in seguito). Tecniche utilizzate in tal caso sono: l’Analisi delle Corrispondenze, l’Analisi in Componenti Principali e l’Analisi discriminante.

2. Approccio basato su misure di similarità o preferenza: al consumatore viene chiesto direttamente il giudizio sulla similarità tra oggetti. Il Multidimensional Scaling colloca gli oggetti in uno spazio di dimensioni pari al numero dei fattori latenti utilizzati nella formazione del giudizio di similarità o preferenza.

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2. Supporti informativi, Tecniche di campionamento e Tecniche per la raccolta dell’informazione

Considerando la fase pre-osservazionale, analizziamo, con riferimento alle ricerche di marketing:

2.1 le fonti informative 2.2 le tecniche di campionamento 2.3 le tecniche per la raccolta dei dati

In particolare analizziamo:

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2.1 Il Sistema Informativo di Marketing: tipologie di dati e fonti informative per le ricerche di marketing

2.1.1 Il Sistema Informativo di marketing: concetti generali

2.1.2 Tipologie di dati e fonti informative

2.1.3 Dati primari e dati secondari

2.1.4 Fonti interne e fonti esterne

2.1.5 Differenti tipologie di dati

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2.2 Campionamento statistico

2.2.1 Rilevazioni totali e parziali

2.2.2 Numerosità campionaria e frazione di campionamento

2.2.3 Campionamento non casuale: campionamento ragionato, campionamento per quota, campionamento di convenienza e campionamento a valanga

2.2.4 Campionamento casuale: campionamento casuale semplice, campionamento casuale a grappolo, campionamento stratificato, campionamento casuale a 2 stadi, campionamento sistematico

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2.3 Tecniche per la raccolta dei dati 2.3.1 Tecniche qualitative: focus group, interviste in profondità,

metodo Delphi, tecniche proiettive, tecniche creative, tecniche cognitive

2.3.2 Tecniche quantitative

2.3.2.1 Intervista telefonica 2.3.2.2 Interviste diretta o personale o face to face 2.3.2.3 Interviste postale 2.3.2.4 Interviste web-based 2.3.2.5 Il questionario

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2.1 Il Sistema Informativo di Marketing: tipologie di dati e fonti informative per le ricerche di marketing 2.1.1 Il Sistema Informativo di marketing: concetti generali Il Sistema Informativo di marketing può considerarsi un insieme di attività, tecnologie, procedure organizzative, modelli e metodologie, persone volte alla raccolta, trattamento, conservazione, distribuzione e interpretazione di dati riguardanti fenomeni di mercato. Gli elementi che compongono il Sistema Informativo di marketing permettono di raccogliere dati sui fenomeni di mercato rilevanti e, attraverso le fasi precedentemente elencate, di trasformare tali dati in informazioni utili per le decisioni di marketing.

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(cfr. Molteni, Troilo, 2007)

La sequenza prevede che la fase di raccolta dei dati sia seguita da una fase di trattamento, in cui i dati vengono organizzati, utilizzando modelli di analisi e interpretazione. Alla fase di trattamento segue una fase di conservazione dei dati in supporti di vario tipo (carta, file elettronici, video, etc.) e di distribuzione ai soggetti interessati che interpretano i dati in base alle loro esigenze e, a loro volta, conservano le informazioni ottenute e possono anche decidere di distribuirle ad altri soggetti all’interno dell’impresa.

Raccolta Trattamento Conservazione Distribuzione Interpretazione

Conservazione Distribuzione

Attività

Tecnologie

Procedure organizzative

Modelli e metodologie

Persone

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2.1.2 Tipologie di dati e fonti informative

I dati possono essere distinti in base

allo scopo per cui sono raccolti alle fonti informative che possono essere considerate per ottenerli.

In generale: i dati si distinguono in dati primari e dati secondari le fonti informative in fonti interne e fonti esterne

DATI primari

secondari

FONTI interne

esterne

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2.1.3 Dati primari e dati secondari

I dati primari sono quei dati che vengono appositamente raccolti con lo scopo di effettuare una particolare analisi o per assumere una specifica decisione. Tali dati possono essere reperito attraverso:

Rilevazioni: raccolta diretta delle informazioni necessarie presso un campione o una popolazione di individui o enti. Di solito hanno natura campionaria.

Ricerca sperimentale: effettuata con l’obiettivo di misurare l’effetto di variabili sotto il controllo dello sperimentatore su altre variabili obiettivo.

DATI primari

secondari

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Nell’ambito delle ricerche di marketing è molto diffuso il ricorso alle rilevazioni campionarie per vari obiettivi, che riguardano, ad esempio, l’identificazione del mercato di un prodotto, la misurazione della soddisfazione dei clienti, etc.

Di solito si preferisce ricorrere all’osservazione di un campione di unità appartenenti ad una popolazione più vasta piuttosto di effettuare una rilevazione totale (enumerazione completa delle unità) per i seguenti motivi:

economicità e tempestività

natura distruttiva della misurazione: ad es. nel campo del controllo della qualità, si deve misurare se il prodotto è conforme a determinati standard prefissati dal committente o prescritti dalla normativa. La valutazione di conformità frequentemente implica che il prodotto, una volta testato, non sia recuperabile per la vendita (perché, ad esempio, danneggiato o distrutto).

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accuratezza: l’errore che si commette nella misurazione di una caratteristica della popolazione presenta due componenti:

un errore campionario, legato al fatto che si osserva una parte della popolazione, un errore non campionario, legato a diverse componenti, come, ad esempio, le mancate risposte, l’inadeguatezza della lista della popolazione, la distorsione delle risposte indotta dall’intervistatore, la mancata comprensione del quesito.

Il campionamento risulta più accurato se agisce efficacemente sulla seconda fonte di errore; in effetti, considerando un sottoinsieme della popolazione, la qualità delle informazioni raccolte potrebbe rivelarsi superiore a quella ottenibile con una rilevazione totale. La prima componente è ovviamente assente nel caso di rilevazioni totali.

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La rilevazione campionaria è caratterizzata da diversi aspetti: Definizione della popolazione (ossia definizione dell’insieme delle

unità statistiche di interesse). Specificazione dell’unità di campionamento L’unità di campionamento

è l’unità di base che contiene gli elementi della popolazione (es. famiglie in una indagine che riguarda gli individui).

Specificazione dell’elenco delle unità campionarie (cioè di una lista di unità che rappresenta gli elementi di una popolazione. Esempi di liste: elenco telefonico, anagrafe comunale, registro delle imprese etc.

Tecnica di campionamento (criterio di selezione delle unità campionarie) (vedi in seguito).

Determinazione della numerosità campionaria (vedi in seguito).

Tecnica di intervista e predisposizione del questionario (vedi in seguito).

Specificazione del piano di campionamento Istruzioni e preparazione degli intervistatori per implementare le scelte fatte nei passi precedenti.

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I dati secondari sono, invece, quei dati che vengono prodotti per altri scopi, indipendenti dal problema oggetto di indagine, ma che possono risultare utili per lo svolgimento di analisi o per assumere decisioni di marketing ulteriori rispetto a quegli scopi. I dati secondari presentano i seguenti vantaggi e svantaggi.

Vantaggi: facilità e rapidità d’accesso economicità: esse sono infatti gratuite o disponibili a un prezzo

notevolmente inferiore al costo di una rilevazione diretta;

Svantaggi (punti critici): rilevanza per gli obiettivi conoscitivi: il dato potrebbe non avere la

disaggregazione territoriale o settoriale richiesta o non essere aggiornato;

accuratezza: è necessaria la conoscenza della fonte delle informazioni, delle tecniche utilizzate per ottenere;

disponibilità e sufficienza (completezza, esaustività).

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2.1.4 Fonti interne e fonti esterne

Le fonti interne sono quelle interne all’impresa e sono riconducibili a funzioni o a personale appartenente all’impresa stessa. Le fonti esterne sono quelle esterne all’impresa e sono costituite da istituzioni, persone, altre aziende indipendenti dall’impresa stessa.

FONTI interne

esterne

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2.1.5 Differenti tipologie di dati In base ai diversi tipi di dati e fonti informative possiamo categorizzare le diverse tipologie di dati, che costituiscono il patrimonio informativo

rappresentato dal sistema informativo di marketing, le attività di raccolta più opportuni alla loro produzione.

A) Dati provenienti da attività di market intelligence

B) Dati provenienti da sistemi di rilevazione aziendale

D) Dati provenienti da ricerche ad hoc

C) Dati provenienti da fonti istituzionali o esterne all’impresa

Interne Esterne Fonti informative

Primari

Dati Secondari

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A) Fonti interne - Dati primari

L’impresa può attivare delle fonti interne per raccogliere dei dati primari e in tal caso si parla di attività di market intelligence. Solitamente partecipa alla fase di raccolta dei dati il personale appartenente alla funzione Vendite o Commerciale.

La raccolta avviene secondo procedure strutturate e l’uso di strumenti standardizzati come

le schede clienti

le schede concorrenti.

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Per quanto riguarda i clienti vengono richiesti dati su:

- l’esistenza nel mercato di clienti nuovi o potenziali, - l’evoluzione dei clienti attuali, - l’emergere di bisogni o comportamenti nuovi.

Per quanto riguarda i concorrenti vengono richiesti dati su:

- l’entrata di nuovi concorrenti nel mercato o la minaccia di entrata da parte di concorrenti potenziali,

- l’evoluzione dei concorrenti attuali.

Le attività di market intelligence possono essere:

svolte in modo continuativo: attività di market intelligence continuative,

progettate per soddisfazione di esigenze specifiche: attività di market intelligence sporadiche.

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B) Fonti interne - Dati secondari In tal caso facciamo riferimento a tutti i dati prodotti dai vari sistemi di rilevazione aziendali che possono essere utili per lo svolgimento di analisi di mercato e per l’assunzione di decisioni di marketing.

I dati maggiormente rilevati riguardano: - i costi e i risultati economico-finanziari, - i tempi di produzione e le scorte disponibili.

Facciamo quindi riferimento alla documentazione generata all’interno dell’organizzazione creata per motivi fiscali e amministrativi può risultare utile come supporto decisionale: scritture contabili, note di carico e scarico, fatture che contengono informazioni su nome del cliente, data, luogo, articoli ordinati, quantità ordinata, prezzo unitario, sconti, che opportunamente elaborate, permettono di costruire una base di dati utile per l’analisi delle vendite per tipo di prodotto, cliente, settore, area geografica etc.

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C) Fonti esterne - Dati secondari

In questo caso facciamo riferimento ai dati secondari prodotti da soggetti esterni all’impresa (enti governativi, associazioni, etc.). A tal proposito segnaliamo, ad esempio, le principali fonti esterne che producono dati secondari.

Fonti esterne Dati secondari

- SISTAN (Sistema Statistico Nazionale) - ISTAT ed EUROSTAT (Istituto centrali di statistica italiano e comunitario) UE (Unione Europea) - Ministeri dell’Economia, delle Attività Produttive, delle Politiche Agricole, dei Beni Culturali - Banca d’Italia e BCE (Banche centrali italiana e comunitaria) - ICE (Istituto per il Commercio Estero) - OCSE (Organizzazione dei Paesi maggiormente sviluppati) - CNEL (Consiglio Nazionale dell’Economia e del Lavoro) - Enti locali (Regioni, Province, Comuni, Comunità Montane, etc.) - Associazioni di categoria (sia industriali che dei consumatori) - Centri di ricerca sociale ed economica (CENSIS, IRS, ISAE, etc.) - Camere di Commercio - Panel - Banche dati elettroniche

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Vantaggi: rapidità d’accesso e basso costo Svantaggi: problematiche sulla rilevanza e tempestività. Alcuni esempi:

censimenti della popolazione, delle abitazioni, e delle attività produttive che possono trovare impiego nella segmentazione geografica dei mercati.

indagine sui bilanci delle famiglie.

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In particolare esaminiamo:

- SISTAN (Sistema Statistico Nazionale)

- ISTAT

- EUROSTAT

- Banca d’Italia

- CNEL

- ICE

- CENSIS

- ISAE - Camere di Commercio

- Panel

- Banche dati elettroniche

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SISTAN (Sistema Statistico Nazionale)

(parte delle informazioni sono desunte dal sito Governo Italiano Presidenza del Consiglio dei Ministri - Commissione per la Garanzia dell'Informazione Statistica (CoGIS): www.palazzochigi.it/Presidenza/statistica/guida_sistan.html)

Il Sistema Statistico Nazionale (SISTAN) è una rete attraverso la quale si attuano le attività di rilevazione, elaborazione, analisi, diffusione e archiviazione dei dati statistici svolte dagli enti ed organismi pubblici di informazione statistica sia a livello centrale che a livello locale.

Il Sistan è stato istituito con il decreto legislativo 6 settembre 1989, n. 322, emanato in attuazione della delega contenuta nell'articolo 24 della legge 400/88, che ha dettato i principi ed i criteri direttivi per la riforma della statistica pubblica. Il decreto ha avviato una gestione radicalmente diversa dell'attività statistica nazionale, aumentando le capacità di risposta alle esigenze informative del Paese, e, al tempo stesso, riducendo le ridondanze causate principalmente dalla mancanza di coordinamento fra i diversi produttori.

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Lo scopo del Sistema Statistico Nazionale è quello di realizzare l'unità di indirizzo, l'omogeneità organizzativa e la razionalizzazione dei flussi informativi a livello centrale e locale.

Obiettivo primario del Sistan è quello di fornire al Paese e agli organismi internazionali una informazione statistica ufficiale che soddisfi i seguenti principi: affidabilità, imparzialità, pertinenza, tempestività, tutela della riservatezza, trasparenza, minimo carico sui rispondenti, efficienza. Sul piano organizzativo, il Sistema si basa sui principi di autonomia, differenziazione, adeguatezza e sussidiarietà.

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Il SISTAN ingloba le informazioni fornite dai vari Enti che ne fanno parte (alcune sono state elencate in modo indipendente nella figura precedente):

- l'Istituto nazionale di statistica (ISTAT); - gli uffici di statistica centrali e periferici delle amministrazioni dello Stato e delle amministrazioni ed aziende autonome, istituiti e posti alle dipendenze funzionali dell’ISTAT; - gli uffici di statistica delle regioni e delle province autonome; - gli uffici di statistica delle province; - gli uffici di statistica dei comuni e delle unità sanitarie locali; - gli uffici di statistica delle camere di commercio, industria, artigianato e agricoltura; - gli uffici di statistica, comunque denominati, di amministrazioni e enti pubblici individuati sulla base di direttive del Presidente del Consiglio dei Ministri, sentiti il Ministro vigilante ed il presidente dell'ISTAT;

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- gli altri enti ed organismi pubblici di informazione statistica individuati con decreto del Presidente del Consiglio dei Ministri. - i soggetti privati che svolgono funzioni pubbliche o servizi di interesse pubblico o che si configurano come essenziali per il raggiungimento degli obiettivi del Sistema stesso.

Tutti questi uffici, pur rimanendo incardinati nelle rispettive amministrazioni di appartenenza, sono uniti dalla comune funzione di fornire al Paese l'informazione statistica ufficiale.

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Non fanno parte del SISTAN gli istituti di ricerca privati o le società demoscopiche private che quindi non forniscono statistiche ufficialmente riconosciute.

Gli uffici di statistica del Sistema Statistico Nazionale:

- promuovono e realizzano la rilevazione, l'elaborazione, la diffusione e l'archiviazione dei dati statistici che interessano l'amministrazione di appartenenza, nell'ambito del cosiddetto Programma Statistico Nazionale (PSN); Il Programma Statistico Nazionale è il piano predisposto per legge dall’ISTAT, nel quale vengono esposte le attività statistiche di interesse pubblico che l’ISTAT e gli altri enti del SISTAN si impegnano a realizzare nel corso di un triennio. In particolare, il PSN definisce le linee che ispirano l’attività del SISTAN, gli obiettivi da perseguire e i lavori da realizzare nel triennio di riferimento.

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I lavori consistono in rilevazioni, elaborazioni o studi progettuali. Per ciascuno di essi sono predisposte schede di programma che ne illustrano le principali caratteristiche.

- forniscono al Sistema Statistico Nazionale i dati informativi previsti dal programma Statistico Nazionale relativi all'amministrazione di appartenenza, anche in forma individuale ma non nominativa ai fini della successiva elaborazione statistica;

- collaborano con le altre amministrazioni per l'esecuzione delle rilevazioni previste dal Programma Statistico Nazionale;

- contribuiscono alla promozione e allo sviluppo informatico a fini statistici degli archivi gestionali e delle raccolte di dati amministrativi.

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Homepage: www.sistan.it

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ISTAT (Istituto Centrale di Statistica)

L’Istituto nazionale di statistica è un ente di ricerca pubblico.

Presente nel Paese dal 1926, è il principale produttore di statistica ufficiale a supporto dei cittadini e dei decisori pubblici.

Opera in piena autonomia e in continua interazione con il mondo accademico e scientifico.

Dal 1989 l'Istat svolge un ruolo di indirizzo, coordinamento, assistenza tecnica e formazione all'interno del Sistema statistico nazionale (Sistan).

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Missione La missione dell'Istituto nazionale di statistica è quella di servire la collettività attraverso la produzione e la comunicazione di informazioni statistiche e analisi di elevata qualità, realizzate in piena autonomia e sulla base di rigorosi principi etico-professionali e di più avanzati standard scientifici, allo scopo di sviluppare un'approfondita conoscenza della realtà ambientale, economica e sociale dell'Italia ai diversi livelli territoriali e favorire i processi decisionali di tutti i soggetti della società (cittadini, amministratori, ecc.).

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Visione L'Istat intende essere un'amministrazione innovativa, che si impegna al servizio della collettività, valorizzando la professionalità e l'integrità del proprio personale, creando appropriate condizioni di lavoro e minimizzando il proprio impatto sull'ambiente.

L'Istat rispetta la privacy dei rispondenti, protegge la confidenzialità dei dati ricevuti e svolge le proprie attività in modo trasparente e indipendente. L'Istat è orientato alla ricerca della massima efficacia ed efficienza nell'utilizzo delle risorse disponibili, promuove lo sviluppo del Sistan e la collaborazione con gli altri enti del Sistema Statistico Nazionale e della pubblica amministrazione, con il mondo della ricerca e con la società civile, anche allo scopo di accrescere la cultura statistica.

L'Istat fa parte del Sistema Statistico Europeo e collabora con gli altri soggetti del sistema statistico internazionale.

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Obiettivi strategici di lungo periodo

1. Valutare le esigenze informative attraverso un dialogo continuo con gli utenti.

2. Produrre informazione statistica rilevante per gli utenti nazionali e internazionali secondo i più elevati standard qualitativi e rigorosi principi etico-professionali.

3. Condurre ricerche metodologiche e applicate allo scopo di migliorare i processi di produzione dell'informazione statistica e contribuire alla conoscenza della realtà ambientale, economica e sociale dell'Italia.

4. Sviluppare il Sistema Statistico Nazionale per accrescere l'offerta e la qualità dell'informazione statistica fornita alla collettività, massimizzando il coordinamento e l'efficienza del sistema.

5. Favorire lo sviluppo coordinato dei sistemi informativi della pubblica amministrazione e la loro utilizzazione per fini statistici, così da accrescere l'informazione disponibile, massimizzando l'integrazione delle fonti e minimizzando il carico statistico sui rispondenti.

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6. Contribuire allo sviluppo del Sistema Statistico Europeo e favorire la cooperazione internazionale in campo statistico.

7. Diffondere e comunicare in modo efficace l'informazione statistica e le analisi realizzate per favorire la conoscenza della realtà economica, sociale ed ambientale dell'Italia e migliorare i processi decisionali dei soggetti privati e delle istituzioni pubbliche.

8. Promuovere la formazione in campo statistico e la cultura statistica per migliorare la comprensione, a livello istituzionale e dei singoli cittadini, dell'informazione prodotta sulla realtà ambientale, economica e sociale dell'Italia e per favorire un suo corretto utilizzo.

9. Sostenere la produzione statistica attraverso processi amministrativi e gestionali di elevata qualità.

10. Sviluppare il capitale umano e migliorare le condizioni di lavoro del personale.

L'ISTAT quindi provvede:

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- alla predisposizione del Programma Statistico Nazionale;

- all'esecuzione dei censimenti e delle altre rilevazioni statistiche previste dal Programma Statistico Nazionale ed affidate alla esecuzione dell'Istituto;

- all'indirizzo e al coordinamento delle attività statistiche degli enti ed uffici facenti parte del Sistema Statistico Nazionale;

- all'assistenza tecnica agli enti ed uffici facenti parte del Sistema Statistico Nazionale, nonché alla valutazione dell'adeguatezza dell'attività di detti enti agli obiettivi del Programma Statistico Nazionale;

- alla predisposizione delle nomenclature e metodologie di base per la classificazione e la rilevazione dei fenomeni di carattere demografico, economico e sociale. Le nomenclature e le metodologie sono vincolanti per gli enti ed organismi facenti parte del Sistema Statistico Nazionale;

- alla ricerca e allo studio sui risultati dei censimenti e delle rilevazioni effettuate, nonché sulle statistiche riguardanti fenomeni d'interesse nazionale e inserite nel programma triennale;

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- alla pubblicazione e diffusione dei dati, delle analisi e degli studi effettuati dall'Istituto ovvero da altri uffici del Sistema Statistico Nazionale che non possano provvedervi direttamente; in particolare alla pubblicazione dell'Annuario statistico italiano e del Bollettino mensile di statistica;

- alla promozione e allo sviluppo informatico a fini statistici degli archivi gestionali e delle raccolte di dati amministrativi;

- allo svolgimento di attività di formazione e di qualificazione professionale per gli addetti al Sistema Statistico Nazionale;

ai rapporti con enti ed uffici internazionali operanti nel settore dell'informazione statistica;

- alla promozione di studi e ricerche in materia statistica;

- all'esecuzione di particolari elaborazioni statistiche per conto di enti e privati, remunerate a condizioni di mercato.

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Organizzazione

L'organizzazione interna dell'Istituto è disciplinata dal Regolamento di organizzazione, approvato con il decreto del Presidente del Consiglio dei Ministri del 1° agosto 2000.

La sede centrale dell'Istat è a Roma. Una rete di uffici regionali rappresenta l'Istituto su tutto il territorio nazionale. In ogni regione e provincia autonoma è presente infatti una struttura che opera a stretto contatto con gli enti locali.

Organi dell’Istituto sono il Presidente, il Consiglio, il Comitato di indirizzo e coordinamento dell’informazione statistica e il Collegio dei revisori dei conti. I primi due esplicano funzioni di governo; il Comstat esercita le funzioni direttive dell’Istat nei confronti degli uffici di statistica del Sistan; il Collegio dei revisori accerta la regolare tenuta della contabilità.

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Presidente Ai sensi dell'art. 16, comma 1, del decreto legislativo n. 322/89, il Presidente dell'Istituto è nominato con decreto del Presidente della Repubblica, su proposta del Presidente del Consiglio, previa deliberazione del Consiglio dei ministri. Sulla proposta di nomina, inoltre, deve essere richiesto il parere della prima commissione permanente Affari Costituzionali, della Presidenza del Consiglio e Interni della Camera e alla prima commissione permanente Affari Costituzionali del Senato. È scelto fra i professori ordinari di materie statistiche, economiche e affini; la sua carica dura quattro anni e può essere rinnovata una sola volta. È il rappresentante legale dell'Istituto per le questioni di carattere generale, sovrintende all'andamento dell'Istat e ne assicura il coordinamento tecnico scientifico. Cura i rapporti istituzionali e con le organizzazioni internazionali. Verifica l'attuazione degli indirizzi espressi dal Consiglio, cui riferisce periodicamente.

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Consiglio Il Consiglio programma, indirizza e controlla l'attività dell'Istat. In particolare, definisce le linee strategiche dell'attività dell'Istituto, individua gli indicatori idonei a consentire le valutazioni di efficienza, efficacia ed economicità dei risultati ed esamina l'esito degli atti di indirizzo e programmazione. Inoltre, valuta lo stato di attuazione del programma statistico nazionale per la parte di competenza dell'Istat, del piano annuale e della gestione del bilancio, verifica la rispondenza dei risultati agli indirizzi impartiti e ai programmi approvati. Su proposta del Presidente, definisce le linee fondamentali di organizzazione degli uffici dirigenziali, individua, nell'ambito delle tipologie organizzative previste dal regolamento, gli uffici costituenti centri di responsabilità, individua la dotazione organica complessiva e le sue variazioni, definisce, entro dieci giorni dalla data di inizio dell'esercizio annuale, obiettivi e programmi, verificandone la compatibilità finanziaria, prepone i dirigenti alla direzione generale e ai dipartimenti, determinandone responsabilità e trattamento economico. Adotta i conseguenti atti organizzativi generali.

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Il Consiglio è composto dal Presidente dell'Istat, che lo presiede, e da nove membri. Vi partecipa di diritto il presidente della Commissione per la garanzia dell'informazione statistica. Tre membri sono designati, tra i propri componenti, dal Comstat ed i restanti cinque sono nominati dal Presidente del Consiglio dei ministri, due dei quali scelti tra i professori ordinari oppure direttori di istituti di statistica o di ricerca statistica.

I componenti designati durano in carica quattro anni.

Partecipa alle riunioni il Direttore generale dell'Istat, che ha anche funzione di segretario del Consiglio.

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Comitato di indirizzo e coordinamento dell'informazione statistica (Comstat) E' l'organo di governo del Sistema statistico nazionale, esercita funzioni direttive nei confronti degli uffici di statistica e delibera il Programma statistico nazionale.

Il Comitato dura in carica quattro anni e i suoi membri possono essere riconfermati per non più di due volte.

Oltre al Presidente dell'Istat, che lo presiede, il Comitato è composto da 21 membri: - 10 in rappresentanza delle amministrazioni statali, - 1 rappresentante delle Regioni, - 1 rappresentante dell'Unione delle province italiane ( Upi), - 1 rappresentante dell'Unioncamere, - 3 rappresentanti dell'Associazione nazionale dei comuni italiani (Anci), - 2 rappresentanti di enti pubblici, il Direttore generale dell'Istat, - 2 esperti scelti fra i professori ordinari di ruolo in materie statistiche, economiche e affini.

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Collegio dei revisori dei conti Il Collegio dei revisori dei conti accerta la regolare tenuta della contabilità e la coerenza fra il bilancio consuntivo e le scritture contabili. Inoltre, verifica i risultati conseguiti dall'Istituto rispetto agli obiettivi prefissati. È nominato per la durata di tre anni con decreto del Presidente del Consiglio dei ministri ed è composto da un magistrato del Consiglio di Stato, che ha funzioni di presidente, un dirigente della Presidenza del Consiglio e un dirigente del Ministero dell'economia e delle finanze.

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Organigramma

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Homepage: www.istat.it

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Commissione per la Garanzia dell’Informazione Statistica (CoGIS)

La Commissione per la Garanzia dell’Informazione Statistica (CoGIS), istituita presso la Presidenza del Consiglio dei Ministri, vigila sulla produzione statistica dell’ISTAT e degli altri soggetti del SISTAN.

Nell'ambito del Sistema Statistico Nazionale, la Commissione per la Garanzia dell'Informazione Statistica (CGIS), istituita con d.lgs. 322/89, è un organo collegiale indipendente chiamato a vigilare:

sull'imparzialità e completezza dell'informazione statistica; sulla qualità delle metodologie statistiche e delle tecniche informatiche

impiegate nella raccolta, nella conservazione e nella diffusione dei dati; sulla conformità delle rilevazioni alle direttive degli organismi

internazionali e comunitari.

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Contribuisce inoltre alla corretta applicazione delle norme che disciplinano la tutela della riservatezza delle informazioni fornite all'ISTAT e ad altri enti del Sistema statistico nazionale, segnalando anche al Garante per la protezione dei dati personali i casi di inosservanza delle medesime norme o assicurando altra collaborazione nei casi in cui la natura tecnica dei problemi lo richieda.

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Homepage: www.palazzochigi.it/Presidenza/statistica/index.html

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EUROSTAT

Eurostat è l’Ufficio Statistico delle Comunità Europee: raccoglie ed elabora dati dell'Unione Europea a fini statistici, promuovendo il processo di armonizzazione dei sistemi statistici e delle metodologie di raccolta ed elaborazione di dati tra gli Stati membri. Tra le sue attività principali rientrano la definizione e la raccolta di dati macroeconomici atti a supportare le politiche monetarie per l’euro messe in atto dalla Banca Centrale Europea e la gestione di dati e classificazioni regionali (come ad esempio la Nomenclatura delle Unità Territoriali Statistiche o “NUTS” che ha supportato la definizione delle politiche regionali europee e dei fondi strutturali).

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Dati disponibili Attraverso il portale Eurostat (http://epp.eurostat.ec.europa.eu/) si ha accesso diretto al database Eurostat quindi ai dati relativi all’Unione Europea e ad i singoli Stati Membri. Il database Eurostat è offre un’ampia gamma di statistiche a livello nazionale e regionale, suddivise in nove aree tematiche principali: • Statistiche generali e regionali • Economia e finanza • Popolazione e condizioni sociali • Industria, commercio e servizi • Agricoltura e pesca • Commercio con l’estero • Trasporti • Ambiente ed energia • Scienza e tecnologia

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Statistica e Ricerche di Mercato - Luiss Guido...

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